Slides lezioni
Risultati prova scritta 4 Aprile 2024
Risultati prova scritta 13 febbraio 2024
Risultati prova scritta 22 gennaio 2024
Risultati elaborato PDDL
Risultati prova intermedia 16/11/2023
Slides e video lezioni, esercitazioni, seminari A.A. 2023-24
NB: le slide degli argomenti sotto indicati e non ancora svolti a lezione/esercitazione potranno subire modifiche.
- Introduzione al corso e all’IA (cenni storici, obiettivi, aree, ecc.)
- Agenti intelligenti: introduzione e concetti base
- Introduzione alla risoluzione di problemi con ricerca (aggiornato 10/10/23)
- Constraint Satisfaction Problems (CSP) e Constraint Programming
- Approfondimento algoritmi ricerca euristica bounded (aggiornato 23/10/23) e articolo euristiche ammissibili per pruning ricerca
- Ricerca con soluzioni resilienti (new)
- Linguaggi di rappresentazione della conoscenza, logica proposizionale e ragionamento
- Logica del primo ordine (sintassi e semantica)
- Inferenza automatica nella logica del I ordine (NB file grande)
- Esercitazione Logica Proposizionale (facoltativo)
- Esercitazione Logica I ordine (facoltativo)
- Ragionamento temporale e spaziale attraverso CSP con variabili continue:
- Ragionamento temporale (qualitativo e quantitativo). Tabella di composizione per relazioni temporali atomiche tra intervalli
- Capitolo libro per approfondimento (facoltativo) ragionamento temporale qualitativo
- Algoritmi per grafi e Point Algebra: DFS, Ordinamento Topologico, SCC
- Ragionamento Spaziale (solo per 9CFU) e Ragionamento Spazio-temporale (approfondimento facoltativo)
- Introduzione alla pianificazione automatica
- Algoritmo di Pianificazione GraphPlan
- Sistema di Pianificazione FF (Fast Forward)
- Sistema di Pianificazione LPG
- Il linguaggio di pianificazione PDDL (versione base)
- Esercizi di pianificazione:
- Planning graph/Graphplan (PDF)
- Processo di ricerca in FF (PS)
- “Gara” formalizzazione PDDL (problema contadini)
- Chiarimenti esercizio/elaborato formalizzazione PDDL
- Conoscenza e ragionamento probabilistico:
- Apprendimento per Rinforzo (Reinforcement Learning)
- Introduzione: Processi Decisionali di Markov (MDP)
- Algoritmi di Reinforcement Learning
- Esercitazione Reinforcement Learning (slide e colab files)
- La Libreria Python Unified Planning (UP) – Seminario
- Multi-Agent Path Finding/Planning (MAPF)
Materiale aggiuntivo opzionale
Seminario facoltativo su “Modelling and Learning Domain Knowledge in AI Planning” tenuto il 31/1/2023 nell’ambito di Spotlight Seminars Italian Association for Artificial Intelligence (AIxIA).
Ulteriore materiale RL svolto in anni precedenti
Pianificazione e apprendimento per rinforzo (slides reinforcement learning)
- Video esempio reinforcement learning
- Video lezione/seminario 1 – YouTube https://youtu.be/_7vepvWxbow
- Video lezione/seminario 2 – YouTube https://youtu.be/Zk_4dyj8Cwg
- Esercizio Bandit
- Esercizio Grid World