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Appunti del corso di Intelligenza artificiale (a.a. 2017/2018) - università degli studi di Padova

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EmanueleC/Appunti-intelligenza-artificiale

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Appunti-intelligenza-artificiale

Appunti del corso di Intelligenza artificiale in italiano (a.a. 2017/2018) - università degli studi di Padova

Contenuti coperti finora:

  • Breve introduzione dell'intelligenza artificiale
  • Tipi di agenti e di ambienti (specifica p.e.a.s.)
  • Problem solving agents ed esempi di formulazione di problemi
  • Ricerca su alberi
  • Ricerca non informata e informata
  • Stable matching: algoritmo di Gale-Shapley
  • Problemi con vincoli
    • Tipi di consistenza locale (node, arc, path consistency)
    • Vincoli soft (esempi di proiezione e combinazione)
  • Sistemi di voto
    • k-approval (plurality, majority, 3-approval...)
    • Borda
    • Copeland
    • i formalismi dei vincoli soft e delle reti CSP
  • Reti bayesiane (in progress)
    • Inferenza probabilistica in una rete bayesiana (enumerazione ed eliminazione)
  • Introduzione e cenni di reinforcement learning (in progress)

Esercizi

  • Stable matching problem
  • Dare esempi di problemi csp arco consistenti ma non consistenti
  • Problema csp con backtracking, forward checking e arc consistency
  • Esercizio di combinazione per i vincoli soft
  • Esercizio di inferenza probabilistica data una rete bayesiana (sia per eliminazione che per enumerazione)

Laboratori

  • Problem solving agent vacuum e space problem (Python + networkx)
  • Ricerca in ampiezza su un grafo (Python + networkx)
  • Algoritmo di stable matching (Gale-Shapley) (Python + networkx)
  • Problema di colorazione di un grafo (Python + networkx + python-constraint)
  • Problema delle n regine (Python + python-constraint)
  • Voting problem (Python + networkx)
  • 10-Bandit problem (Python)
  • Reti neurali: classificazione di vini (Python + Keras + Theano)
  • Reti neurale da zero (niente dipendenze, derivate calcolate esplicitamente) (Python)

Approfondimento - Paper

  • Predizione della struttura di una proteina in nun reticolo bidimensionale
  • Definizione di problema con vincoli
  • Hill climbing search
  • Q-Learning

Fonti:

  • Gabriela Czibula, Maria-Iuliana Bocicor and Istvan-Gergely Czibula "A Reinforcement Learning Model for Solving the Folding Problem" Babes-Bolyai University, Department of Computer Science
  • William E. Hart, Alantha Newman Protein Structure Prediction with Lattice Models Sandia National Laboratories & Massachusetts Institute of Technology
  • Mao Chen, Wen-Qi Huang A Branch and Bound Algorithm for the Protein Folding Problem in the HP Lattice Model School of Computer Science and Technology, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China