Anno accademico 2010/2011 - lauree magistrali

[ELENCO COMPLETO]
  1. Controllo dell´inquinamento.
  2. Cosmologia.
  3. Equazioni differenziali.
  4. Fisica dello stato solido.
  5. Fisica matematica.
  6. Fisica teorica.
  7. Fondamenti della matematica.
  8. Geometria superiore II.
  9. Intelligenza artificiale II.
  10. Istituzioni di algebra superiore I.
  11. Istituzioni di algebra superiore II.
  12. Istituzioni di analisi superiore I.
  13. Istituzioni di fisica matematica I.
  14. Istituzioni di geometria superiore I.
  15. Istituzioni di geometria superiore II.
  16. Matematiche complementari I.
  17. Matematiche complementari II.

11. Intelligenza artificiale II

prof. Germano Resconi


OBIETTIVO DEL CORSO

Il Corso di intelligenza artificiale si prefigge come scopo quello di studiare il rapporto uomo
macchina. In questi ultimi anni si sono fatte varie scoperte sul principio di incertezza e
sulla struttura dei concetti umani. Si vuole che tali risultati possano essere utilizzati al fine
di un migliore approccio dell'uomo al computer e alla programmazione in situazioni di
incertezza sia strutturale che semantica
PROGRAMMA DEL CORSO

Incertezze probabilistiche- agenti e incertezze - Informazione e conoscenza - Informazione
e insieme dei casi possibili - reti informative - informazione e cervello -significato di
una rete informativa - informazione e incertezza - insieme dei possibili oggetti - esempi
di possibili oggetti - distribuzione delle credibilità per gli oggetti possibili - distribuzione
senza deviazioni - probabilità e credibilità - distribuzione con deviazione - variazione delle
credibilità - gradi di libertà ed entropia informativa - comunicazione dell'informazione -
informazione e simmetria - misura dell'informazione - entropia differenziale - credibilità
condizionata - cambiamento dei casi possibili ed entropia - entropia della comunicazione-
informazione mutua fra N variabili correlate - conoscenza e stabilità - informazione e
stabilità - dinamica dell'infromazione

BIBLIOGRAFIA

T. Jackson, Neural Computing an introduction, Adam Hilger, 1990.
George J. Klir and Bo Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic. Theory and Applications, Prentice Hall PTR
Upper Saddle River, New Jersey 07458 1995.
Jacques Ferber, Multi-Agent Systems. An introduction to distribuite Artificial Intelligence, Addison
Wesley, London.
Bernhard Scholkopf    and   Alexander J.Smola, Learning with kernels, The MIT Press Cambridge,
Massachusetts.
George Klir Bo Yuan Fuzzy sets and fuzzy logic Prentice hall PTR New Jersey 1995

DIDATTICA DEL CORSO
Il corso prevede sia lezioni in aula sia lavori pratici guidati.

METODO DI VALUTAZIONE
Esami orali.

AVVERTENZE
Il Prof. Germano Resconi riceve gli studenti il giovedì mattina, dalle ore 10.00 alle 12.00, nel
suo studio.



[ Facoltà di Scienze ]