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| Intelligenza Simbolica | |
| 28.09.2020 | Lezioni sospese per presentazione dei corsi di laurea. |
| 1. Introduzione al corso. L'intelligenza simbolica. La macchina di Turing e gli algoritmi. Il test di Turing e la stanza cinese di Searle. Altre forme di intelligenza (flock e particle, automi cellulari, ...). Video. (Ultima modifica: 30.09.2020). | |
| Fuzzy system | |
| 2. Gli insiemi fuzzy. I sistemi fuzzy. (Ultima modifica: 5.10.2020). | |
| 07.10.2020 | E1. Applicazioni dei sistemi fuzzy. Video da Youtube (Apprendimento) (Ultima modifica: 07.10.2020). |
| Apprendimento statistico | |
| 12.10.2020 | 3. Inferenza Statistica. Il teorema di Bayes. Stima a-posteriori. Esercizi. (Ultima modifica: 12.10.2020). |
| 14.10.2020 | Sospensione della lezione per impegni istituzionali. |
| 19.10.2020 | 4. Modelli. Soluzione di problemi lineari. Distribuzioni di probabilità. Stima alla massima verosimiglianza e modelli lineari. (Ultima modifica: 19.10.2020). |
| 21.10.2020 | 5. Relazione tra stima a massima verosimiglianza e soluzione dei sistemi lineari ai minimi quadrati. Valutazione dell'incertezza della stima. Ottimizzazione non-lineare: metodo di Gauss-Newton (Ultima modifica: 26.10.2020). |
| 26.10.2020 | 6. Stima a massima posteriori e regolarizzazione. Ruolo del parametro di regolarizzazione. (Ultima modifica: 26.10.2020). |
| Alberi di decisione e robotica | |
| 28.10.2020 | 7. Path planning come ricerca su albero (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 06.11.2020) |
| 02.11.2020 | 8.Ottimizzazione del path e riceca su albero. Introduzione alla robotica (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 06.11.2020) |
| 04.11.2020 |
9. Introduzione alla programmazione robotica (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 06.11.2020) |
| 09.11.2020 |
10. Il middle-ware ROS -I (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 12.11.2020) |
| 11.11.2020 | 11. Il middle-ware ROS - II (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 12.11.2020) |
| 16.11.2020 | 12. Pianificazione stocastica (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 19.11.2020). |
| Apprendimento con rinforzo | |
| 13. Apprendimento con rinforzo. Tecniche greedy ed epsilon-greedy, prusuit. (Ultima modifica:19.11.2020). | |
| 23.11.2020 | 14. L'apprendimento con rinforzo di comprtamenti (video1, video2) I modelli Markoviani. Calcolo della Q Function. La formulazione ricorsiva del calcolo della Q function. Software. Esempio. (Ultima modifica: 24.11.2020). |
| 25.11.2020 | Lezione sospesa per workshop del docente |
| 30.11.2020 | 15.Learning from temporal differences. Esempi. (Ultima modifica: 04.12.2020). |
| 02.12.2020 | 16. SARSA. Q-learning. Esempi. (Ultima modifica: 02.12.2020). |
| 07.12.2020 | Festività di S. Ambrogio |
| 09.12.2020 |
17. La traccia e il suo ruolo nel RL. Fuzzy RL e Pacman. (Ultima modifica: 09.12.2020). |
| Machine learning | |
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18. Il clustering: clustering gerarchico e clustering partitivo. (Ultima modifica: 14.12.2020). |
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19. Apprendimento supervisionato: learning with a teacher. Modelli parametrici e modelli lineari. Approccio multi-scala adattativo e on-line. Valutazione dei modelli. (Ultima modifica: 16.12.2020). |
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| Intelligenza Biologica | |
| 21.12.2020 | 20. L'intelligenza biologica. Il neurone e la sua struttura. Funzionamento del neurone sottosoglia. Generazione del potenziale d'azione. I circuiti neurali biologici. FES. I mirror neurons (video). I robot sociali.(Ultima modifica: 21.12.2020). |
| 11.01.2021 | 21. Le reti neurali artificiali. Perceptroni lineari e non-lineari. Appendimento. Esempi. (Ultima modifica: 11.01.2021). |
| 13.01.2021 | 22. Algoritmi genetici: introduzione. Codifica genetica della soluzione. Il ciclo genetico: selezione, ricombinazione e mutazione. Applicazione alla genetic art. Ottimizzazione evolutiva con adattamento dei parametri. Applicazione alla computer vision. (Ultima modifica: 13.01.2021). |