Materiale di supporto al corso di Sistemi Intelligenti.

Introduzione: Lezione 1
•	Russell-Norvig, Capitolo 1
•	Paul and Patricia Churchland: Può una macchina pensare? Da neuroing.com.

Gli insiemi ed i sistemi fuzzy: Lezione 2
·	B. Kosko, Cap. 7-8. Appunti.

Inferenza Statistica: Lezioni 3-7
·	Inferenza Statistica: Russell-Norvig, Capitolo 13 (paragrafi 1-5)
·	Distribuzioni statistiche continue: Russell-Norvig, Capitolo 14 (paragrafo 3) e Stima alla massima verosimiglianza: Russell-Norvig, Capitolo 20 (paragrafi 2.1, 2.3) + Appunti.
•	Sistemi lineari: appunti.
•	Accuratezza della stima: appunti
•	Stima MAP con variabili continue: Russell-Norvig Capitolo 20 (paragrafi 2.1, 2.3) e collegamento con la regolarizzazione: M. Bertero, H. Lanteri, L. Zanni, Iterative image reconstruction: a point of view, Proc. Centro De Giorgi. Paragrafi 1-3, 2007. NB Il materiale oggetto di esame è coperto dalle Slide 1-30, le slide successive sono di approfondimento.

Apprendimento con Rinforzo
Lezione 8: Reinforcement Learning: l’apprendimento degli agenti in setting non associativo.
•	Sutton and Barto, Paragrafi: 1.1, 1.2, 1.3, 2.1, 2.2, 2.5, 2.6, 2.7, 2.9, 2.11.
Lezione 9: Learning con rinforzo operante. I modelli Markoviani e la Value Function
•	Sutton and Barto, Capitolo 3. fino al paragrafo 3.6 (compreso).
Lezione 10: La formulazione ricorsiva della Value function: le equazioni di Bellman. Iterative policy evaluation e ottimizzazione della policy: policy improvement.
•	Sutton and Barto, paragrafo 3.7, 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 
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.0, 6.1, 6.2, 6.4
Lezione 12: SARSA e Q-learning.
•	Sutton and Barto, paragrafi: 6.4, 6.5, 7.0, 7.1, 7.3, 7.5, 7.6. 
Lezione 13: Traccia e Fuzzy RL
•	Sutton and Barto, 2nd edition, Capitolo 12. Sutton and Barto, 1st edition, Capitolo 7.6.
•	Note.
•	N.A.Borghese, A.Rossini and C.Quadri, Clever Pacman. Proc. WIRN2011.

Lezioni su planning
•	Russel, Norvig:Â Artificial Intelligence: a Modern Approach: Sezioni 10.1, 10.2, 10.3
•	LaValle's “Planning Algorithms” (for the presented search algorithms) available here http://planning.cs.uiuc.edu/
•	Thrun, Burgard, and Fox “Probabilistic Robotics” (for a robotics-oriented MDP introduction), http://www.probabilistic-robotics.org/
•	Siegwart, Nourbakhsh: Introduction to Autonomous Mobile Robots (for the Introduction to Mobile Robotics)

L'intelligenza biologica
Lezione 18: Gli algoritmi genetici e l'ottimizzazione evolutiva.
·	Note.
•	Bellini R., Borghese N.A. Genetic Arts in perspective. Proc. WIRN2013.
•	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). 
Lezione 19: Il neurone.
·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 1, 2 della 4a edizione inglese. 
Lezione 20: Il sistema nervoso centrale.
·	Kandell, Shwartz & Jessel, capitoli: 19, 20, 38 della 4a edizione inglese. 

Machine learning
Lezioni: 21-23: clustering e predictive regression
•	Russel Norvig: capitolo 18, 1, 2
•	R. Xu and D.C.Wunsch. Survey of Clustering Algorithms. IEEE Transactions on Neural Network, Vol. 16, no. 3, pp. 645-657, 2005 (solo per le parti viste a lezione).
•	Ferrari S., Frosio I., Piuri V., and N.A. Borghese. (2005) Automatic multi-scale meshing through HRBF Networks. IEEE Trans. Instrumentation & Measurements, Vol.54(4), pp. 1463-1470.

TESTI UTILIZZATI PER IL CORSO:
Russel Norvig, Artificial Intelligence, a Modern Approach,4th edition. Prentice Hall 2021. 
B. Kosko - Neural Networks and Fuzzy Systems, Prentice Hall, 1991.
Sutton and Barto, Reinforcement Learning - An Introduction, MIT Press, 2018. Second version, final draft, on line at: http://incompleteideas.net/book/RLbook2020.pdf

Altro Materiale di interesse:
•	Cattinelli I. and Borghese N.A. Interacting with an artificial partner: modeling the role of emotional aspects, Biological Cybernetics, 2008.
•	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.
•	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.
•	 	Siegwart, Nourbakhsh:Â Introduction to Autonomous Mobile Robots: Capitolo 1, Sezioni 4.1, 4.2, 5.1, 5.2, 5.3, 5.5, 6.1, 6.2