Intelligenza artificiale 1

I appello d'esame 9 febbraio 2017

Sono stati pubblicati i risultati della prova d'esame del 09/92/2017

lezione 6 ottobre sospesa

La lezione del 6 ottobre non si svolgerà a causa di un malore improvviso del docente

comunicazioni docente-studenti

Il docente si impegna a riportare sul sito del corso tutte le comunicazioni di interesse per gli studneti, anche se sono state già presentate in aula.

Tutti gli studenti che desiderino comunicare con il docente possono esporre le loro richieste durante le ore di lezione oppure possono inviare una mail al docente pazienza@info.uniroma2.it

compito di prova d'esame con spiegazioni 

Esercitazioni su Inferenze, inconsistenze, DL e SPARQL

Esercitazi su Inferenze, inconsistenze, DL e SPARQL

esercizi su ontologie in OWL

SPARQL

OWL)

RDF/RDFS/OWL+DL 

Inheritance

tassonomie e classificazione

meaning ed entailment

Semantica delle sentences in DL

Description logics: motivazioni e sintassi del linguaggio

Esercitazione su frames

Rappresentazione della conoscenza basata su frames

Clausole di Horn

Risoluzioni con variabili e quantificatori

resolution for entailment

Resolution nel caso proposizionale

esercizi su rappresentazione di conoscenza di dominio

rappresentare la conoscenza in un dominio predefinito

Come esprire in FOL la conoscenza

FOL: semantica del linguaggio ed esercizi

FOL: sintassi del linguaggio

linguaggi imperativi versus linguaggi dichiarativi

modelli formali a supporto del ragionamento automatico

Innovatività dell'approccio di Intelligenza Artificiale alla soluzione dei problemi

Introduzione all'Intelligenza Artificiale

Presentazione del corso: argomenti, libri di testo, modalità d'esame

risultati prova d'esame del 20 giugno 2017

Risultati della prova d'esame del 23 febbraio 2017

Risultati appello 09/02/2017

errori comuni nelle prove d'esame

compito di prova

nuovi esercizi con soluzioni

nuovi esercizi con soluzioni

nuovi esercizi

esercizi 8,9 con soluzioni

esercizi 8,9 OWL

esercici  con soluzioni

esercici  

esercici con soluzione

esercici

SPARQL

RDF-RDFS

OWL

mappatura OWL-DL

Possibili domande sulle tipologie di ereditarietà

Deverse tipologie di ereditarietà

popssibili domande sulle Description Logics

Description Logics

possibili domande su frames

Possibili domande sulle clausole di Horn

Frames

Clausole di Horn

Possibili domande su Resolution

Resolution nel caso proposizionale

quale conoscenza inserire in una base di conoscenza

Possibili domande sulla logica del primo ordine

da linguaggio naturale a FOL

FOL - First Order Logic

Come rappresentare formalmente il "pensiero" contribuisce ad un comportamento intelligente di un agente.

Rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico

Presentazione delle tematiche del corso e della sua organizzazione

Fornire agli studenti che seguono questo corso le motivazioni e la conoscenza di base relative alla modellazione dei sistemi intelligenti; in particolare la gestione della conoscenza (Knowledge Management) e le basi dell’apprendimento automatico oltre alla possibilità del loro uso per risolvere problemi complessi (Knowledge Based Systems) anche nel contesto del Semantic Web.

“Knowledge representation and reasoning”,  Brachman e Levesque:, Morgan Kaufmann, Cap. 1,2,3,4.1,4.2,5,8,9,10 (solo capitoli selezionati) 

Esame scritto con domande a risposta libera ed esercizi

“Knowledge representation and reasoning”,  Brachman e Levesque:, Morgan Kaufmann, Cap. 1,2,3,4.1,4.2,5,8,9,10 (solo capitoli selezionati) 

tutti i giorni dopo la lezione

oppure su richiesta dello studente in data ed ora da concordare

Esame scritto con domande a risposta libera sugli argomenti di teoria ed esercizi