Modalità d'esame Appelli scorsi
Per i non
frequentanti:
lo studio dei lucidi accompagnato dalla
lettura dei seguenti quattro articoli in inglese:
Per i frequentanti:
D. Spiegelhalter
A. Nicholson
E.Reiter and R. Dale
L.Johnson
lo studio dei lucidi e lo
sviluppo di una esercitazione previamente concordata con il Docente,
con
consegna di una Relazione almeno una settimana prima dell'esame orale.
12 giugno 2007 ore 11.00: Traccia
e Risultati
26 giugno 2007 ore 09.00: Traccia
e Risultati
13 luglio 2007 ore 11.00 Traccia
e Risultati
3 settembre 2007 ore 11.00 Traccia
e Risultati
20 settembre 2007 ore 11.00
Traccia
e Risultati
21 novembre 2007 ore 11.00
Traccia
e Risultati
30 gennaio 2008 ore 11.00
Traccia
e Risultati
Prossimi appelli
(prenotarsi per email almeno 3 giorni prima)
Scritto
Orale
PROGRAMMA PRELIMINARE
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
Introduzione
Introduzione
all'interazione in linguaggio naturale
Teorie
alla base dell'NLG
Metodi
di NLG
Formalizzazione
Risoluzione
Belief
Network + