Appunti di Intelligenza artificiale

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Tra i professori che hanno tenuto i corsi per l’esame di intelligenza artificiale su cui sono basati i nostri riassunti e appunti: Sansone Carlo, Teti Roberto, Bonarini Andrea, Ghislandi Patrizia Maria Margherita, Amigoni Francesco e molti altri, nelle università di Università degli studi di Napoli Federico II, Politecnico di Milano, Università degli Studi di Trento, Università degli Studi di Bergamo.

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Appunti di Intelligenza artificiale

Intelligenza Artificiale - completo

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

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Appunti completi di Intelligenza Artificiale del prof. Sansone: state space representation, algoritmi di ricerca cieca, iterative deepening, sistema Knowledge-Based, l’analisi sintattica, algoritmo a costo uniforme, funzione euristica, shell di un sistema aperto.

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Intelligenza Artificiale - tesina

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

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Tesina per il corso di Intelligenza Artificiale del prof. Sansone su: Rete Neurale MLP, Il Contest, Operazioni sul DataSet (File Reader, Shuffle e Normalizer), Feature Selection, Addestramento rete neurale MLP, Osservazione sul costo e operazione Rejected.

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Dataset - slide

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

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Appunti con slide di Intelligenza Artificiale del prof. Sansone sul Dataset: Dataset e Feature Selection (Exhaustive Search, Genetic Search, Rank Search), Addestramento della rete, PK_size, Confronto dei risultati ottenuti, Calcolo del costo/errore medio, Nuova politica di rigetto, Naive Bayes.

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Intelligenza Artificiale

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. R. Teti

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

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Appunti di Intelligenza Artificiale. Nello specifico gli argomenti trattati sono i seguenti: Il contest consiste nella costruzione e nell’addestramento di un classificatore che riesca a discriminare campioni che appartengono alle seguenti classi...ecc.

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Intelligenza artificiale - tesina Knime

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Appunto

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esempio di tesina Knime per l'esame vecchio ordinamento di Intelligenza artificiale del prof. Carlo Sansone. Obiettivo dell'elaborato è la realizzazione di un classificatore di dati di rete in grado di classificare correttamente i campioni contenuti in un training set fornito dal docente.

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Intelligenza artificiale - tesina ICSE reti LVQ

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. C. Sansone

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Esercitazione

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Elaborato relativo all'esame di intelligenza artificiale del professor Carlo Sansone. L'obiettivo dell'elaborato è la realizzazione di una rete LVQ in grado di classificare correttamente i campioni contenuti in un dataset fornito dal docente. Completo in ogni parte

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Intelligenza artificiale - sistemi esperti

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. Bonarini

Università Politecnico di Milano

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Appunti di Intelligenza artificiale per l'esame del professor Bonarini. In intelligenza artificiale un sistema esperto è un sistema progettato per trasformare il calcolatore in un esperto di un dato settore. E’ una delle applicazioni più importanti dell’intelligenza artificiale perché permette di dare soluzioni a problemi complessi di un dato dominio specifico. Il sistema è svincolato dal linguaggio utilizzato per la sua implementazione e anche dal tipo di macchina sul quale deve operare. Questo rende un sistema esperto un aiuto applicabile in qualsiasi momento e in qualsiasi luogo.

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Intelligenza artificiale - algoritmi evolutivi

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. A. Bonarini

Università Politecnico di Milano

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Appunti di intelligenza artificiale per l'esame del professor Bonarini. Gli algoritmi evolutivi sono una famiglia di tecniche stocastiche per la risoluzione di problemi che fa parte della più ampia categoria dei "modelli a metafora naturale". Essi trovano la loro ispirazione in biologia e, in particolare, si basano sull'imitazione dei meccanismi della cosiddetta "evoluzione naturale". Questi algoritmi si basano sul rendere artificiale i concetti della biologia reale e modellando attraverso opportuni operatori e funzioni un modello evolutivo biologico. La metafora che guida il gli algoritmi evolutivi si basa sulla teoria sull’evoluzione di C. Darwin.

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Intelligenza artificiale, libro consigliato Cervelli che parlano

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Scienze cognitive

Dal corso del Prof. P. Ghislandi

Università Università degli Studi di Trento

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L'esame è quello del corso di interfacce e tecnologie della comunicazione. Appunti basati sui capitoli di: - E. Carli - Damasio - Dennett - Edelman - Searle Università degli Studi di Trento - Unitn, facoltà di Scienze cognitive. Scarica il file in formato PDF!

