Offerta Didattica
COGNITIVE SCIENCE AND THEORY OF COMMUNICATION
ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Classe di corso: LM-55,92 - Classe delle lauree magistrali in Scienze cognitive
AA: 2022/2023
Sedi: MESSINA
| SSD | TAF | tipologia | frequenza | moduli |
|---|---|---|---|---|
| INF/01 | A scelta dello studente | Libera | Libera | No |
| CFU | CFU LEZ | CFU LAB | CFU ESE | ORE | ORE LEZ | ORE LAB | ORE ESE |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 6 | 6 | 0 | 0 | 36 | 36 | 0 | 0 |
LegendaCFU: n. crediti dell’insegnamento CFU LEZ: n. cfu di lezione in aula CFU LAB: n. cfu di laboratorio CFU ESE: n. cfu di esercitazione FREQUENZA:Libera/Obbligatoria MODULI:SI - L'insegnamento prevede la suddivisione in moduli, NO - non sono previsti moduli ORE: n. ore programmate ORE LEZ: n. ore programmate di lezione in aula ORE LAB: n. ore programmate di laboratorio ORE ESE: n. ore programmate di esercitazione SSD:sigla del settore scientifico disciplinare dell’insegnamento TAF:sigla della tipologia di attività formativa TIPOLOGIA:LEZ - lezioni frontali, ESE - esercitazioni, LAB - laboratorio
Obiettivi Formativi
OF1: Acquisizione delle principali metodologie di progettazione dei moderni sistemi di I.A., con particolare riferimento al machine e deep-learning, con un approccio implementativo; OF2: Sviluppo di competenze applicative su casi reali d’uso dei metodi di analisi dati tipici dell’I.A. OF3: Sviluppo di abilità autonome utili alla definizione e risoluzione di problemi di inferenza automatica.Learning Goals
Metodi didattici
Lezioni frontali in aulaTeaching Methods
Prerequisiti
Conoscenza di base della programmazione in Python, degli algoritmi e strutture dati principali.Prerequisites
Verifiche dell'apprendimento
Esame oraleAssessment
Programma del Corso
- Introduzione all'intelligenza artificiale - Approccio forte e debole - Agenti razionali - Formulazione PEAS - Ricerca su albero - Ricerca informata - Algebra proposizionale - Ottimizzazione - Reti nerualiCourse Syllabus
Testi di riferimento: Artificial Intelligence: A Modern Approach
Stuart J. Russell, Peter Norvig
Pearson
Esami: Elenco degli appelli
Elenco delle unità didattiche costituenti l'insegnamento
Docente: GIORGIO MARIO GRASSO
Orario di Ricevimento - GIORGIO MARIO GRASSO
Dato non disponibile
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