Materiale di supporto al corso di Sistemi Intelligenti. A.A. 2011-2012. 

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.
•	Lezione 3: Gli insiemi ed i sistemi fuzzy
•	·	Kosko, Cap. 7-8. 
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•	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, 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., 4.3, 4.4, 4.5, 4.6, 4.8.
•	Lezione 8:  Learning by temporal difference, SARSA 
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.0, 6.1, 6.2, 6.4
•	Lezione 9:  Q-learning e l'eligibility trace.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.4, 6.5, 7.0, 7.1, 7.3, 7.5, 7.6. 
•	Lezione 10:  Fuzzy RL. Stochastic learning automata.
•	Note.
•	N.A.Borghese, A.Rossini and C.Quadri, Clever Pacman. Proc. WIRN2011.
•	Cattinelli I. and Borghese N.A. Interacting with an artificial partner: modeling the role of emotional aspects, Biological Cybernetics, 2008.
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•	Parte III - L'intelligenza biologica
•	Lezione 15: Il neurone.
•	·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 1, 2 della 4a edizione inglese. 
•	Lezione 16: Il sistema nervoso centrale.
•	·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 19, 20, 38 della 4a edizione inglese. 
•	Lezione 17: 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 IV - Machine learning
•	Lezione 11: Apprendimento statistico e massima verosimiglianza
•	·	Bishop, capitoli: 1.2.3, 1.2.4, 1.2.5, 2.3.4.
•	Lezione 12: 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 13: Filtraggio Bayesiano.
•	M. Bertero, H. Lanteri, L. Zanni, Iterative image reconstruction: a point of view, Proc. Centro De Giorgi.
•	Lezione 14: Mixture models
•	·	Bishop, capitoli: 9.1, 9.2, 9.3.
•	Lezione 18: 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 19: Le reti neurali.
·	Hertz et al., capitoli: 5.0, 5.1, 5.2, 5.4, 5.5.
Lezione 20: Realtà Virtuale.
·	Note
Lezione 21: 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.
Hertz, Krough and Palmer, Introduction to the theory of Neural Computation, Addison Wesley, 1991.