Materiale di supporto al corso di Sistemi Intelligenza. A.A. 2007-2008. 

Gli articoli ed i testi sono disponibili o in biblioteca o sul sito del corso. Il  testo fondamentale è: Sutton and Barto, Reinforcement Learning - An Introduction, MIT Press, 1998. Il libro si può trovare anche on-line al sito: http://www.cs.ualberta.ca/~sutton/book/the-book.html.

Altri testi di riferimento sono:
·	Per la parte biologica:
Kandell, Shwartz & Jssel. Principles of Neural Science, 3rd Edition, MIT Press 
oppure: 
Kandel Shwartz, Principi di Neuroscienze, casa editrice Ambrosiana, 1a edizione (contiene una quantità di materiale inferiore, ma si trova nella biblioteca di informatica).
·	Per la parte neurale:
Hertz, Krough and Palmer, Introduction to the theory of Neural Computation, Addison Wesley, 1991.
·	Per la parte di machine learning:
	Cristopher M. Bishop, Pattern Recognition and Machine Learning, Prentice Hall, 2003.
·	Per la parte di ottimizzazione:
		Dispense di Ricerca Operativa del Prof. Trubian.

In coda alla bibliografia troverete dei possibili articoli / testi di approfondimento. 

BIBLIOGRAFIA DETTAGLIATA DEL CORSO:

Parte I - Intelligenza simbolica e fuzzy systems
Lezione 1: Introduzione
•	Sutton and Barto, Capitolo 1 (intero). 
•	J.E: Hopcroft, Turing Machines, Scientific American, 1984.
Lezione 2: Macchine e mente
•	http://www.neuroingegneria.com/art/Paul%20e%20Patricia%20Churchland%20-%20Può%20una%20macchina%20pensare%20/74.php.
•	Russell and Norvig, Artificial Intelligence, a Modern Approach, Prentice-Hall, prima edizione (Capitoli 26), 2003 oppure, in italiano, Russell e Norvig, Intelligenza Artificiale, Un approccio Moderno, Volume II, (Capitolo 26), 2005.
Esercitazione 1: Macchina di turing
Lezione 3: Insiemi e sistemi Fuzzy
·	Kosko, Neural Networks and Fuzzy Systems, Prentice Hall (Cap. 7-8). 
Esercitazione 2: Sistemi fuzzy

Parte II - Reinforcement learning
Lezione 4: Gli agenti e l'apprendimento nelle macchine.
•	Sutton and Barto, Capitolo 1 (intero). 
•	Lezione 5: Evaluative feedback
•	Sutton and Barto, Parti: 2.1, 2.2, 2.5, 2.6, 2.7, 2.11.
•	Lezione 6: I modelli Markoviani ed il calcolo della Value Function
•	Sutton and Barto, Parti: Capitolo 3. fino al paragrafo 3.6 (compreso).
•	Lezione 7: La formulazione ricorsiva della Value function: le equazioni di Bellman.
•	Sutton and Barto, paragrafo 3.7.
•	Lezione 8: Iterative Policy evaluation. Ottimizzazione della policy.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 3.8, 3.9, 3.10, 4.0, 4.1, 4.2.
•	Lezione 9:  Teorema di miglioramento della policy. Value iteration. Generalized Policy Iteration.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 4.2, 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.8.
•	Lezione 10:  Learning by temporal difference. SARSA.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.0, 6.1, 6.2, 6.4.
•	Lezione 11:  Q-learning.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.5, 7.0, 7.1, 7.2, 7.3.
•	Lezione 12: L'elegibility trace.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 7.5, 7.6. 
•	
•	Seminario su modellazione dell'interazione emotiva
•	Interacting with an artificial partner: modeling the role of emotional aspects Cattinelli et al., Biological Cybernetics, 2008.
•	
•	Parte III - Intelligenza biologica
•	Lezione 13:  Matrici e sistemi lineari; problemi di ottimizzazione non-lineare.
•	Note.
•	Lezione 14: Il neurone.
•	·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 1, 2, 37 (capitolo 34 nella prima edizione italiana), 
•	Lezione 15: Il sistema nervoso centrale.
•	·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 19, 20, 40 (capitoli 19, 20 e 33 nella prima edizione italiana. Nota: il contenuto del capitolo 40 della terza edizione inglese è riportato in modo molto parziale nel capitolo 33 dell'edizione italiana). 
•	
•	Parte IV - Machine learning
•	Lezione 16: Le reti neurali.
•	·	Hertz et al., capitoli: 1.0, 1.1,  5.0, 5.1, 5.2, 5.4, 5.5.
•	Lezione 17: Apprendimento statistico e massima verosimiglianza
•	·	Bishop, capitoli: 1.2.3, 1.2.4, 1.2.5, 2.3.4.
•	Lezione 18: Expectation Maximization.
•	·	Bishop, capitoli: 2.3.9, 9.1, 9.2, 9.3.
•	Esercitazione 3: Applicazioni del machine learning.
•	 I. Frosio, G. Ferrigno, N. A. Borghese, “Enhancing Digital Cephalic Radiography with Mixture Model and Local Gamma Correction,” IEEE Transaction on Medical Imaging, Vol. 25, No. 1, Jan. 2006, pp. 113-121 (mixture models e radiografia cefalometrica).
•	Per la parte su filtraggio statistico, edge-preserving non è disponibile materiale didattico.
•	
•	Progetti di ricerca nell'area dei Sistemi Intelligenti.

