Intelligenza artificiale

Questo libro raccoglie le lezioni del corso di intelligenza artificiale che si tiene presso il Dipartimento di Giurisprudenza dell'Università LUISS-Guido Carli a Roma. L'intelligenza artificiale è la disciplina che studia il modo in cui un artefatto dell'uomo, o agente, può risolvere razionalmente un problema senza l'intervento dell'uomo. La razionalità di un agente è fondata sull'applicazione di regole matematiche e di inferenza logica e probabilistica che vengono chiamate algoritmi. Il libro affronta il tema della risoluzione algoritmica di problemi rivolgendosi a quanti vi si accostano per la prima volta, e offre una panoramica dei principali tipi di problemi che un agente può risolvere. Sono introdotti i concetti di agente logico in grado di effettuare ragionamenti deduttivi, di agente probabilistico capace di assumere decisioni in presenza di incertezze, di agente che risolve problemi attraverso l'impiego di algoritmi di ricerca, e di agente che impara a risolvere problemi partendo dall'osservazione dei dati (il cosiddetto paradigma del machine learning, fino alla sua più recente declinazione del deep learning). Ogni capitolo è corredato da esempi applicativi e da una sezione dedicata alla verifica di apprendimento con esercizi. Il libro è adatto a essere impiegato come testo introduttivo alla materia, presupponendo una minima conoscenza di base di matematica, algebra e geometria, o come sussidio per chi voglia approfondirla indipendentemente dall'ambito di interesse.

Questo libro raccoglie le lezioni del corso di intelligenza artificiale che si tiene presso il Dipartimento di Giurisprudenza dell'Università LUISS-Guido Carli a Roma. L'intelligenza artificiale è la disciplina che studia il modo in cui un artefatto dell'uomo, o agente, può risolvere razionalmente un problema senza l'intervento dell'uomo. La razionalità di un agente è fondata sull'applicazione di regole matematiche e di inferenza logica e probabilistica che vengono chiamate algoritmi. Il libro affronta il tema della risoluzione algoritmica di problemi rivolgendosi a quanti vi si accostano per la prima volta, e offre una panoramica dei principali tipi di problemi che un agente può risolvere. Sono introdotti i concetti di agente logico in grado di effettuare ragionamenti deduttivi, di agente probabilistico capace di assumere decisioni in presenza di incertezze, di agente che risolve problemi attraverso l'impiego di algoritmi di ricerca, e di agente che impara a risolvere problemi partendo dall'osservazione dei dati (il cosiddetto paradigma del machine learning, fino alla sua più recente declinazione del deep learning). Ogni capitolo è corredato da esempi applicativi e da una sezione dedicata alla verifica di apprendimento con esercizi. Il libro è adatto a essere impiegato come testo introduttivo alla materia, presupponendo una minima conoscenza di base di matematica, algebra e geometria, o come sussidio per chi voglia approfondirla indipendentemente dall'ambito di interesse.