Corso Vittorio Emanuele II, 39 - Roma 0669207671

Ingegneria Informatica (Anno Accademico 2018/2019) - Programmazione e sicurezza

Artificial Intelligence



Slides

Lezione n. 1: Artificial Intelligence. Introduction
   Objectives

   What is AI

   Foundations of AI

   History of AI
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Lezione n. 2: Intelligent Agents
   Agents and environments

   The nature of environments

   The structure of agents
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Lezione n. 3: Searching
   Example problems

   Tree search and graph search

   Uninformed search
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Lezione n. 4: Informed search
   Greedy search

   A* search

   Heuristic functions

   Local search
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Lezione n. 5: Constraints satisfaction problems
   Definition of CSP

   Constraint propagation

   Search in CSP

   Structure of CSP
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Lezione n. 6: Propositional Logic
   Logical agents

   Logic, formally

   Propositional Logic

   Theorem proving

   Special CNF systems

   Satisfiability
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Lezione n. 7: First Order Logic
   Semantic & syntax

   Quantifiers

   Numbers, sets, lists
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Lezione n. 8: Inference in First Order Logic
   Reducing to propositional inference

   Unification

   Forward chaining

   Backward chaining

   Resolution
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Lezione n. 9: Planning
   Definitions

   Complexity of planning

   Algorithms for planning

   Heuristics for planning

   The planning graph
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Lezione n. 10: Planning in the real world
   Planning and scheduling

   Critical path method

   Hierarchical planning

   Planning in other domains
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Lezione n. 11: Quantifyng uncertainty
   Uncertainty

   Probability

   Inference

   Bayes’ theorem
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Lezione n. 12: Bayesian Networks
   Introduction to Bayesian Networks

   Conditional independence in BN

   Exact inference

   Approximated inference
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Lezione n. 13: Probabilistic reasoning over time
   Time and uncertainty

   Four tasks of temporal models

   Hidden Markov Models

   Kalman Filters

   Dynamic Bayesian Networks
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Lezione n. 14: Making simple decisions
   Utility theory

   Decision networks

   The value of information
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Lezione n. 15: Complex decision making. First part
   Sequential decision problems

   The Bellman equation

   Partially observable Markov decision processes
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Lezione n. 16: Complex decision making. Second part
   Decisions with multiple agents

   Dominance and equilibrium

   Mechanism design and auctions
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Lezione n. 17: Learning & decision trees
   Forms of learning

   Supervised learning

   Decision Trees
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Lezione n. 18: Regression and classification. First part
   Linear regression

   Linear classification

   Logistic regression

   Neural Networks
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Lezione n. 19: Regression and classification. Second part
   Support Vector Machines

   Non parametric models

   Nearest Neighbor

   Non parametric regression

   Ensamble learning

   Computational learning theory
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Lezione n. 20: Learning with knowledge & statistical learning
   Knowledge in learning

   Learning with background

   Statistical learning with complete knowledge

   Statistical learning with uncomplete knowledge
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