Corso di Intelligenza Artificiale

Esercitazioni

Lista di Argomenti

Alla prova orale è possibile portare un'esercitazione pratica su un argomento del corso. Una lista (non esaustiva) di argomenti che possono essere oggetto di approfondimento e di sperimentazione è la seguente:

• Risoluzione di giochi
• Modellazione e risoluzione di Problemi di Soddisfacimento di Vincoli in linguaggio Prolog o in CLP
• Risoluzione di problemi come ricerca nello spazio degli stati
• Progettazione e realizzazione di sistemi esperti
• Progettazione e realizzazione di pianificatori
• Realizzazioni di estensioni del linguaggio Prolog per la rappresentazione della conoscenza (ambienti a oggetti, a frames, sistemi di produzione ecc.)

Suggerimenti per tesine in collaborazione con altri corsi

Gli studenti sono incoraggiati a proporre anche tesine o esercitazioni interdisciplinari che coinvolgano altri Corsi di Informatica dell'ultimo anno. A titolo esemplificativo si riportano nel seguito alcuni spunti per possibili temi. Gli studenti interessati possono contattare i docenti coinvolti per concordare più dettagliatamente l'argomento.

Linguaggi e Traduttori - Intelligenza Artificiale

Sviluppo di (parte di) un interprete o compilatore Prolog (anche semplificato) modificato o arricchito con strategie e tecniche tipiche dell'intelligenza artificiale. Ad esempio:

• ricerca in ampiezza
• strategie euristiche
• sessione di spiegazione
• query the user

Reti di calcolatori - Intelligenza Artificiale

Utilizzo di interpreti e compilatori Prolog arricchiti con primitive per la comunicazione (Linda-like) per la realizzazione di regole di produzioni con memoria di lavoro condivisa (Blackboards).
Sviluppo di sistemi multi-agente basati sulla logica.
Sviluppo di sistemi "intelligenti" basati sulla conoscenza per l'ausilio alla gestione di sistemi distribuiti. Ad esempio, soluzione di problemi di:

• allocazione
• routing
• monitoring
• filtro dell'informazione.

Ingegneria del Software - Intelligenza Artificiale

• Valutazione di Linguaggi Logici e Prolog in particolare come linguaggi di specifica (estensioni necessarie per trattare tempo e vincoli temporali).
• Sviluppo di un motore di inferenza forward (in Java o linguaggio visuale) che esegua inferenze a partire da un database relazionale ogni qual volta si modifica qualche valore (valori attivi o triggers).
• Sviluppo di un'interfaccia utente per la scrittura di regole interpretabili dal precedente sistema.
• Valutazione critica dei meccanismi di ereditarietà presenti nei linguaggi ad oggetti e loro integrazione con sistemi ad ereditarietà tipici dei metodi di rappresentazione della conoscenza (frames).
• Studio e applicazione della parte "meta" di Java.
• Applicazione di algoritmi di apprendimento a basi di dati.

Sistemi di Elaborazione (modulo elaborazione di immagini) - Intelligenza Artificiale

• Utilizzo di algoritmi di apprendimento (reti neurali) per la classificazione di immagini e la selezione di caratteristiche.
• Formalizzazione mediante regole di problematiche di individuazione e riconoscimento di forme.
• Modellazione di un problema di visione mediante soddisfacimento di vincoli.

Sistemi Informativi II - Intelligenza Artificiale

• Tecniche di retrieval/similarità/matching per oggetti MM
• Tecniche di data mining
• Modelli per user profiling
• Tecniche di inferenza per dati spazio-temporali