Prof. Tatjana Petrov

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · libri consigliati e cosa studiare, a.a. 2026/2027

Libri adottati dal prof. Tatjana Petrov

Shoham – Multiagent Systems – Multi-Agent Systems (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · 6 CFU)
Wooldridge – An Introduction to Multi-Agent Systems – Multi-Agent Systems (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · 6 CFU)
Aceto – Reactive Systems – Multi-Agent Systems (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · 6 CFU)
Russell – Artificial Intelligence – Multi-Agent Systems (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · 6 CFU)
Hamann – Swarm Robotics – Multi-Agent Systems (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · 6 CFU)
Henzinger – Formalisms for Specifying Markovian Population Models – Multi-Agent Systems (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · 6 CFU)
Myers – Engineering Genetic Circuits – Multi-Agent Systems (Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste, esame facoltativo · 6 CFU)
Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern – Introduzione All'Intelligenza Artificiale (Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste, 3º anno · 1º semestre · 9 CFU)
Richard – Reinforcement Learning – Introduzione All'Intelligenza Artificiale (Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste, 3º anno · 1º semestre · 9 CFU)

Materie del prof. Tatjana Petrov

Multi-Agent Systems Canale unico

Corso di laurea: Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste · Laurea magistrale (LM Data) · esame facoltativo · 6 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 6 CFU · apri nel catalogo · Data Science and Artificial Intelligence – sede di Trieste · 2º anno · 2º semestre ›

Il docente indica 7 testi · da studiare tutti

Testi di riferimento consigliati

Shoham – Multiagent Systems Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Wooldridge – An Introduction to Multi-Agent Systems Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Aceto – Reactive Systems Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Russell – Artificial Intelligence Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Hamann – Swarm Robotics Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Henzinger – Formalisms for Specifying Markovian Population Models Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Myers – Engineering Genetic Circuits Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Algorithmic – And logical foundations Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Pearson – 4th edition Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Wooldridge – An Introduction to Multi-agent Systems Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Aceto – Reactive Systems Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Heiko Haman, Swarm Robotics: A Formal Approach. Springer,Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Henzinger – Formalisms for specifying Markovian population models Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Myers – Engineering genetic circuits Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Durante il corso verranno inoltre forniti materiali didattici, tutorial e documentazione relativi al model checking probabilistico (PRISM, Storm) e ai moderni sistemi multi-agente.

Argomenti del programma: Il corso introduce la teoria e i metodi dei sistemi multi-agente, con particolare attenzione alla modellazione, alla verifica e al ragionamento strategico nei sistemi intelligenti collettivi. Gli studenti studieranno modelli concorrenti e stocastici di agenti interagenti, inclusi sistemi di transizione, modelli di Markov e processi di popolazione, insieme a tecniche di verifica formale e di analisi game-theoretica.

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Introduzione All'Intelligenza Artificiale Canale unico

Corso di laurea: Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste · Laurea triennale (L-31) · 3º anno · 1º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 9 CFU · apri nel catalogo · Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste · 3º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Approfondimenti consigliati

Richard – Reinforcement Learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Stuart Russell – A Modern Approach Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Durante il corso verranno inoltre forniti materiali didattici, tutorial e documentazione relativi a moderni strumenti per la risoluzione di problemi di soddisfacibilità e vincoli (ad esempio, Z3).

Argomenti del programma: Il corso introduce i fondamenti dell'intelligenza artificiale, coprendo approcci simbolici, probabilistici e basati sull'apprendimento per la presa di decisioni intelligenti. Gli studenti studieranno modelli a spazio degli stati, algoritmi di ricerca, giochi e ragionamento avversariale, problemi di soddisfazione di vincoli, ragionamento logico, modelli probabilistici quali catene di Markov e processi decisionali di…

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Introduzione All'Intelligenza Artificiale Canale unico

Corso di laurea: Matematica – sede di Trieste · Laurea triennale (L-35) · 3º anno · 1º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · 9 CFU · apri nel catalogo

Il docente non ha ancora pubblicato i testi per questo canale.

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Introduzione All'Intelligenza Artificiale Canale unico

Corso di laurea: Statistica per l'Assicurazione e Business Analytics – sede di Trieste · Laurea triennale (L-41) · 3º anno · 1º semestre · 9 CFU

Trieste · Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali, Matematiche e Statistiche · 9 CFU · apri nel catalogo · Statistica per l'Assicurazione e Business Analytics – sede di Trieste · 3º anno · 1º semestre ›

Il docente indica 2 testi · da studiare tutti

Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Approfondimenti consigliati

Richard – Reinforcement Learning Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Libri consigliati nell'a.a. 2025/2026

Stuart Russell – A Modern Approach Cerca su Amazon ›Verificato sulla scheda ufficiale il 03/10/2026

Bacheca del docente: cosa indica di studiare

Durante il corso verranno inoltre forniti materiali didattici, tutorial e documentazione relativi a moderni strumenti per la risoluzione di problemi di soddisfacibilità e vincoli (ad esempio, Z3).

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Domande frequenti

Quali libri consiglia il prof. Tatjana Petrov per Multi-Agent Systems?

Shoham – Multiagent Systems; Wooldridge – An Introduction to Multi-Agent Systems; Aceto – Reactive Systems; Russell – Artificial Intelligence; Hamann – Swarm Robotics; Henzinger – Formalisms for Specifying Markovian Population Models; Myers – Engineering Genetic Circuits

Quali libri consiglia il prof. Tatjana Petrov per Introduzione All'Intelligenza Artificiale (Intelligenza Artificiale e Data Analytics – sede di Trieste, canale unico)?

Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern; Richard – Reinforcement Learning

Quali libri consiglia il prof. Tatjana Petrov per Introduzione All'Intelligenza Artificiale (Statistica per l'Assicurazione e Business Analytics – sede di Trieste, canale unico)?

Stuart Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern; Richard – Reinforcement Learning