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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: 12.01.2026). | |
| Fuzzy system | |
| 2. Gli insiemi fuzzy. I sistemi fuzzy. Esempio di controllo di un elicottero (o un drone) (Ultima modifica: 14.01.2026). | |
| 16.01.2026 | E1. Applicazioni dei sistemi fuzzy. Esempi: Pendolo Inverso, SpaceInvaders e Pong (Ultima modifica: 16.01.2025). |
| Apprendimento statistico | |
| 19.01.2026 | 3. Probabilità congiunta e condizionata. Inferenza Statistica. Il teorema di Bayes. Stima a-posteriori. Esercizi. Software in Scilab (Ultima modifica: 19.01.2026). |
| 21.01.2026 | 4. Modelli. Soluzione di problemi lineari. Distribuzioni di probabilità. Stima alla massima verosimiglianza. (Ultima modifica: 22.01.2026). |
| 23.01.2026 | 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: 23.01.2026). |
| 26.01.2026 | 6. Stima a massima posteriori e regolarizzazione. Ruolo del parametro di regolarizzazione. (Ultima modifica: 26.01.2026). |
| Apprendimento con rinforzo | |
| 28.01.2026 | 7. Apprendimento con rinforzo. Tecniche greedy ed epsilon-greedy, prusuit. (Ultima modifica:29.01.2026). |
| 8. L'apprendimento con rinforzo di comportamenti (video1, video2) I modelli Markoviani. Calcolo della Q Function. La formulazione ricorsiva del calcolo della Q function. Software. Esempio. (Ultima modifica:30.01.2026). | |
| 02.02.2026 | 9. Miglioramento della policy: iterative policy evaluation e policy iteration. (Ultima modifica: 02.02.2026). |
| 04.02.2026 | 10. Temporal differences, SARSA. Esempi. Software labirinto (Ultima modifica: 05.02.2026). |
| 06.02.2026 | Chiusura Università per inaugurazione Olimpiadi invernali |
| 09.02.2026 | 11. Q-learning. Esempi. Software Labirinto. (Ultima modifica: 04.11.2024). |
| 11.02.2026 | 12. La traccia. Fuzzy RL. Applications: Cat&Mouse.e Pacman - software (Ultima modifica: 15.11.2024). |
| 13.02.2026 | Lezione sospesa per assenza del docente |
| Machine learning | |
| 16.02.2026 | 13. Il clustering: clustering gerarchico, esempi. (Ultima modifica: 15.11.2024). |
14. Clustering partitivo. Soft-clustering. Apprendimento supervisionato: learning with a teacher. Modelli parametrici. (Ultima modifica: 18.11.2024). |
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15. Reti RBF. Approccio multi-scala adattativo e apprendimento on-line (video available). Valutazione dei modelli. (Ultima modifica: 24.11.2024). |
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| Intelligenza Biologica | |
| 23.02.2026 | 16. Introduzione alle reti neurali. Le reti neurali artificiali. Perceptroni lineari e non-lineari. Appendimento. Esempi. (Ultima modifica: 05.12.2024). |
| 25.02.2026 | 17. Algoritmi genetici: introduzione. Codifica genetica della soluzione. Il ciclo genetico: selezione, ricombinazione e mutazione.Ottimizzazione evolutiva con adattamento dei parametri.(Ultima modifica: 05.12.2024). |
| 27.02.2026 |
18. Introduzione alla robotica mobile (Dott. M. Antonazzi, 09.12.2024) |
| Robotica e alberi di decisione | |
| 02.03.2026 | 19.Translational Media: From Gesture to Code to Space (Prof. Lena Gieseke, Professor of Image-based Media Technologies / Technical Direction Dean M.A. Creative Technologies Co-Head Research Group CX, University Babelsberg Konrad Wolf. |
| 04.03.2026 | 20. ROS e programmazione robotica (Dott. M. Antonazzi, AIS-Lab, 11.12.2024) |
| 06.03.2026 | 21. Progetti completati e progetti disponibili. Intelligent vision (Dott. M. Antonazzi, ultima modifica: 18.12.2023) |
22. Affective computing e modelli probabilistici (Dott.ssa Susanna Brambilla e Dott. Marco Ligabie, Ultima modifica 16.11.2022). Livello di stress e input dai controller dei videogiochi. Progetti disponibili (Ultima modifica 30.11.2023) |
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| 13.03.2026 | 23.Ricerca su albero (Dott. M. Luperto, ultima modifica: 10.11.2023) |