6 Maggio 2003 (ore 11.30-14.00 Aula 7)
La Programmazione Logica a Vincoli (Constraint Logic Programming CLP) è un paradigma di programmazione che mantiene tutti i vantaggi della Programmazione Logica (PL) superandone, al contempo, le principali limitazioni dovute all'unificazione sintattica e all'inefficienza delle strategie di ricerca nello spazio delle soluzioni. La CLP sostituisce al meccanismo di unificazione tipico della PL il meccanismo più efficiente della risoluzione di vincoli. Scopo del seminario è quello di fornire i fondamenti del paradigma di CLP. Partendo dalla Programmazione Logica, che può essere vista come un particolare linguaggio logico a vincoli, verranno introdotti i principali concetti sottostanti il paradigma CLP. Verranno poi presentati alcuni esempi di linguaggi CLP. In particolare, verrà introdotto il linguaggio CLP sul dominio dei numeri reali e più in dettaglio verrà introdotto il linguaggio CLP su domini finiti, particolarmente adatto alla risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria. Infine, verranno presentate alcune applicazioni tipiche dell'Intelligenza Artificiale quali Scheduling, Planning e Diagnosi risolubili tramite la CLP.
22 Maggio 2003 (ore 11.00-13.30 Aula 5, ore 14.00-16.30 Aula da definire)
Le reti neuronali rappresentano una metodologia di calcolo che tenta di replicare i processi di elaborazione utilizzati dal cervello umano. Il cervello, infatti, si rivela estremamente efficiente nel risolvere problemi complessi di classificazione, riconoscimento e controllo senso-motorio e soprattutto possiede la capacità di apprendere un comportamento, sia sulla base di esempi sia in funzione dei propri errori. Questo seminario ha lo scopo di introdurre i concetti fondamentali che sono alla base del calcolo neuronale nelle architetture parallele di tipo connessionistico. Nel corso del seminario saranno presentati i principali paradigmi di apprendimento e i modelli di rete più diffusi, come il modello di Hopfield, il Perceptron, la Back Propagation e le reti basate su rinforzo. Saranno inoltre illustrate alcune applicazioni di riferimento, quali le memorie associative, il riconoscimento di pattern, la previsione di eventi, e il controllo di dispositivi robotici.