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Primario: Sky Slate Blackcurrant Watermelon Strawberry Orange Banana Apple Emerald Chocolate Marble
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[Domande d'esame] Intelligenza artificiale


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Questa discussione ha avuto 25 risposta/e

#1
kekkolett89

kekkolett89

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Discussione progetto con prof. Della Cioppa:
-spiegazione di alcune scelte e della struttura del documento

Orale Della Cioppa:
-Algoritmi Evolutivi: come lavorano, quando si usano, strategie di selezione naturale e di ricombinazione
-Problemi CSP: formalizzazione, soluzioni
-Fermata della macchina di Turing
-Differenza tra dato e programma (sono la stessa cosa)

Orale Marcelli:
-Architettura agente basato su goal
-Esempio di problema risolubile con questo tipo di agente
-Possibili modelli di rappresentazione della KB per quel tipo di agente
-Procedure di inferenza
-Risoluzione per KB in CNF

In bocca al lupo! :cheers:


• L’uomo non può fare altro che ingannarsi per sopravvivere. Quando cade l’illusione però, grande è chi si rialza.

#2
nghuit

nghuit

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Discussione progetto con prof. Della Cioppa:
- spiegazione di alcune scelte e della struttura del documento

Orale Della Cioppa:
- teoria dei giochi (Minimax, Alfa-Beta pruning, funzioni di desiderabilità, giochi stocastici)
- Simulated Annealing (confronto con Hill-Climbing e domande varie)

Orale Marcelli:
- implicazione in logica proposizionale
- proposizionalizzazione KB-FOL e problemi relativi
- vari ragionamenti sulla logica del primo ordine
- unificazione
“L'uomo può credere all'impossibile, non crederà mai all'improbabile.”
"Se si ha uno scopo da raggiungere tutto l'universo si adopera per il suo raggiungimento."

#3
sceriffo86

sceriffo86

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-Della Cioppa
-CSP
- dato un problema di TSP a 1000 nodi che algoritmo utilizzeresti? Seguito da spiegazione e motivazione dei singoli algoritmi presentati.
-Marcelli:
-SVN
-inferenza in FOL

naturalmente domande sul progetto
Immagine inviata
Kurt Cobain, Karol Wojtyla, Gigi Sabani, Luciano Pavarotti...”

- Appunti di Light Yagami.

#4
Oceanic'sixth

Oceanic'sixth

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Discussione progetto con prof. Marcelli;

Orale Marcelli:
- Reti neurali;
- Logica procedurale e relative tecniche di inferenza.

Orale Della Cioppa:
- Teoria dei giochi (Minimax, Alfa-Beta pruning, funzioni di desiderabilità e domande varie);
- Possibili varianti dell'algorimto Hill Climbing.
___________Esistono storie che non esistono____________
Immagine inviata
.............http://it.youtube.com/user/sestopes.............

#5
nontrovonomi

nontrovonomi

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Orale Marcelli:
- SVM (tutto + vantaggio rispetto alle reti neurali)
- agenti basati sull'utilità + alcune domande sul progetto;

Orale Della Cioppa:
- computabilità;
- alpha-beta pruning (definizione, esempio e cosa fare per applicarlo al gioco degli scacchi)
E = m*c^2 => Esame = memoria * c**o^2

#6
merlincaf

merlincaf

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Orale Marcelli:
- Inferenza FOL
- algoritmi di addestramento delle reti neurali

Orale Della Cioppa:
- giochi
- Algoritmi evolutivi
I talk to the wind.
You are my satellite of LOVE!

#7
gianu1988

gianu1988

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- Teoria dei giochi, algoritmo minimax e alfa-beta pruning (con richiami su tree-search e ricerca informata)
- Tecniche per ridurre il branching factor in una ricerca
- Algoritmi evolutivi: confronto tra roulette-wheel e truncation in relazione alla diversità della popolazione
- Algoritmi di risoluzione in FOL
- Spiegazione di alcune scelte sul progetto

#8
vi

vi

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Hill-Climbing, Simulating Annealing, Algoritmi Evolutivi (descrizione generale, popolazione iniziale, schemi di selezione e di ricombinazione), Lifting (e quindi Modus Ponens Generalizzato), dimostrazione di teoremi in FOL, algoritmi di addestramento per le Reti Neurali, tecniche per la refutazione nella classificazione, considerazioni sulla scelta del Learning Rate. Discussione sul progetto.

#9
ocinemod88

ocinemod88

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Della Cioppa:
- Minimax
- AlfaBeta Pruning
- Euristiche nei giochi
- Come si può risolvere un problema CSP con un algoritmo di ricerca locale (quindi senza backtracking)? Non mi chiedete la risposta che ancora non la so scrivere ne sono tanto sicuro di averla afferrata bene.

Marcelli:
- Risoluzione nella logica proposizionale
- Agente obiettivo
- Domande sul progetto

Professori abbastanza tranquilli con domande normali su cui ti facevano fare molti ragionamenti. Alcune domande sono state particolari ma sembrava lo facessero per aumentare il voto.
fiore88

#10
tanux

tanux

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Marcelli:
- Differenza fondamentale tra Rete Neurale e Algoritmi Evolutivi;
- Come si dimostra un'affermazione in logica proposizionale (Model Checking, Forward e Backward Chaining);

Della Cioppa:
- CSP;
- Altre domande sulla differenza tra Rete Neurale e Algoritmi Evolutivi;
- Domande(di gruppo) sul progetto;

#11
Blackjack

Blackjack

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CSP: vincoli, consistenza, AC-3, backtracking, "come useresti un algoritmo di ricerca locale per risolvere un CSP?"

