Prof. Fiorella de Rosis
Per i frequentanti 2004-2005: DOVE, PER 'STUDIARE IL LIBRO', INTENDO:
prova unica (scritta o orale)
sul materiale didattico dell'anno 2004-2005
Per i non frequentanti 2005-2006:
Studiare il libro: Building Natural Language GenerationSystems,
di E.
Reiter e R.Dale.
Cambridge University Press, 2000.
studiarlo sull'originale;
imparare i diversi metodi
descritti nel libro e saperli descrivere in modo chiaro e formalmente
corretto;
riflettere in modo critico sui metodi studiati e acquisire la
capacità di applicarli a problemi (semplici) diversi da quelli trattati dagli
Autori.
Per i frequentanti 2005-2006:
COME STUDIARE GLI ARTICOLI:
lo scopo di questa parte dell'esame è far sì
che gli studenti imparino a leggere e
capire articoli di informatica in inglese
sugli argomenti svolti nel corso (requisito minimo per degli studenti della
Specialistica).
La sostituzione dello studio degli articoli originali con
traduzioni
o addirittura con sintesi rende inutile questa parte
dello studio.
Sedute di esame (prenotarsi per email almeno 3 giorni prima)
Prossimo appello:
19 novembre 2007 ore 10.30
La Relazione va consegnata almeno 5 giorni prima della prova orale, la cui data verrà concordata con i singoli gruppi.
Materiale didattico:
Per
l'Anno Accademico 2004-2005
Per l'Anno Accademico 2005-2006
Questo Corso si propone di approfondire i temi di base
introdotti nel Corso di Interazione Uomo-Macchina (nella Laurea Triennale in
Informatica e Comunicazione Digitale o in Informatica). Approfondisce, in
particolare,
gli aspetti più innovativi di questa materia, e cioè i metodi che
sono alla base della concezione e della progettazione di interfacce che mostrano
forme diverse di 'intelligenza'.
1.
Introduzione
Perché inserire forme d’intelligenza
nell’interazione; quali forme d’intelligenza.
Architettura di una
interfaccia intelligente. Fonti di conoscenza necessarie, forme di ragionamento.
2. Ragionamento logico
Linguaggi per la rappresentazione della
conoscenza sull’utente e sui metodi d’interazione. Esercizi di formalizzazione
in domini significativi. Principio di risoluzione: suoi usi e strategie di
ottimizzazione.
3. Ragionamento incerto
Quali fonti e forme d’incertezza. Reti
causali probabilistiche: ipotesi, algoritmi di propagazione e metodi di
assegnazione dei parametri (per apprendimento e per valutazione soggettiva
coerente). Reti bayesiane dinamiche.
4. Modelli di utente
Differenza fra modelli eprofili. Metodi per la
costruzione e l'aggiornamento dei profili. Ragionamento sugli stati mentali.
5. Interazione in linguaggio naturale: generazione di
messaggi
Architetture pipeline. Metodi di pianificazione secondo Green e
secondo Sacerdoti. Piani del discorso. Teoria della struttura retorica.
Generazione superficiale.
6. Simulazione di dialoghi in linguaggio naturale
Modelli a stati
finiti e modelli a blackboard. Riconoscimento e interpretazione delle ‘mosse’
dell’utente.
7. Prospettive: Affective Computing
2 Formalizzazione , con Approfondimenti
3 Risoluzione , con Approfondimenti
4 Reti causali probabilistiche , con Approfondimenti
5 Apprendimento di reti probabilistiche
7 Modelli di utente: ragionamento logico
8 Modelli di utente: ragionamento incerto
9 Introduzione all'interazione in linguaggio naturale (2 slide per pagina!)
13 Simulazionedi dialoghi , con quesiti finali