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ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR ROBOTICS I

CODICE 104734
ANNO ACCADEMICO 2022/2023
CFU 5 cfu al 1° anno di 10635 ROBOTICS ENGINEERING (LM-32) GENOVA
SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE ING-INF/05
LINGUA Inglese
SEDE GENOVA (ROBOTICS ENGINEERING )
PERIODO 1° Semestre

PRESENTAZIONE

Il corso introduce ai principali temi dell'Intelligenza Artificiale su base deduttiva.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

The goal of the course is to provide the foundations of knowledge-based intelligent autonomous agents.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Il corso introduce i linguaggi e le tecniche mediante i quali gli agenti intelligenti possono operare autonomamente su base deduttiva. L'obiettivo del corso è quello di fornire agli studenti la capacità di formalizzare domini di interesse applicativo in modo da poterli trattare nel contesto di agenti intelligenti autonomi, con particolare riferimento alla logica proposizionale, le logiche del primo ordine e i linguaggi per la pianificazione automatica. Il principale risultato dell'apprendimento sarà la capacità dello studente di inquadrare problemi in modo formale e astrarne le caratteristiche saliente in una specifica trattabile in modo computazionale per realizzare agenti autonomi.

PREREQUISITI

Conoscenze preliminari di calcolo combinatorico, algebra e informatica teorica sono utili per una migliore comprensione del materiale del corso.

 

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni in frontali (eventualmente registrate) per la parte di teoria; esercitazioni in presenza (eventualmente per via telematica) per la soluzione di problemi.

PROGRAMMA/CONTENUTO

  • Logica proposizionale (sintassi, semantica, basi di conoscenza proposizionali, forme normali, procedure di inferenza.
     
  • Logica del primo ordine: rappresentazione, sintassi e semantica, forme normail, domini di Herbrand.
     
  • Pianificazione automatica classica: definizione, linguaggio PDDL/STRIPS, esempi, pianificazione come ricerca nello spazio degli stati

TESTI/BIBLIOGRAFIA

Stuart Russell, Peter Norvig - Artificial Intelligence, a Modern Approach (third edition) - Prentice Hall

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

Orari delle lezioni

L'orario di tutti gli insegnamenti è consultabile su EasyAcademy.

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Test scritto sugli argomenti del corso, eventualmente in forma telematica.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Capacità di formalizzare semplici problemi e risolverli adottando le tecniche spiegate durante il corso.