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Appunti completi corso Intelligenza Artificiale

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Ingegneria dell'informazione

Dal corso del Prof. F. Amigoni

Università Politecnico di Milano

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Appunti completi del corso Artificial Intelligence tenuto dal prof Francesco Amigoni al Politecnico di Milano. Argomenti trattati: - Agenti goal-based - Formulazione di un problema di ricerca di una soluzione - Strategie di ricerca uninformed e informed - Ricerca avversaria (algoritmi Minimax e Montecarlo) - Problemi di soddisfacimento di vincoli - Inferenza con la logica - Planning

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Spiegazione chiara e completa delle visioni di Dennett, Edelman, Searle, Damasio

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Scienze cognitive

Dal corso del Prof. P. Ghislandi

Università Università degli Studi di Trento

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Appunti di Intelligenza artificiale basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof. Ghislandi dell’università degli Studi di Trento - Unitn, facoltà di Scienze cognitive, Corso di laurea in scienze e tecniche di psicologia cognitiva . Scarica il file in formato PDF!

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Spiegazione chiara e completa su Searle

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Scienze cognitive

Dal corso del Prof. P. Ghislandi

Università Università degli Studi di Trento

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Appunti di Intelligenza artificiale con spiegazione chiara e completa su Searle basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof. Ghislandi dell’università degli Studi di Trento - Unitn, facoltà di Scienze cognitive, Corso di laurea in scienze e tecniche di psicologia cognitiva . Scarica il file in formato PDF!

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Spiegazione chiara e completa su Damasio a proposito di IA

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Scienze cognitive

Dal corso del Prof. P. Ghislandi

Università Università degli Studi di Trento

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Appunti di Intelligenza artificiale con Spiegazione chiara e completa su Damasio a proposito di IA basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof. Ghislandi dell’università degli Studi di Trento - Unitn, facoltà di Scienze cognitive, Corso di laurea in scienze e tecniche di psicologia cognitiva. Scarica il file in formato PDF!

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Spiegazione chiara e completa dell'opinione di Carli sull'IA

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Scienze cognitive

Dal corso del Prof. P. Ghislandi

Università Università degli Studi di Trento

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Appunti di Intelligenza artificiale con Spiegazione chiara e completa dell'opinione di Carli sull'IA basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni della prof. Ghislandi dell’università degli Studi di Trento - Unitn, facoltà di Scienze cognitive, Corso di laurea in scienze e tecniche di psicologia cognitiva. Scarica il file in formato PDF!

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Concetti AI Artificial Intelligence

Esame Intelligenza artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. F. Trovò

Università Università degli Studi di Bergamo

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Appunti di Intelligenza artificiale basati su appunti personali del publisher presi alle lezioni del prof. Trovò dell’università degli Studi di Bergamo - Unibg, facoltà di Ingegneria, Corso di laurea in ingegneria informatica. Sono tratti: - Algortimi di ricerca informata/non informata - Csp - Agenti logici e logica del primo ordine - Pianificazione - Machine Learning . Regressione . Classificazione . Metodi kernel . SVM ... Scarica il file in formato PDF!

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Quantum Machine Learning: Challenges and Opportunities

Esame Intelligenza Artificiale

Facoltà Ingegneria

Dal corso del Prof. G. Sperlì

Università Università degli studi di Napoli Federico II

Tesi

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La tesi Quantum Machine Learning: Challenges and Opportunities esplora l'integrazione tra computazione quantistica e machine learning, analizzando i fondamenti teorici della computazione quantistica (qubit, entanglement, circuiti), le principali tecnologie hardware (superconduttori, ioni intrappolati, fotoni, qubit topologici) e l'evoluzione del Quantum Machine Learning (QML). Vengono illustrati algoritmi come QSVM, QNN, QGAN, QPCA, QAOA e QRL, evidenziando vantaggi, sfide e applicazioni in medicina, finanza, sicurezza e image processing. È inoltre presentata un’implementazione pratica di QSVM sul dataset Iris, con confronto tra approcci classici e quantistici. Infine, vengono discusse le attuali limitazioni hardware, i problemi di decoerenza, i limiti dei dispositivi NISQ e le prospettive future del QML.

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Intelligenza artificiale per Scienze matematiche fisiche e naturali | Intelligenza artificiale per Economia | Intelligenza artificiale per Ingegneria dei sistemi | Intelligenza artificiale per Giurisprudenza

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