L'obiettivo del corso è l'introduzione alle tecniche di base dell'Intelligenza di Intelligenza Articiale. In particolare, viene definito il modello dell'agente intelligente e vengono presentate le tecniche di ricerca automatica delle soluzioni e la pianificazione automatica; successivamente, viene definito il modello di rappresentazione della conoscenza basato sulla logica (proposizionale e calcolo dei predicati del primo ordine) e le tecniche di ragionamento, in particolare la risoluzione, anche attraverso l'uso della programmazione logica. Il corso si propone di fornire gli strumenti per la modellazione di problemi, sia i principali strumenti sviluppati per la ricerca delle soluzione nell'ambito dei modelli di rappresentazione considerati. La seconda parte del corso (3 ECTS aggiuntivi rispetto al corso fruito da altri CDS) ha come obiettivo lo sviluppo di alcuni aspetti sviluppati nella prima parte del corso, in particolare l'estensione del modello di agente intelligente nel contesto di un sistema con molti agenti e l'interazione tra uomo e la macchina attraverso il linguaggio parlato. Questa parte del corso ha una significativa componente progettuale per far acquisire allo studente la capacità di usare i modelli studiati nel corso nello sviluppo di applicazioni.

S. Russell, P. Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Fourth Edition, Prentice Hall Series in Artificial Intelligence, to appear 2019. [W] M. Wooldridge, Multi-Agent Systems, John Wiley, 2009. Daniel Jurafsky and James H. Martin. Speech and Language Processing. https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/