Seminari
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Lunedì 8 Maggio 2017, ore
12.00, Aula 0.6,
Prof. Andrea Roli, "An introduction to genetic algorithms and genetic programming"
In this seminar, I will introduce the basic principles and concepts of genetic algorithms (GAs) and genetic programming (GP).
These techniques are two representative problem solving methods in the area of evolutionary computation, which is inspired by
evolutionary theories. GAs and GP are used to automatically solve problems in optimization, design and control.
Notable results have been indeed achieved in several engineering fields and in artificial intelligence.
The first part of the talk will be devoted to an introduction of the fundamental principles of GAs. The main GA high-level
algorithmic scheme will be illustrated, along with its main components. I will briefly survey the simplest version of a GA and
provide an outlook to more elaborated versions, along with some representative examples. Subsequently, GP will be introduced as a
generalization of the former technique and some successful examples of its application will be outlined.
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Lunedì
22 Maggio 2017, ore 12.00, Aula 0.6,
Prof. Bernardo Magnini, "Introduzione alla Elaborazione del Linguaggio Naturale"
Il seminario intende fornire una introduzione al campo della Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP),
una delle aree di attività dell’Intelligenza Artificiale. La comprensione automatica del linguaggio,
parlato e scritto, continua ad essere una sfida scientifica e tecnologica affascinante e complessa.
L’ambiguità a vari livelli (lessicale, sintattico, semantico), l’uso frequente di espressioni non letterali
(metaforiche, ironiche, ecc.), la necessità di fare continuo ricorso a conoscenza di background e al contesto
extra-linguistico dell’interazione, sono solo alcuni degli aspetti che rendono così difficile simulare le competenze
linguistiche delle persone.
Il seminario illustra diverse prospettive per rappresentare e trattare oggetti linguistici (parole, frasi, testi)
da un punto di vista computazionale: come formule logiche, come eventi aleatori in un sistema probabilistico,
come elementi geometrici in spazi multidimensionali. Su queste rappresentazioni si basano le tecniche più diffuse
in grado di apprendere da dati, tra cui le reti neurali. Tecnologie che oramai trovano ampio spazio in numerose
applicazioni di uso quotidiano, quali i traduttori automatici, la ricerca semantica basata su “knowledge graph”,
e gli assistenti personalizzati in grado di rispondere a comandi vocali.
- Lunedì 29 Maggio 2017, ore 12.00, Aula 0.6, Ing. Federico Chesani, "Introduzione a Semantic Web"
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