Lezione 19: Il clustering.
•	A.K. Jain, M.N. Murty and P.J. Flynn, "Data clustering: a review", ACM Computing Surveys, Vol. 31, No. 3, September 1999, solamente le pp. 265-290.
•	Lezione 20: Mappe di Kohonen.
•	·	Hertz et al., capitolo: 9.0, 9.4.
•	Lezione 21: Gli algoritmi genetici e l'ottimizzazione evolutiva.
•	·	Note.
•	·	Cerveri P., Pedotti A., Borghese N.A., Combined evolution strategies for dynamic calibration of video based measurement systems IEEE Transaction on Evolutionary Computation, Volume: 5 Issue: 3, pp. 271-282, June 2001. (solamente per la parte di ottimizzazione evoluzionistica). 
•	
•	Materiale che potete voler consultare per un approfondimento
•	
•	Intelligenza simbolica:
•	J. McCarthy Concepts of Logical AI Unpublished notes, 2004 http://www-formal.stanford.edu/jmc/concepts-ai.html.
•	Turing’s original article: http://www.thocp.net/biographies/papers/turing_oncomputablenumbers_1936.pdf.
•	D. Terzopoulos, Artificial Life, Communications of the ACM, agosto 1999.
•	Craig W. Reynolds, Flocks, Herds, and Schools: A Distributed Behavioral Model, Computer Graphics, Volume 21, Number 4, July 1987.
•	Bruce M. Blumberg and Tinsley A. Galyean. Multi-Level Direction of Autonomous Creatures for Real-Time Virtual Environments. Proc. Siggraph 1995.
•	C. Langton, Studying Artificial life with cellular Automata, Physica 22D, 1986.
•	R. Penrose, “La mente nuova dell’imperatore”, Edizioni Bur, pp. 56-102
•	http://www.agentlink.org/
•	http://www.turing.org.uk/turing/.
•	Bonabeau e Theraulaz, Swarm Smarts, Scientific American, 2000.
•	J. McCarthy, What is AI? Unpublished notes, 2004. http://www formal.stanford.edu/jmc/whatisai.html.
•	J. McCarthy and P. Hayes, Some Philosophical problem from the standpoint of artificial intelligence, Machine Intelligence 4, 1969. http://www-formal.stanford.edu/jmc/mcchay69.html
•	
•	Connessionismo e Reinforcement Learning
•	·	Barto, Sutton e Anderson, Neuronlike Adaptive Elements That Can Solve Difficult Learning Control Problems. IEEE Trans. Systems, Man & Cybernetics, 1983. 
•	·	N.A. Borghese and A. Calvi (2002), Learning to maintain upright posture: what can be learned by using Neural Network Models? 
•	·	L. P. Kaelbling, M. L. Littman, and A. W. Moore. Reinforcement learning: A survey. Journal of Artificial Intelligence Research, 4:237--285, 1996.
•	http://www.cs.rutgers.edu/~mlittman/topics/nips05-mdp/
•	
•	Algoritmi Genetici:
•	Buche, D. Schraudolph, N.N. Koumoutsakos, P., Accelerating evolutionary algorithms with Gaussian process fitness function models, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, Part C, 35(2), pp. 183- 194, 2005.
•	•	Cerveri P. Pedotti A., Ferrigno G., Evolutionary optimization for robust hierarchical computation of the rotation centres of kinematical chains from reduced ranges of motion: the lower spine case. Journal of Biomechanics, 37(12), pp. 1881-1890, 2004.
•	•	Cerveri P., Lopomo N., Pedotti A., Ferrigno G., Derivation of centers and axes of rotation for wrist and fingers in a hand kinematic model: robust methods and reliability results, Annals of Biomedical Engineering, 33(3), pp. 402-12, 2005.
•	•	Goldberg D.E. (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization and Machine Learning, Addison Wesley Longman Inc.
•	•	Hansen N. and Ostermeier A., “Completely derandomized self-adaptation in evolution strategies,” Evol. Comput., vol. 9, no. 2, pp. 159-195, 2001.
•	•	Hansen N., Müller S. D., and Koumoutsakos P., “Reducing the time complexity of the derandomized evolution strategy with covariance matrix adaptation (CMA-ES),” Evol. Comput., vol. 11, no. 1, pp. 1-18, 2003. 
•	•	Holland J.H. (1975), Adaptation in Natural and Artificial Systems, Cambridge MA, MIT Press.
•	•	Schwefel, H.-P. (1981). Numerical optimization of computer models. Chichester: Wiley.
•	
•	Intelligenza biologica
•	A. Damasio, Descartes’ error, Putnam ed., 1994.
•	Giorgio A. Ascoli and Jeffrey L. Krichmar J.,  L-Neuron: A Modeling Tool for the Efficient Generation and Parsimonious Description of Dendritic Morphology. J. Neurocomputing, 2000.
•	A. Georgopoulos, J. Ashe, N. Smyrnis and M. Taira, The Motor Cortex and the Coding of Force, Science, 256,  pp. 1692-1696, June 1992.
•	Evelyne Kohler, Christian Keysers, M. Alessandra Umilta`, Leonardo Fogassi, Vittorio Gallese, Giacomo Rizzolatti, Hearing Sounds, Understanding Actions: Action Representation in Mirror Neurons. Science. Agosto 2002.
•	E.Bizzi, M. Tresch, P.Saltiel, A. d'Avella, New perspective in Spinal motor systems. Nature Reviews on Neuroscience, Vol. 1, pp. 101-108, Nov 2000.
•	Prodanov, Holsheimer, Mariani, Functional Electric Stimulation for sensory and motor functions: Progress and Problems, Biomedical Reviews, 2003, 14:23-50. 

