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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: 02.10.2023). | |
| Fuzzy system | |
| 2. Gli insiemi fuzzy. I sistemi fuzzy. (Ultima modifica: 11.10.2022). | |
| 09.10.2023 | E1. Applicazioni dei sistemi fuzzy. Video da Youtube (Ultima modifica: 11.10.2023). |
| Apprendimento statistico | |
| 11.10.2023 | 3. Inferenza Statistica. Il teorema di Bayes. Stima a-posteriori. Esercizi. Software in Scilab (Ultima modifica: 11.10.2023). |
| 16.10.2023 | 4. Modelli. Soluzione di problemi lineari. Distribuzioni di probabilità. Stima alla massima verosimiglianza. (Ultima modifica: 16.10.2023). |
| 18.10.2023 | 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: 18.10.2023). |
| 23.10.2023 | 6. Stima a massima posteriori e regolarizzazione. Ruolo del parametro di regolarizzazione. (Ultima modifica: 24.10.2023). |
| Apprendimento con rinforzo | |
| 25.10.2023 | 7. Apprendimento con rinforzo. Tecniche greedy ed epsilon-greedy, prusuit. (Ultima modifica:30.10.2023). |
| 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:30.10.2023). | |
| 01.11.2023 | Festività di Oggissanti |
| 06.11.2023 | 9. Learning from temporal differences. Esempi. (Ultima modifica: 07.11.2023). |
| 08.11.2023 | Lezione sospesa per missione del docente |
| 13.11.2023 | 10. SARSA. Q-learning. Esempi. Software available. Applications (Pong, Cat&Mouse). (Ultima modifica: 13.11.2023). |
| 15.11.2023 | 11. La traccia e il suo ruolo nel RL. Fuzzy RL e Pacman - software. (Ultima modifica: 15.11.2023). |
| Machine learning | |
| 20.11.2023 | 13. Il clustering: clustering gerarchico e clustering partitivo. (Ultima modifica: 20.11.2023). |
14. Apprendimento supervisionato: learning with a teacher. Modelli parametrici e modelli lineari. Approccio multi-scala adattativo. (Ultima modifica: 22.11.2023). |
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15. Apprendimento on-line multi-scala (video available). Valutazione dei modelli. Introduzione alle reti neurali (Ultima modifica: 30.12.2023). |
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12. Affective computing e modelli probabilistici (Ultima modifica 16.11.2022). Livello di stress e input dai controller dei videogiochi (Dott.ssa Susanna Brambilla) (Ultima modifica 30.11.2023) |
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| Intelligenza Biologica | |
| 04.12.2023 | 16. 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: 04.12.2023). |
| 06.12.2023 | 17. Le reti neurali artificiali. Perceptroni lineari e non-lineari. Appendimento. Esempi. (Ultima modifica: 06.12.2023). |
| 11.12.2023 | 18. 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: 12.12.2023). |
| Robotica e alberi di decisione | |
| 13.12.2023 |
19. Introduzione alla robotica mobile (Dott. M. Antonazzi, 13.12.2023) |
| 18.12.2023 | 20. Progetti completati e progetti disponibili. Intelligent vision (Dott. M. Antonazzi, ultima modifica: 18.12.2023) |
| 20.12.2023 | 21. Introduzione alla programmazione robotica: il middle-ware ROS. La navigazione (Dott. M. Antonazzi, ultima modifica: 18.12.2023) |
| 08.01.2024 | Lezione sospesa. |
| 10.01.2024 | 22. Path planning come ricerca su albero e sua ottimizzazione (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 10.01.2024) |