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Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine…

Libro adottato a L'Aquila, a.a. 2026/2027 · 2 canali

«Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine…» è adottato per Automated Reasoning dal prof. Stefania Costantini (Informatica – sede di L'Aquila – L'Aquila); per Learning And Reasoning Machines dal prof. Pasquale Caianiello (Informatica – sede di L'Aquila – L'Aquila).

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Come lo indica il docente: Synthesis Lectures on Artificial Intelligence and Machine Learning, Morgan and Claypool, 2012, doi:10.2200/S00457ED1V01Y201211AIM019

Chi lo adotta

Programma e testi di ogni canale

Automated Reasoning – Prof. Stefania Costantini Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-18) · esame facoltativo · I2CoST - INDO-ITALIAN MASTER DEGREE IN COMPUTER SCIENCE AND TECHNOLOGY · 6 CFU

L'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · 6 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di L'Aquila · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • E' possibile studiare senza spendere soldi, poiche' il materiale fornito gratuitamente e' piu' che sufficiente.
  • Appunti delle lezioni forniti dalla docente (gratis)

Argomenti del programma: - Machine Learning vs Automated Reasoning (2 ore); - Richiamo alle classi di complessità, riduzione dei problemi a Constraint satisfaction problems (CSP), SAT (4 ore); - Strategie di Ottimizzazione dei CSP solvers, constraint graphs (4 ore); - Cp-Nets (4 ore); - Constraint Logic Programming (4 ore); - Answer Set programming (ASP), applicazioni ed estensioni (16 ore); - Action Languages e PDDL Planning (6 ore); -…

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Learning And Reasoning Machines – Prof. Pasquale Caianiello Canale unico

Corso di laurea: Informatica – sede di L'Aquila · Laurea magistrale (LM-18) · 2º anno · 1º semestre · AICoNDA - ARTIFICIAL INTELLIGENCE, COMPLEX NETWORKS, AND DATA ANALYTICS · 12 CFU

L'Aquila · Dipartimento di Ingegneria e Scienze dell'Informazione e Matematica · 12 CFU · apri nel catalogo · Informatica – sede di L'Aquila · 2º anno · 1º semestre ›

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare
  • Materiale on-line e note didattiche
  • E' possibile studiare senza spendere soldi, poiche' il materiale fornito gratuitamente e' piu' che sufficiente.
  • Appunti delle lezioni forniti dalla docente (gratis)

Argomenti del programma: ------------------------------------------------------------ Modulo: DT0176 - MACHINE LEARNING ------------------------------------------------------------ Problemi: Imputazione, Regressione, Classificazione, Classificazione Imputing, Predizione di sequence, Parsing Modelli: Nearest Neighbors, Decision Forest, Supprt Vector Machine, Reti Neurali, Campi accoppiati…

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