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Foundations Of Artificial Intelligence – Padova

Università degli Studi di Padova · Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione - DEI · tutti i canali con docenti e libri, a.a. 2026/2027

Prof. Nicola Bellotto Canale g2gr1

Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 9 CFU

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Stuart – Artificial IntelligenceCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Daphne Koller – Probabilistic Graphical ModelsCerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026
Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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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Prof. Stefano Tortora Canale g2gr2

Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 9 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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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Prof. Nicola Bellotto Canale g2gr1

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 9 CFU

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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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Prof. Stefano Tortora Canale g2gr2

Corso di laurea: Computer Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-32) · esame facoltativo · 9 CFU

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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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Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 9 CFU

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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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Prof. Stefano Tortora Canale g2gr2

Corso di laurea: Control Systems Engineering – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-25) · esame facoltativo · 9 CFU

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Bacheca del docente: cosa indica di studiare

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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Prof. Nicola Bellotto Canale g2gr1

Corso di laurea: Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 9 CFU

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Corso di laurea: Ict for Internet and Multimedia - Ingegneria per le Comunicazioni Multimediali e Internet – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-27) · esame facoltativo · 9 CFU

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Foundations Of Artificial Intelligence negli altri atenei

Foundations Of Artificial Intelligence – Politecnico di Milano · Foundations Of Artificial Intelligence – Ca' Foscari