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| Intelligenza Simbolica e sistemi fuzzy | |
| 1. Perchè Sistemi Intelligenti? Le intellligenze. Le quattro prospettive dei Sistemi Intelligenti. La macchina di Turing e l'intelligenza simbolica (Ultima modifica: 02.10.2008). | |
| 02.10.2008 | 2. Macchine e mente. Il testi di Turing e la stanza cinese di Searle. L'artificial life. Gli agenti. Flocks e Avatar (SW available for flocks and particles). Le formiche. Automi cellulari. (Ultima modifica: 05.10.2008). |
| 07.10.2008 | A. La macchina di Turing: esempi di costruzione. (Soluzione degli esercizi e software disponibile, Ultima modifica: 09.10.2008). |
| 09.10.2008 | 3. Gli insiemi fuzzy. I sistemi fuzzy. (Ultima modifica: 11.11.2008). |
| 14.10.2008 | B. Applicazioni dei sistemi fuzzy. Software del controllore fuzzy del cart-pole. Software per il controllo di una lavatrice. (Ultima modifica: 11.11.2008). |
| Reinforcement Learning | |
| 16.10.2008 | 4. Gli agenti e l'apprendimento nelle macchine. Apprendimento supervisionato. Clustering. Il Reinforcement learning e gli attori principali (Ultima modifica: 24.10.2008). |
| 21.10.2008 | 5. Evaluative feedback. Come utilizzare la Value Function per selezionare le azioni: caso stazionario e non-stazionario. Tecniche greedy ed epsilon-greedy. (Ultima modifica: 21.10.2008). |
| 23.10.2008 | 6. I modelli Markoviani. Modellazione in ambiente Markoviano. Calcolo della Value Function. Esempio. (Ultima modifica: 23.10.2008). |
| 28.10.2008 | 7. La formulazione ricorsiva della Value function: le equazioni di Bellman. Esempio. La Value Function ottimale. (Ultima modifica: 30.10.2008). |
| 30.10.2008 | C. Esercitazione sul calcolo della Value function. |
| 04.11.2008 | 8. Iterative policy evaluation. Esempi. Ottimizzazione della policy. Esempi. (Ultima modifica: 04.11.2008). |
| 06.11.2008 | 9. Teorema del miglioramento della policy. Value iteration. SW available. Esempi. Generalized policy evaluation. (Ultima modifica: 07.11.2008). |
| 11.11.2008 |
10. Learning from temporal differences. Esempi. (Ultima modifica: 11.11.2008). |
| 13.11.2008 | 11. On-policy and off-policy learning. SARSA e Q-learning. Esempi. SW available. (Ultima modifica: 13.11.2008). |
| 18.11.2008 | 12. Ampliamento dell'orizzonte delle differenze temporali: l'elegibility trace e TD(l) SW available1. SW available 2 (18.11.2008). |
| Sistemi lineari e stima dei parametri | |
| 20.11.2008 | 13. Matrici. Sistemi lineari. Stima dei parametri ai minimi quadrati. Ottimizzazione non-lineare: metodo del gradiente (Ultima modifica: 20.11.2008). |
| Intelligenza biologica | |
| 25.11.2008 | 14. L'intelligenza biologica. Il neurone. Funzionamento del neurone sottosoglia. Generazione del potenziale d'azione. La struttura del neurone. I circuiti neurali biologici. Il ruolo della struttura del circuito. (Ultima modifica: 25.11.2008). |
| 27.11.2008 | 15. L'intelligenza biologica. Struttura del sistema nervoso centrale. Il linguaggio. Le areee corticali e la spina dorsale. Le trasformazioni visuo-motorie. Il codice di popolazione come esempio di processing corticale. (Ultima modifica: 25.11.2008). |
| Introduzione all'apprendimento statistico | |
| 02.12.2008 | 16. Le reti neurali artificiali. Apprendimento supervisionato. Perceptroni lineari e non-lineari. Esempi. (Ultima modifica: 02.12.2008). |
| 04.12.2008 | D. Stocastic learning automata, apprendimento con rinforzo ed interazione emotiva. Seminario della Dott.ssa Isabella Cattinelli. Ore 9.00, aula Beta (Ultima modifica: 27.11.2008). |
| 09.12.2008 |
17. Apprendimento statistico. Massima verosimiglianza (Ultima modifica: 19.12.2008). |
| 11.12.2008 |
18. L'algoritmo di Expectation Maximization (software in Matlab). I mixture models (video). (Ultima modifica: 19.12.2008). |
| 16.12.2008 | Lezione spostata al 13.1.2009. |
| 18.12.2008 | F. I progetti di ricerca dell'AIS-Lab: sperimentazione con sistemi e software per: ricostruzione tomografica su base statistica, motion capture, scanner 3D, image restauration, virtual reality, il teatro virtuale, robotica (presso il laboratorio di via Celoria, 20 - ex-CTU, ore 9.00). |
| ------------ | Festività natalizie. |
| Clustering | |
| 08.01.2009 | 19. Algoritmi genetici: introduzione. Codifica genetica della soluzione. Il ciclo genetico: selezione, ricombinazione e mutazione.Ottimizzazione evolutiva con adattamento dei parametri. Applicazione alla computer vision. Sala lauree (Ultima modifica: 07.01.2009). |
| 13.01.2009 | 20. Filtraggio Bayesiano. Modelli basati su statistica dell'immagine per il filtraggio in tempo reale di radiografie digitali in ambiente industriale: edge preserving noise removal. Software in Matlab available. (Ultima modifica: 14.01.2009). |
| 15.01.2009 | 21. Il clustering. Metriche di valutazione. Soluzione mediante algoritmo K-means. Quad-tree decomposition. Software available (Ultima modifica: 15.01.2009). |
| 20.01.2009 | 22. Le mappe di Kohonen. Apprendimento competitivo. Applicazioni ed esempi. Software available. (Ultima modifica: 15.01.2009). |