Intelligenza artificiale 1

Docente: Maria Teresa Pazienza

Comunicazioni

I appello d'esame 9 febbraio 2017

10-02-2017 15:58

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


lezione 6 ottobre sospesa

05-10-2016 18:46

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


comunicazioni docente-studenti

30-09-2016 14:48

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


Lezioni

2626-01-2017

compito di prova d'esame con spiegazioni 

2524-01-2017

Esercitazioni su Inferenze, inconsistenze, DL e SPARQL

2419-01-2017

Esercitazi su Inferenze, inconsistenze, DL e SPARQL

2317-01-2017

esercizi su ontologie in OWL

2212-01-2017

SPARQL

OWL)

2110-01-2017

RDF/RDFS/OWL+DL 

2022-12-2016

 

Inheritance

1920-12-2016

tassonomie e classificazione

1815-12-2016

meaning ed entailment

1713-12-2016

Semantica delle sentences in DL

1606-12-2016

Description logics: motivazioni e sintassi del linguaggio

1501-12-2016

Esercitazione su frames

1429-11-2016

Rappresentazione della conoscenza basata su frames

1324-11-2016

Clausole di Horn

1222-11-2016

Risoluzioni con variabili e quantificatori

1117-11-2016

resolution for entailment

1015-11-2016

Resolution nel caso proposizionale

910-11-2016

esercizi su rappresentazione di conoscenza di dominio

803-11-2016

rappresentare la conoscenza in un dominio predefinito

727-10-2016

Come esprire in FOL la conoscenza

625-10-2016

FOL: semantica del linguaggio ed esercizi

520-10-2016

FOL: sintassi del linguaggio

418-10-2016

linguaggi imperativi versus linguaggi dichiarativi

313-10-2016

modelli formali a supporto del ragionamento automatico

211-10-2016

Innovatività dell'approccio di Intelligenza Artificiale alla soluzione dei problemi

104-10-2016

 

Introduzione all'Intelligenza Artificiale

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


Materiale didattico

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

Informazioni

Anno accademico2016-2017
Crediti6
SettoreING-INF/05
Anno3
Semestre1
PropedeuticitàProgrammazione dei calcolatori con laboratorio.

Programma

Programma del corso di Intelligenza Artificiale 1

Presentazione: argomenti, introduzione 

Rappresentazione della conoscenza e ragionamento automatico

Logica del primo ordine

Basi di conoscenza: ontologie, inferenza

Sistemi di ragionamento logico: frame e reti semantiche

Introduzione al Semantic Web

RDF/RDFS

 

Esercitazioni del corso di Intelligenza Artificiale 1

OWL: struttura del linguaggio   

Esercizi su gestione conoscenza  

Linguaggi di Interrogazione per il Web Semantico   

Strumenti per lo sviluppo e la gestione di Ontologie  

Thesauri and Concept Scheme Development: SKOS & SKOS-XL

Esercizi su gestione conoscenza

Tecnologie per la gestione di repository RDF  

Linked Open Data   

 

Obiettivi formativi del corso di Intelligenza Artificiale 1

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.

Testo consigliato del corso di Intelligenza Artificiale 1

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

 

 

Modalità di accertamento del corso di Intelligenza Artificiale 1

 

Esame scritto con domande a risposta libera ed esercizi


Testi di riferimento

Testo consigliato del corso di Intelligenza Artificiale 1

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

 


Ricevimento studenti

tutti i giorni dopo la lezione

oppure su richiesta dello studente in data ed ora da concordare


Modalità di esame

 

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