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Per gli Studenti
Intelligenza artificiale

Codice Insegnamento: F1801Q068

Docente: Giuseppe Vizzari

Contenuti:
Il corso intende fornire agli studenti strumenti concettuali e computazionali sviluppati nelle aree delle Scienze della Complessità e dell'Intelligenza Artificiale Distribuita con finalità di simulazione di sistemi complessi o progettazione di sistemi caratterizzati dalla presenza di componenti autonome interagenti (agenti). In particolare, saranno presentati e discussi modelli basati su automi-cellulari e sistemi multi-agente, sempre più utilizzati e diffusi negli studi di sistemi complessi (quali i sistemi biologici, sociali, economici), ma che definiscono anche astrazioni e meccanismi utili per la progettazione di sistemi informatici distribuiti (ad esempio per il monitoraggio e controllo, per la progettazione di 'smart environment', per la realizzazione di sistemi di supporto al lavoro cooperativo, in sistemi web avanzati). 

Testi di riferimento:
Multi-Agent System: An Introduction to Distributed Artificial Intelligence. Jacques Ferber, Harlow: Addison Wesley Longman, 1999, ISBN 0-201-36048-9

Obiettivi formativi:
Gli studenti apprenderanno nuovi modelli, astrazioni e meccanismi utili per la modellazione di sistemi complessi e anche strumenti pratici per la progettazione e realizzazione di sistemi informatici secondo l'approccio orientato agli agenti.

Prerequisiti:
Nessun particolare prerequisito.

Metodi didattici:
I temi trattati saranno discussi in relazione ad esempi pratici e casi di studio; saranno presentati e discussi in opportune esercitazioni alcuni strumenti per la realizzazione di simulatori basati su modelli e approcci discussi a lezione; saranno inoltre di volta in volta date indicazioni per approfondimenti nella letteratura scientifica del settore.

Altre informazioni:
Nessuna.

Programma esteso:
Il corso sarà organizzato secondo i seguenti punti:

  1. Introduzione al concetto di agente e sistemi multi-agente: dal singolo agente intelligente ad un sistema multi-agente; architetture di agente; modelli di interazione fra agenti; agenti ed ambiente.
  2. Automi cellulari e simulazione di sistemi complessi: sistemi complessi e sistemi complicati; automi cellulari monodimensionali e bidimensionali ed esempi di applicazioni;
  3. Dagli automi cellulari ai sistemi multi-agente: modellazione e simulazione basata su agenti; modellazione e simulazione di pedoni e folle con agenti situati; altri casi di studio;
  4. Agenti deliberativi: agenti cognitivi e stati mentali; concetto di deliberazione; esempi di modelli, linguaggi e ambienti per agenti deliberativi;
  5. Applicazioni di sistemi basati su agenti e multi-agente: applicazioni avanzate web; sistemi di supporto al lavoro cooperativo in ambienti di pervasive computing. 

Modalità di verifica dell'apprendimento:

Tipo esame:
prova pratica

Tipo valutazione:
voto finale

Inglese:
Artificial Intelligence

Contents:
This course aims at introducing conceptual and computational models and instruments developed in the contexts of the Sciences of Complexity and Distributed Artificial Intelligence supporting simulation of complex systems or the design of systems characterized by the presence of autonomous interacting components (agents). Cellular Automata and multi-agent system models are growingly diffused in the study of complex systems (such as biological, socio-economical systems), but they also represent useful abstractions and mechanisms for the design of distributed computer systems (e.g. monitoring and control systems, smart environments, computer supported cooperative work systems, advanced web applications).

Texts:
Multi-Agent System: An Introduction to Distributed Artificial Intelligence. Jacques Ferber, Harlow: Addison Wesley Longman, 1999, ISBN 0-201-36048-9

Objectives:
Students will learn new models, abstractions and mechanisms for the modeling of complex systems but also practical tools for the design and development of systems based on an agent-based approach.

Prerequisites:
None.

Teaching method:
Practical examples and case studies will always be employed to exemplify the introduced topics; specific tools for the realization of simulators based on presented models and approaches will be presented; suitable references to the relevant and recent scientific literature will be given for supporting an in depth study of the treated topics.

Other information:
None.

Program:

  1. Introduction to the concepts of agent and multi-agent system (from single intelligent agent to a multi-agent system, agent architectures, agent interaction models, agents and environments)
  2. Cellular Automata and complex systems modeling: complex vs. complicated systems, 1D and 2D cellular automata and their application to paradigmatic case studies;
  3. From cellular automata to multi-agent systems: agent-based modeling and simulation of crowds of pedestrians, additional case studies;
  4. Deliberative agents: cognitive agents and metal states; notion of deliberation; examples of deliberative agent models, languages and tools;
  5. Applications of agent based and multi-agent systems: advanced web applications; computer supported cooperative work in the pervasive computing context.

Exam:

Type of exam:

project/essay and oral examination

Type of grading:

graded

 

Approfondimenti

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redazioneweb@disco.unimib.it - ultimo aggiornamento di questa pagina 11/10/2011