SVM:
differenza fondamentale rispetto alle reti neurali
qual è il limite principale di una SVM?
viaggi mentali sulle SVM multiple: approccio parallelo e approccio sequenziale
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"L'amore è la capacità di avvertire il simile nel dissimile"

#12
Gordon Freeman

Gordon Freeman

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DELLA CIOPPA
-Teoria dei Giochi
-Risoluzione CSP tramite algoritmo di ricerca locale

MARCELLI
-Agente basato sugli obiettivi
-Differenze tra rete neurale ed SVM
-Inferenza nella logica del primo ordine, CNF
DANTE GRANESE
Rappresentante degli studenti al Consiglio di Facoltà di Ingegneria

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#13
Elmariachi1987

Elmariachi1987

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Domande fatte oggi:

 

1)CSP

2)Hill Climbing

3)Teoria dei giochi

4)Alg. di ricerca

5)Agente basato su obiettivo

6)Agente in grado di apprendere

7)Agente basato su utilità

8)Come funziona il prolog?

9)Unify

10)Differenza logia fol e proposizionale

11)cut in prolog

12)modus ponens

13)lifting

 

 

 

Credo sia tutto, esame tranquillo


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Hai fatto del tuo meglio ed hai fallito...la lezione è:non provare mai!!!!......
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#14
Danyz91

Danyz91

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Esame sostenuto il 7 Luglio:
Discussione progetto
Marcelli:
Agente basato su apprendimento
Della Cioppa:
Risolvere un problema CSP con un algoritmo locale (min-conflict) e che funzione di valutazione useresti



#15
DioX

DioX

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Esame sostenuto il 28 Giugno.

 

Discussione del progetto (di gruppo) con entrambi i professori.

 

Della Cioppa:

- è possibile usare l'algoritmo minimax con più avversari? (si, considerandoli come un gruppo)

 

Marcelli:

- Inferenza nella logica del prim'ordine

- tale inferenza è un problema semidecidibile, quindi come ti comporti come ingegnere? (Se trova una soluzione bene, altrimenti mi fermo dopo un certo numero di iterazioni dicendo che non trovo nulla)



#16
LeoVa

LeoVa

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- Discussione parti del progetto MS Pacman Vs Ghost Team

Prof. Marcelli:
- Di che tipologia è l'agente del progetto? Era basato su utilità, perciò discussione su quest'ultimo.
- Quali aspetti potresti considerare per rendere il tuo agente capace di apprendere? (vite e punti, sempre in riferimento a pacman) come sfrutteresti questo apprendimento? (tuning euristica, perché questo potrebbe essere buono e perché male. )

Prof della Cioppa:
- differenze fondamentali fra algoritmi informati e ricerca locale.
- cosa esprime la Temperatura nel Simulated Annealing
- Problemi non decididbili, funzioni non computabili e quindi fermata della macchina di Turing.

I prof danno molto spazio ai ragionamenti.



Inviato dal mio GT-N7100 utilizzando Tapatalk
.

#17
Kinn

Kinn

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Marcelli:

Proposizionalizzazione e ragionamenti vari su questa.

Unificazione e modus ponens generalizzato.

 

Della Cioppa:

Vincoli CSP
Mi ha posto un esempio di grafo e chiesto come avrei trovato una soluzione.



#18
irving

irving

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Discussione del progetto con presentazione

1)Marcelli:
-Logica proposizionale, procedure di inferenze, Modus ponens con esempio
-Che tipo di agente avete condiderato per il progetto? Agente sull' utilità...quindi disegno e descrizione nei minimi particolari

2) Della Cioppa
- Differenze tra ricerca non informata, informata e locale
- risoluzione di un problema con algoritmo Hill climbing

#19
R0cKSt4R

R0cKSt4R

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Della Cioppa:

Algoritmi risolutivi del Constraint Satisfaction Problem

Spiegazione dettagliata del Back Propagation

Quali euristiche si possono usare per migliorare il BP e come funzionano

Teoria dei giochi

 

Marcelli

Che tipo di ricerca fa l'agente del progetto (Pacman), in avanti o all'indietro? (Risposta: in avanti)

Conseguenze della ricerca in avanti (Risposta: calcolo più volte la stessa informazione) ed effetti nel progetto (Risposta: percorsi in loop nel labirinto) e ragionamento su come risolverli.

Inferenza nella logica del primo ordine, proposizionalizzazione con svantaggi, CNF e metodo di risoluzione.


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#20
cirom91

cirom91

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Esame sostenuto coi prof Marcelli e Della Cioppa.

Discussione del progetto di gruppo, che prevedeva la realizzazione di un controllore per il gioco Ms Pac-Man.
Io e il mio collega ci siamo divisi la presentazione.

Ci sono state fatte varie domande sul progetto ed è stata fatta un dimostrazione live.

Discussione, dimostrazione e domande sono durate quasi 30 minuti.

Parte prof Della Cioppa:
- Come funzionano un minimax e un alfa beta pruning e quando si applicano ? Più varie considerazioni sui tagli

Parte prof Marcelli:
- Quali sono i meccanismi fondamentali che vengono utilizzati quando si fa inferenza nella logica del primo ordine ? Poi mi ha chiesto di spiegargli un esempio inventato da lui e discussione su forward chaining e backward chaining
- Come si può dotare un agente, qualunque sia il modello di agente, di un modulo di apprendimento ? E questo modulo di apprendimento cosa riesce a fare ?

L'esame, compresa la discussione del progetto, è durato oltre un'ora, circa 25 minuti con un prof e 25 minuti con l'altro.






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