SETTORE SCIENTIFICO-DISCIPLINARE: INF/01

ANNO: I

SEMESTRE: II

CREDITI: 8

Modulo 1: Rappresentazione della conoscenza

SETTORE SCIENTIFICO-DISCIPLINARE: INF/01

CREDITI: 4

ORE DI LEZIONE: 24

ORE DI ESERCITAZIONI: 12

DOCENTE: Stefania Bandini

Finalità corso

Il corso intende fornire agli studenti strumenti concettuali, metodologici e computazionali per la modellazione e la rappresentazione di conoscenze strutturate, gerarchiche e ontologiche.

Argomenti corso

Introduzione alla logica come strumento per la Rappresentazione della Conoscenza. Ontologie: aspetti metodologici, concettuali e computazionali. Strumenti per la rappresentazione e il trattamento di ontologie (Description Logics, OWL e RDF, SPARQL). Piattaforme per lo sviluppo di ontologie (Protegè). Panoramica sui recenti sviluppi tecnologici e di ricerca con particolare attenzione al Web semantico. Gli argomenti del corso verrano costantemente accompagnati da casi pratici ed esemplificativi, con particolare riferimento ad applicazioni reali.

Modalità d'esame

L'esame sarà integrato con quello del modulo 2. Per quanto riguarda questo specifico modulo, consisterà in un approfondimento su uno degli argomenti del corso o un progettino da concordare con il docente.

Modulo 2: Intelligenza artificiale

SETTORE SCIENTIFICO-DISCIPLINARE: INF/01

CREDITI: 4

ORE DI LEZIONE: 24

ORE DI ESERCITAZIONI: 12

DOCENTE: Giuseppe Vizzari

Finalità corso

Il corso intende fornire agli studenti strumenti concettuali e computazionali sviluppati nel contesto dell'Intelligenza Artificiale Distribuita con finalità di simulazione o progettazione di sistemi caratterizzati dalla presenza di componenti autonome interagenti.

Argomenti corso

• 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. Approcci distribuiti alla simulazione (automi cellulari monodimensionali e bidimensionali; agenti cellulari situati; social simulation)
• 3. Agenti deliberativi (agenti cognitivi e stati mentali; concetto di deliberazione; esempi di modelli di agenti deliberativi: 3APL e AgentSpeak)
• 4. Applicazioni di sistemi basati su agenti e multi-agente: applicazioni avanzate web; sistemi di supporto al lavoro cooperativo in ambienti di pervasive computing.

Modalità d'esame

L'esame sarà integrato con quello del modulo 1. Per quanto riguarda questo specifico modulo, consisterà in un approfondimento su uno degli argomenti del corso o un progettino da concordare con il docente.