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Lezioni & Esercitazioni

Lezioni

Il materiale delle lezioni verrà pubblicato progressivamente durante la durata del corso.

Sistemi Intelligenti M 2012/2013

Questo sito Web è dedicato al corso di Sistemi Intelligenti M. Il sito vuole consentire agli allievi di avere accesso a tutte le informazioni relative a finalità, contenuti, testi adottati e modalità di valutazione del corso.

Neuron Constraint Code

Neuron Constraints

Neuron Constraints allow to embed an Artificial Neural Network (ANN) in a Constraints Programming model. A neuron constraint models a single neuron in an ANN and has signature:

actfunction([X_i], Y, b, [w_i])

Model Learning in Comb. Opt.

Model Learning in Combinatorial Optimization: A Case Study on Thermal Aware Dispatching

A Google Focused Grant Program on Mathematical Optimization and Combinatorial Optimization in Europe

Principal Investigator: Prof. Michela Milano

Obiettivi, Programma e Modalità d'Esame

Obiettivi:

Questo corso sfrutta alcuni degli argomenti trattati in Fondamenti di Intelligenza Artificial, quali rappresentazione della conoscenza, logica, strategie di ricerca informate e non informate, teoria dei giochi, risoluzione di vincoli. Il corso di Sistemi Intelligenti M, partendo dalle nozioni acquisite nel corso di Fondamenti, si propone di mostrare le principali applicazioni di Intelligenza Artificiale e dare esempi pratici delle tecniche apprese nel primo modulo.

Testi di Riferimento

Intelligenza Artificiale in Genere:

  • S. J. Russel, P. Norvig: "Intelligenza Artificiale: Un approccio moderno (2 volumi) ", Prentice Hall International, Pearson Education Italia, 2005. [un po' di materiale on-line]
  • E. Rich, K. Knight: "Intelligenza Artificiale", McGraw Hill, Seconda Edizione 1992.

Temi d'Esame

ATTENZIONE: i provengono dal vecchio corso di Applicazioni di Intelligenza Artificiale e differiscono dalle prove d'esame correnti principalmente per l'esercizio di Programmazione a Vincoli (vedi esempi a seguire).

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