Materiale di supporto al corso di Sistemi Intelligenti. A.A. 2014-2015. 

Parte I - Intelligenza simbolica, incertezza e probabilità
Lezione 1: Introduzione
•	Russell-Norvig, Paragrafi 26.3, 26.4
•	Paul and Patricia Churchland: Può una macchina pensare? Da neuroing.com.
Lezione 2: Gli insiemi ed i sistemi fuzzy
·	Kosko, Cap. 7-8. 
Lezioni 3-4-5-6: Inferenza Statistica
·	Bishop, Cap. 1.2 
·	Everitt B., Chance Rules. An informal guide to Probability, Risks and Statistic, Springer-Verlag, 1999. Stralci dell’edizione italiana, on-line a: http://www.tecalibri.info/E/EVERITT-BS_leggi.htm.
·	M. Bertero, H. Lanteri, L. Zanni, Iterative image reconstruction: a point of view, Proc. Centro De Giorgi. Paragrafi 1-3.
·	G. Vicidomini, Tesi di dottorato, Capitoli 4 e 5.
·	Note + Dispensa Prof. Trubian, marzo 2008, Paragrafo 6.2. Per la parte sull’ottimizzazione e sui problemi lineari.

Parte II - Reinforcement learning, algoritmi genetici e fuzzy system
Lezione 7: 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 8: Learning con rinforzo operante. I modelli Markoviani e la Value Function
•	Sutton and Barto, 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 10: 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 11:  Learning by temporal difference, SARSA 
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.0, 6.1, 6.2, 6.4
•	Lezione 12:  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 13:  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 14: Il neurone.
•	·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 1, 2 della 4a edizione inglese. 
•	Lezione 15: Il sistema nervoso centrale.
•	·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 19, 20, 38 della 4a edizione inglese. 
•	Lezione 16: 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). 
•	Bellini R., Borghese N.A. Genetic Arts in perspective. Proc. WIRN2013.

•	Seminari: Apprendimento nella teoria dei giochi e applicazioni di computational intelligence ai video-giochi
•	Manish Jain, Bo An, Milind Tambe. An Overview of Recent Application Trends at the AAMAS Conference: Security, Sustainability, and Safety. AI MAGAZINE, 2012.
•	Nicola Basilico and Nicola Gatti. "Strategic guard placement for optimal response toalarmsin security games." Proceedings of the 2014 international conference on Autonomous agents and multi-agent systems. International Foundation for Autonomous Agents and MultiagentSystems, 2014.
•	M. Pirovano. Kinfu – an open source implementation of Kinect Fusion + case study: implementing a 3D scanner with PCL. PhD Program project.
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•	Parte IV - Machine learning
•	Lezione 17: 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 18: Soft clustering e Mappe di Kohonen.
·	Hertz et al., capitolo: 9.0, 9.4.
Lezione 19: Apprendimento supervisionato: predictive regression e support vector machine
•	Borghese N.A., Maggioni M. and Ferrari S., (2004). Multi-Scale Approximation with Hierarchical Radial Basis Functions Networks. IEEE Trans. on Neural Networks. Volume: 15 , Issue: 1 , Jan. 2004. Pages:178 - 188.
•	C. Burges, A tutorial on Support Vector Machines for Pattern Recognition.
Lezione 21: Le reti neurali.
·	Hertz et al., capitoli: 5.0, 5.1, 5.2, 5.4, 5.5.
Lezione 22: Realtà Virtuale.
·	Note

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.