Corso di Intelligenza Artificiale

Corso di Sistemi basati su conoscenza
Programma a.a. 2004-2005
Prof.ssa M.T, Pazienza
1. Introduzione. Basi di conoscenza e ragionamento logico.
2. Risoluzione automatica di problemi. Spazio degli stati e operatori. Algoritmi di ricerca.
In ampiezza, a costo uniforme, in profondità. Introduzione di euristiche. Funzioni di
valutazione.
3. Rappresentazione della Conoscenza e Reasoning: Agenti che ragionano logicamente.
La logica proposizionale. Logica dei predicati. Inferenza. Un agente per il mondo del
Wumpus
4. Costruzione di basi di conoscenza: Proprietà. Organizzazione della conoscenza.
Ontologie . Sistemi a frame e reti semantiche. XML. RDF. OWL.
5. Elaborazione del Linguaggio Naturale. Agenti che comunicano. Conoscenza
linguistica e meta-linguistica. Sistemi di NLP (Natural Language Processing).
- Analisi morfologica: Approccio generativo. Dizionari elettronici. Ambiguita' .
- Analisi sintattica: Grammatiche formali, context-free e chart.,trasformazionali,
ATN. Grammatiche superficiali. Ambiguita' sintattica.
- Analisi semantica: Rappresentazione della conoscenza. Ambiguita'.
- Gestione di documenti XML
Esercitazioni su:
a. Linguaggi per l'Intelligenza Artificiale. Linguaggi dichiarativi. Programmazione
logica. Prolog.
b. Il linguaggio Prolog. Rappresentazione della conoscenza.
c. Sistemi basati su conoscenza. Analisi, rappresentazione, gestione.
d. PROTEGE. Sistema per la gestione di ontologie.
Libro di testo
1. S. J. Russell, P. Norvig: Intelligenza Artificiale: un approccio moderno, Prentice-Hall,
1995. (Capitoli 1,2,3,4,6,7,8,10,22)
Documentazione accessibile su rete (dettagli sul syllabus) ed indicata dal docente
Prerequisiti
Si ricorda che sono da considerarsi fondamentali (e propedeutiche per le tematiche del corso di
Sistemi basati su conoscenza) le competenze acquisiste nei seguenti corsi:
 Fondamenti di Informatica 1, 2
 Algoritmi e strutture dati
 Elementi di algebra e logica
 Basi di dati