N.B.: Il diritto di scaricare il materiale accessibile da questa pagina
è riservato solamente agli studenti regolarmente iscritti al corso.
Notice: The right to download the material accessible from this page
is granted only to the students regularly enrolled in the hereabove University
course.
| Intelligenza Simbolica e collettiva | |
| Perchè Sistemi Intelligenti? Le intellligenze. Le quattro prospettive dei Sistemi Intelligenti. La macchina di Turing e l'intelligenza simbolica (Ultima modifica: 11.10.2005). | |
| 13.10.2005 | Macchine e mente. Il testi di Turing e la stanza cinese di Searle. L'artificial life. Gli agenti. Flocks e Avatar. Le formiche. Automi cellulari. (Ultima modifica: 13.10.2005). |
| 18.10.2005 | La macchina di Turing: esempi di costruzione. Soluzione degli esercizi. Software available (Dott. Iuri Frosio). |
| 25.10.2005 | Seminario. Algoritmi genetici: introduzione. Codifica genetica della soluzione. Il ciclo genetico: selezione, ricombinazione e mutazione. (Ing. Pietro Cerveri). (Ultima modifica: 25.10.2005). |
| 27.10.2005 | Seminario. Ottimizzazione evolutiva. Il ciclo ricombinazione, mutazione e selezione. Ottimizzazione evolutiva con adattamento dei parametri. Applicazione alla computer vision (Ing. Pietro Cerveri).(Ultima modifica: 28.10.2005). |
| 03.11.2005 | I sistemi fuzzy. (Ultima modifica: 30.08.2005). |
| 10.01.2006 | Seminario. L'intelligenza artificiale attraverso la rappresentazione esplicita ed il ragionamento automatico (Prof. Provetti). |
| Reinforcement Learning | |
| 08.11.2005 | Gli agenti e l'apprendimento nelle macchine. Apprendimento supervisionato. Clustering. Il Reinforcement learning e gli attori principali (Ultima modifica: 04.09.2005). |
| 10.11.2005 | Come utilizzare la Value Function per selezionare le azioni: caso stazionario e non-stazionario. Tecniche greedy ed epsilon-greedy. (Ultima modifica: 13.09.2005). |
| 15.11.2005 | Seminario. Algoritmi per il multi-armed bandit problem (Prof. Cesa-Bianchi). |
| 17.11.2005 | I modelli Markoviani. Calcolo ricorsivo della Value Function. (Ultima modifica: 22.11.2005). |
| 22.11.2005 | La formulazione ricorsiva della Value function: le equazioni di Bellman. Esempi. Come determinare la Value Function ottimale. Esempi.(Ultima modifica: 22.11.2005). |
| 24.11.2005 | Teorema del miglioramento della policy. Esempi. Iterative Policy evaluation. Esempi. (Ultima modifica: 24.11.2005). |
| 29.11.2005 | Generalized policy evaluation. Learning from temporal differences. Esempi. (Ultima modifica: 28.11.2005). |
| 01.12.2005 | Off-line ed on-line policies: Sarsa e Q-learning. Esempi. (Ultima modifica: 30.11.2005). |
| Modelli parametrici di agenti | |
| 06.12.2005 | Richiami di sistemi lineari e statistica. I sistemi lineari. Soluzione ai minimi quadrati. Stimatori alla massima verosimiglianza. Stima ai minimi quadrati. Matrice di covarianza e valutazione statistica della soluzione. (Ultima modifica: 06.12.2005). |
| 13.12.2005 |
Le reti neurali. I modelli semi-parametrici. Apprendimento supervisionato in una rete neurale. Esempi. (Ultima modifica: 13.12.2005). |
| 12.01.2006 |
I modelli "Mixture models ". Modelli con distribuzioni Gaussiane. L'algoritmo EM. (Dott. Iuri Frosio). |
| 17.01.2006 | Seminario. Modelli di ispirazione biologica e statistica per il filtraggio in tempo reale di radiografie digitali in ambiente industriale: Salt & peper noise removal and Soft tissue filtering (Dott. Iuri Frosio). |
| Clustering | |
| 15.12.2005 | Il clustering. Metriche di valutazione. Soluzione mediante algoritmo K-means. Quad-tree decomposition. Software available. (Dott. Iuri Frosio). |
| 20.12.2005 | Le mappe di Kohonen. Apprendimento competitivo. Applicazioni ed esempi. (Dott. Iuri Frosio). |
| Realtà Virtuale | |
| 24.01.2006 | Introduzione alla Realtà Virtuale: Prima parte. Sistemi di input. Motion Capture. Motori di calcolo. (Ultima modifica: 25.01.2006). |
| 26.01.2006 | Introduzione alla Realtà Virtuale: Seconda parte. Creazione di mondi. Dispositivi di output. Display autostereoscopici. Applicazioni. (Ultima modifica: 25.01.2006). |