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ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Antonio LIETO ARTIFICIAL INTELLIGENCE

0323100059
DIPARTIMENTO DI SCIENZE POLITICHE E DELLA COMUNICAZIONE
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
CORPORATE COMMUNICATION E MEDIA
2025/2026



ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2017
PRIMO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
640LEZIONE
ANTONIO LIETO T Curriculum
Obiettivi
IL CORSO FORNISCE UNA INTRODUZIONE AI PRINCIPALI METODI E TECNICHE DI MODELLAZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (SIA DI TIPO CONNESSIONISTA CHE SIMBOLICO), CON UN FOCUS SPECIFICO SU SISTEMI DI RAPPRESENTAZIONE E GESTIONE DELLA CONOSCENZA BASATI SU ONTOLOGIE, KNOWLEDGE GRAPHS AND LINKED DATA. IL CORSO PREVEDE ANCHE UNA INTRODUZIONE AI MODERNI SISTEMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE BASATI SU RETI NEURALI (IA GENERATIVA) E ALLA LORO INTEGRAZIONE CON SISTEMI DI IMPOSTAZIONE LOGICA.
Prerequisiti
E' PREFERIBILE AVERE GIÀ SOSTENUTO E SUPERATO GLI ESAMI E I LABORATORI DI INFORMATICA PRECEDENTI A QUESTO CORSO.
Contenuti
INTRODUZIONE AI PARADIGMI DI MODELLAZIONE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (MODELLI CONNESSIONISTI, SIMBOLICI, IBRIDI). RAPPRESENTAZIONE DELLA CONOSCENZA NELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE: CENNI STORICI (RETI SEMANTICHE, FRAME, REGOLE DI PRODUZIONE). INTRODUZIONE ALLE LOGICHE DESCRITTIVE AI KNOWLEDGE GRAPHS E AL RAGIONAMENTO ONTOLOGICO. RELAZIONI TRA LINGUAGGIO NATURALE E RISORSE SEMANTICHE. CENNI DI ONTOLOGY ENGINEERING (MODULARIZZAZIONE, RIUSO, MANTENIMENTO DI ONTOLOGIE). IL PARADIGMA DEI LINKED DATA E I LINKED OPEN DATA: STANDARD (SKOS) E RISORSE (VOCABOLARI). INTERROGAZIONE DI BASI DI CONOSCENZA RDF CON SPARQL E INTEGRAZIONE DI TALI MODELLI CON SISTEMI NEURALI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE GENERATIVA.
Metodi Didattici
LEZIONI IN AULA IN PRESENZA E SESSIONI LABORATORIALI
Verifica dell'apprendimento
PROGETTO + ORALE

DETTAGLIO: L'ESAME CONSISTE IN UN PROGETTO DI GRUPPO BASATO SULLA CREAZIONE, INTERROGAZIONE E GESTIONE DI UN KNOWLEDGE GRAPH. IL PROGETTO PUÒ ESSERE COMPOSTO DA GRUPPI (MIN 2 MAX 4 PERSONE) E VA CONSEGNATO E DISCUSSO PRIMA DELL'ORALE. IN CASO DI ESITO POSITIVO DELLA PROVA PROGETTUALE SARÀ POSSIBILE EFFETTUARE L'ESAME ORALE (INDIVIDUALE) CHE VERTE SU TUTTO IL PROGRAMMA (PARTE TEORICA E LABORATORIALE).
Testi
MATERIALE DIFFUSO A LEZIONE (SLIDES, MANUALI PER SOFTWARE)

LIBRO DI TESTO DA RIFERIMENTO:

LIETO A, 2021, COGNITIVE DESIGN FOR ARTIFICIAL MINDS, ROUTLEDGE/
TAYLOR & FRANCIS, LONDON/NEW YORK.
Altre Informazioni

TESTI, MATERIALE DIDATTICO E MODALITÀ D'ESAME SONO IDENTICI SIA PER CORSISTI CHE PER NON CORSISTI
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2025-08-21]