Prof. Stefano Tortora

Argomenti del programma: Il corso copre i seguenti argomenti: agenti intelligenti, strategie di ricerca avanzate, pianificazione automatica, probabilistic graphical models, reti bayesiane, undirected graphical models, inferenza su grafi, apprendimento di graphical models, apprendimento con variabili nascoste, inferenza causale, apprendimento di modelli causali.

Argomenti del programma: Il corso copre i seguenti argomenti: agenti intelligenti, strategie di ricerca avanzate, pianificazione automatica, probabilistic graphical models, reti bayesiane, undirected graphical models, inferenza su grafi, apprendimento di graphical models, apprendimento con variabili nascoste, inferenza causale, apprendimento di modelli causali.

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Argomenti del programma: Introduzione all'architettura degli elaboratori. Rappresentazione interna vs. esterna dell'informazione Introduzione al linguaggio di programmazione Python. Funzioni, funzioni personalizzate e funzioni innestate. Algoritmi, flussi di controllo e pseudo-codice. Operatori condizionali e condizioni logiche. Condizioni innestate e costrutto if-elif-else. Cicli in Python. Iterativi vs. condizionati. Cicli avanzati.

Argomenti del programma: Introduzione all'architettura degli elaboratori. Rappresentazione interna vs. esterna dell'informazione Introduzione al linguaggio di programmazione Python. Funzioni, funzioni personalizzate e funzioni innestate. Algoritmi, flussi di controllo e pseudo-codice. Operatori condizionali e condizioni logiche. Condizioni innestate e costrutto if-elif-else. Cicli in Python. Iterativi vs. condizionati. Cicli avanzati.