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Processi Cognitivi e Tecnologie (Anno Accademico 2021/2022) - Cyberpsicologia

Fondamenti di Intelligenza Artificiale



Docenti video: Vieri Giuliano Santucci - Ricercatore c/o Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC) del CNR (Italia), Francesco Mannella - Ricercatore c/o Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC) del CNR (Italia), Stefano Nolfi - Ricercatore c/o Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione (ISTC) del CNR (Italia)

Videolezione

Lezione n. 1: Introduzione all’intelligenza artificiale
   La preistoria dell'AI
   La nascita dell'AI
   Scopi dell'AI
   Strumenti dell'AI 		Vai alla lezione Vieri Giuliano Santucci
Lezione n. 2: Introduzione alle reti neurali
   Cosa sono le reti neurali artificiali​
   Struttura delle reti​
   Apprendimento​
   Scopo della ricerca sulle reti: Cenni storici 		Vai alla lezione Francesco Mannella
Lezione n. 3: Reti neurali: il percettrone
   Il percettrone di Rosemblatt​​
   Widrow e Hoff: La discesa di gradiente ​e la regola delta​​
   Limiti delle reti ad uno strato 		Vai alla lezione Francesco Mannella
Lezione n. 4: Reti neurali: retropropagazione dell'errore
   L’inverno delle reti neurali​
   La retropropagazione dell’errore: discesa di gradiente​
   La retropropagazione dell’errore: apprendimento degli strati nascosti 		Vai alla lezione Francesco Mannella
Lezione n. 5: Reti neurali: deep learning
   Cenni storici: La seconda rivoluzione delle reti neurali​
   Caratteristiche delle reti ‘deep’
   Deep belief networks​
   Reti convoluzionali​
   Reti ricorrenti 		Vai alla lezione Francesco Mannella
Lezione n. 6: L’apprendimento per rinforzo
   L'importanza dell'apprendimento
   Apprendere per prove ed errori
   L'apprendimento per rinforzo nell'intelligenza artificiale 		Vai alla lezione Vieri Giuliano Santucci
Lezione n. 7: Apprendimento per rinforzo: problemi di scelta multipla
   Il problema della scelta
   Bandit problems
   Exploration VS Exploitation
   Contextual bandits 		Vai alla lezione Vieri Giuliano Santucci
Lezione n. 8: Apprendimento per rinforzo: temporal-difference learning
   Dai contextual bandits ai Markov decision process
   TD-Learning
   Q-Learning
   Metodi Attore-Critico 		Vai alla lezione Vieri Giuliano Santucci
Lezione n. 9: Apprendimento per rinforzo: policy search
   Problemi dei metodi RL standard​
   Policy continue
   Policy gradients​
   Policy search senza gradiente​ 		Vai alla lezione Francesco Mannella
Lezione n. 10: La robotica autonoma: introduzione
   Che cosa è un robot
   Top-Down VS Bottom-UP
   L'importanza dell'embodiment
   Libertà di decisione 		Vai alla lezione Vieri Giuliano Santucci
Lezione n. 11: Robotica evolutiva
   Introduzione alla Robotica Evolutiva
   Adattamento del corpo
   Adattamento del sistema nervoso
   Evoluzione di comportamenti collettivi 		Vai alla lezione Stefano Nolfi
Lezione n. 12: Robotica autonoma: la developmental robotics
   Le origini della developmental robotics
   L'embodiment
   Temi di ricerca 		Vai alla lezione Vieri Giuliano Santucci
Lezione n. 13: Robotica autonoma: sistemi motivazionali
   Cosa intendiamo per autonomia
   Sistemi motivazionali
   Le motivazioni intrinseche
   IMOL: intrisically-motivated open-ended learning 		Vai alla lezione Vieri Giuliano Santucci
Lezione n. 14: Le neuroscienze computazionali: introduzione
   Nascita delle neuroscienze computazionali​
   Livelli di analisi, di organizzazione e ​di processamento
   I modelli computazionali sono ipotesi 		Vai alla lezione Francesco Mannella
Lezione n. 15: Neuroscienze computazionali: modelli neurofisiologici
   Il neurone come sistema dinamico​
   Il modello LIF​
   Modelli complessi del neurone 		Vai alla lezione Francesco Mannella
Lezione n. 16: Neuroscienze computazionali: modelli algoritmici
   Percezione: le mappe topologiche
   Memoria: auto-associatori
   Percepire e riprodurre il tempo: ​colonne corticali e reti ricorrenti​ 		Vai alla lezione Francesco Mannella