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DalAgenti razionali Architetture di agenti (reattivi, a obiettivi, a utilità, che apprendono) Ricerca non informata ed euristica Ricerca locale e ottimizzazione Ricerca avversaria e giochi Soddisfacimento di vincoli Agenti logici e logica proposizionale Logica del primo ordine e inferenza Rappresentazione della conoscenza e ontologie Programmazione logica Pianificazione classica Pianificazione gerarchica Pianificazione in domini non deterministici Tempo, scheduling e risorse Reti bayesiane Ragionamento nel tempo Programmazione probabilistica Decisioni: MDP, bandit, POMDP Apprendimento supervisionato (regressione, classificazione, alberi) Modelli non parametrici (kernel, vicini più prossimi) Apprendimento ensemble Apprendimento non supervisionato (clustering, riduzione dimensionale) Apprendimento statistico e probabilistico (EM) Reti feedforward Addestramento e backpropagation Reti convoluzionali Reti ricorrenti Meccanismo di attenzione Generalizzazione Apprendimento non supervisionato e transfer learning Apprendimento per rinforzo passivo e attivo Ricerca della policy Apprendistato e RL inverso Algoritmi evolutivi Vita artificiale Modelli del linguaggio Grammatica e parsing Word embedding Modelli sequence-to-sequence Architettura Transformer Pretraining e transfer learning Compiti NLP (traduzione, estrazione, dialogo) Formazione dell'immagine e feature Classificazione di immagini Rilevamento di oggetti Il mondo 3D YOLO (rilevamento di oggetti in tempo reale) DETR (rilevamento con transformer) Vision Transformer (ViT) Riconoscimento vocale Elaborazione di audio e parlato Percezione robotica Pianificazione e controllo Apprendimento per rinforzo in robotica Umani e robot Teoria dei giochi non cooperativa Teoria dei giochi cooperativa Decisioni collettive Scienze cognitive Le macchine possono davvero pensare? Large language model Diffusione e generazione di immagini/video Modelli multimodali Fine-tuning e allineamento Reti generative avversarie (GAN) Leggi di scala Ragionamento a catena (chain of thought) Model Context Protocol (MCP) Agenti basati su LLM e uso di strumenti Pattern di agenti: pianificazione, memoria, multi-agente Generazione aumentata dal recupero (RAG) I limiti dell'IA L'etica dell'IA Il futuro dell'IA Inverti AlAgenti razionali Architetture di agenti (reattivi, a obiettivi, a utilità, che apprendono) Ricerca non informata ed euristica Ricerca locale e ottimizzazione Ricerca avversaria e giochi Soddisfacimento di vincoli Agenti logici e logica proposizionale Logica del primo ordine e inferenza Rappresentazione della conoscenza e ontologie Programmazione logica Pianificazione classica Pianificazione gerarchica Pianificazione in domini non deterministici Tempo, scheduling e risorse Reti bayesiane Ragionamento nel tempo Programmazione probabilistica Decisioni: MDP, bandit, POMDP Apprendimento supervisionato (regressione, classificazione, alberi) Modelli non parametrici (kernel, vicini più prossimi) Apprendimento ensemble Apprendimento non supervisionato (clustering, riduzione dimensionale) Apprendimento statistico e probabilistico (EM) Reti feedforward Addestramento e backpropagation Reti convoluzionali Reti ricorrenti Meccanismo di attenzione Generalizzazione Apprendimento non supervisionato e transfer learning Apprendimento per rinforzo passivo e attivo Ricerca della policy Apprendistato e RL inverso Algoritmi evolutivi Vita artificiale Modelli del linguaggio Grammatica e parsing Word embedding Modelli sequence-to-sequence Architettura Transformer Pretraining e transfer learning Compiti NLP (traduzione, estrazione, dialogo) Formazione dell'immagine e feature Classificazione di immagini Rilevamento di oggetti Il mondo 3D YOLO (rilevamento di oggetti in tempo reale) DETR (rilevamento con transformer) Vision Transformer (ViT) Riconoscimento vocale Elaborazione di audio e parlato Percezione robotica Pianificazione e controllo Apprendimento per rinforzo in robotica Umani e robot Teoria dei giochi non cooperativa Teoria dei giochi cooperativa Decisioni collettive Scienze cognitive Le macchine possono davvero pensare? Large language model Diffusione e generazione di immagini/video Modelli multimodali Fine-tuning e allineamento Reti generative avversarie (GAN) Leggi di scala Ragionamento a catena (chain of thought) Model Context Protocol (MCP) Agenti basati su LLM e uso di strumenti Pattern di agenti: pianificazione, memoria, multi-agente Generazione aumentata dal recupero (RAG) I limiti dell'IA L'etica dell'IA Il futuro dell'IA