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| Intelligenza Simbolica | |
| 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: 29.09.2022). | |
| Fuzzy system | |
| 2. Gli insiemi fuzzy. I sistemi fuzzy. (Ultima modifica: 4.10.2022). | |
| 03.10.2022 | E1. Applicazioni dei sistemi fuzzy. Video da Youtube (Ultima modifica: 06.10.2022). |
| Apprendimento statistico | |
| 05.10.2022 | 3. Inferenza Statistica. Il teorema di Bayes. Stima a-posteriori. Esercizi. Software in Scilab (Ultima modifica: 12.10.2022). |
| 10.10.2022 | 4. Modelli. Soluzione di problemi lineari. Distribuzioni di probabilità. Stima alla massima verosimiglianza e modelli lineari. (Ultima modifica: 13.10.2022). |
| 12.10.2022 | 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: 25.10.2022). |
| 17.10.2022 | 6. Stima a massima posteriori e regolarizzazione. Ruolo del parametro di regolarizzazione. (Ultima modifica: 25.10.2022). |
| Apprendimento con rinforzo | |
| 19.10.2022 | 7. Apprendimento con rinforzo. Tecniche greedy ed epsilon-greedy, prusuit. (Ultima modifica:25.10.2022). |
| 8. 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:02.11.2022). | |
| 26.10.2022 | 9. Learning from temporal differences. Esempi. (Ultima modifica: 03.11.2022). |
| 31.10.2022 | Ponte di Ognissanti |
| 02.11.2022 | 10. SARSA. Q-learning. Esempi. (Ultima modifica: 09.11.2022). |
| 07.11.2022 | 11. La traccia e il suo ruolo nel RL. Fuzzy RL e Pacman - software. (Ultima modifica: 11.11.2022). |
| Machine learning | |
12. Il clustering: clustering gerarchico e clustering partitivo. (Ultima modifica: 19.11.2022). |
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13. Apprendimento supervisionato: learning with a teacher. Modelli parametrici e modelli lineari. Approccio multi-scala adattativo e on-line (video available). Valutazione dei modelli. (Ultima modifica: 17.11.2022). |
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| Intelligenza Biologica | |
| 16.11.2022 | 14. 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: 23.11.2022). |
| 20.11.2022 | 15. Le reti neurali artificiali. Perceptroni lineari e non-lineari. Appendimento. Esempi. (Ultima modifica: 24.11.2022). |
| 23.11.2022 | 16. 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: 29.11.2022). |
| Robotica e alberi di decisione | |
| 27.11.2022 |
17. Introduzione alla robotica mobile (Dott. M. Luperto, 15.12.2022.) |
| 30.11.2022 | 18. Introduzione alla programmazione robotica (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 15.12.2022) |
| 05.12.2022 | 19. Il middle-ware ROS I (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 22.12.2022) |
| 07.12.2022 | Festività di S. Ambrogio |
| 12.12.2022 |
20. Il middle-ware ROS II (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 22.12.2022) |
| 14.12.2022 | 21. Path planning come ricerca su albero (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 22.12.2022) |
| 19.12.2022 | 22. Path planning ottimizzato. Esempi di esplorazione (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 22.12.2022) |