Reti Neurali e machine learning
•	J. Moody and C. Darken, Fast-learning in networks of locally-tuned processing units, Neural Computation 1(2) (1989) 281-294.
•	F. Girosi, M. Jones, T. Poggio, Prioris, Stabilizers, and Basis Functions: from regularization to radial, tensor and additive splines, A.I. Memo No. 1430, MIT, 1993.
•	Jervis and Fallside, Pole Balancing on a Real Rig using Reinforcement Learning Controller, 1992.
•	D.F. Specht, Probabilistic Neural Networks, Neural Networks, Vol. 3, pp. 109-118, 1990.
•	A.Baraldi and P.Blonda, A survey of fuzzy clustering algorithms for Pattern Recognition, Part I and II, IEEE Trans. on Systems, Man and Cybernetics, Part B, Vol. 29, No. 6, 1999.
•	Madsen, Nielsen, Tingleff, Methods for non-linear least squqres problems, 2nd edition, 2004, Technical University of Denmark.
•	Poul Erik Frandsen, Kristian Jonasson, Hans Bruun Nielsen, Ole Tingleff, Unconstrained Optimization, disponibile in rete.
•	Poul Erik Frandsen, Kristian Jonasson, Hans Bruun Nielsen, Ole Tingleff, Unconstrained Optimization, disponibile in rete, algoritmi di minimizzazione (approfondimento).