Materiale di supporto al corso di Sistemi Intelligenza. A.A. 2009-2010. 

Parte I - Intelligenza simbolica e fuzzy systems
Lezione 1: Introduzione
•	Russell-Norvig, Paragrafi 26.3, 26.4
•	Paul and Patricia Churchland: Può una macchina pensare? Da neuroing.com.
Lezione 2: Alberi di decisione
•	Russell-Norvig, Paragrafi 3.1, 3.2, 3.4, 3.5, 4.1, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4
•	Lezione 3:  Matrici e sistemi lineari; problemi di ottimizzazione non-lineare.
•	Note + Trubian Paragrafo 6.2.

Parte II - Reinforcement learning, algoritmi genetici e fuzzy system
Lezione 4: Reinforcement Learning: l’apprendimento degli agenti in setting non associativo.
•	Sutton. Paragrafi: 1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.5, 2.6, 2.7, 2.9, 2.11.
•	Lezione 5: Learning con rinforzo operante. I modelli Markoviani e la Value Function
•	Sutton and Barto, Paragrafo 1.4 e Capitolo 3. fino al paragrafo 3.6 (compreso).
•	Lezione 6: La formulazione ricorsiva della Value function: le equazioni di Bellman.
•	Sutton and Barto, paragrafo 3.7.
•	Lezione 7: Iterative Policy evaluation. Ottimizzazione della policy.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 3.8, 3.9, 3.10, 4.0, 4.1, 4.2.
•	Lezione 8:  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 9:  Learning by temporal difference. 
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.0, 6.1, 6.2.
•	Lezione 10:  SARSA e Q-learning.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.4, 6.5, 
•	Lezione 11: L'elegibility trace.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 7.0, 7.1, 7.3, 7.5, 7.6. 
Lezione 12: Stochastic learning automata (Dott.ssa Cattinelli)
•	Note.
•	Cattinelli I. and Borghese N.A. Interacting with an artificial partner: modeling the role of emotional aspects, Biological Cybernetics, 2008.
Lezione 13: 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). 
Lezione 14: Insiemi e sistemi Fuzzy
·	Kosko, Cap. 7-8). 

Parte III - Machine learning
Lezione 15: apprendimento e clustering.
·	Hertz et al., capitoli: 1.0, 1.1.
•	R. Xu and D.C.Wunsch. Survey of Clustering Algorithms. IEEE Transactions on Neural Network, Vol. 16, no. 3, pp. 645-657, 2005. Pubblicato anche dal 2008 sottoforma di libro da Wiley, dal titolo "clustering" (parte sul Clustering Gerarchico).
Lezione 16: Le reti neurali.
·	Hertz et al., capitoli: 5.0, 5.1, 5.2, 5.4, 5.5.
Lezione 17: Mappe di Kohonen.
·	Hertz et al., capitolo: 9.0, 9.4.
Lezione 18: Apprendimento statistico e massima verosimiglianza
·	Bishop, capitoli: 1.2.3, 1.2.4, 1.2.5, 2.3.4.
Lezione 19: Mixture models
·	Bishop, capitoli: 9.1, 9.2, 9.3.
Lezione 20: Expectation Maximization.
·	Bishop, capitoli: 2.3.9, 9.4. In 9.4 viene approfondita anche la minimizzazione di un 	lower bound (per eventuali approfondimenti). In alternativa, Sean Borman: The 	Expectation Maximization Algorithm, A short tutorial.
Lezione 21: Il neurone.
·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 1, 2, 37 (capitolo 34 nella prima edizione 	italiana).
Lezione 22: Bayesian estimate.
·	M.Bertero, H.Lanteri, L.Zanni, Iterative image reconstruction: A point of view. 	Proceedings of the InterdisciplinaryWorkshop on Mathematical Methods in 	Biomedical Imaging and Intensity-Modulated Radiation Therapy (IMRT), Pisa, Italy, 	October 2007.

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).

TESTI UTILIZZATI PER IL CORSO:
Russel Norvig, Artificial Intellgence, a Modern Approach, Prentice Hall 2003. E' stata pubblicata anche la versione in Italiano.
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.
B. Kosko - Neural Networks and Fuzzy Systems, Prentice Hall, 1991.
M. Trubian - Dispense del corso di ricerca operativa. http://homes.dsi.unimi.it/~trubian/OttNonLineare.pdf.
C. Bishop. Bayesian Learning. Pattern Recognition and Machine Learning. Springer Verlag.
Kandell, Shwartz & Jessel. Principles of Neural Science. 3rd Edition (in inglese). Elsevier.

Parte III - Intelligenza biologica
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).