Fondamenti di Intelligenza Artificiale

Questo modulo esplora gli elementi essenziali dell’intelligenza artificiale (AI), concentrandosi su concetti, algoritmi e applicazioni fondamentali. Copre i principi dell’apprendimento automatico, delle reti neurali, dell’elaborazione del linguaggio naturale e le considerazioni etiche che circondano l’implementazione dell’intelligenza artificiale in vari settori.

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Russell, Stuart J. e Peter Norvig. Intelligenza artificiale: un approccio moderno. 4a ed. Serie Pearson in Intelligenza Artificiale. Hoboken: Pearson, 2021.

Brachman, Ronald J. e Hector J. Levesque. Rappresentazione e ragionamento della conoscenza. Amsterdam; Boston: Morgan Kaufmann, 2004.

Marsland, Stefano. Apprendimento automatico: una prospettiva algoritmica. Chapman & Hall/CRC Machine Learning & Pattern Recognition Series. Boca Raton: CRC Press, 2009.

Poole, David L. e Alan K. Mackworth. Intelligenza artificiale: fondamenti degli agenti computazionali. 2a ed. Cambridge University Press, 2017.

https://doi.org/10.1017/9781108164085

Ghallab, Malik, Dana S. Nau e Paolo Traverso. Pianificazione automatizzata: teoria e pratica. 1a ed. Amsterdam ; Boston: Elsevier/Morgan Kaufmann, 2004.

Cawsey, Alison. L’essenza dell’intelligenza artificiale. Essenza della serie informatica. Harlow, Inghilterra; New York: Prentice Hall, 1998.

Russell, S. e P. Norvig. “Intelligenza artificiale: un approccio moderno.” Prentice Hall (3a ed.), 2010.

Goodfellow, Ian, Yoshua Bengio e Aaron Courville. Apprendimento profondo. Computazione adattiva e apprendimento automatico. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2016.