Materiale di supporto al corso di Sistemi Intelligenza. A.A. 2010-2011. 

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:  Matrici e sistemi lineari; problemi di ottimizzazione non-lineare.
•	Note + Dispensa Prof. Trubian, marzo 2008, Paragrafo 6.2.

Parte II - Reinforcement learning, algoritmi genetici e fuzzy system
Lezione 4: Gli insiemi ed i sistemi fuzzy
·	Kosko, Cap. 7-8. 
Lezione 5: 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 7: 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 9: La formulazione ricorsiva della Value function: le equazioni di Bellman.
•	Sutton and Barto, paragrafo 3.7.
•	Lezione 11: Iterative Policy evaluation. Ottimizzazione della policy.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 3.8, 3.9, 3.10, 4.0, 4.1, 4.2.
•	Lezione 12:  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 13:  Learning by temporal difference. 
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.0, 6.1, 6.2.
•	Lezione 14:  SARSA e Q-learning.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.4, 6.5, 
•	Lezione 15: L'elegibility trace.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 7.0, 7.1, 7.3, 7.5, 7.6. 

Parte III - L'intelligenza biologica
Lezione 16: Il neurone.
·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 1, 2, 37 (capitolo 34 nella prima edizione 	italiana).
Lezione 17: 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). 
Lezione 18: 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). 

Parte III - Machine learning
Lezione 3: Apprendimento statistico e massima verosimiglianza
·	Bishop, capitoli: 1.2.3, 1.2.4, 1.2.5, 2.3.4.
Lezione 6: Expectation Maximization e applicazioni
·	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 8: Mixture models
·	Bishop, capitoli: 9.1, 9.2, 9.3.
Lezione 10: Filtraggio Bayesiano.
•	M. Bertero, H. Lanteri, L. Zanni, Iterative image reconstruction: a point of view, Proc. Centro De Giorgi.
Lezione 19: 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 20: Le reti neurali.
·	Hertz et al., capitoli: 5.0, 5.1, 5.2, 5.4, 5.5.
Lezione 21: Realtà Virtuale.
·	Note
Lezione 22: Mappe di Kohonen.
·	Hertz et al., capitolo: 9.0, 9.4.

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.

Non visti nell'A.A. 2010-2011
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.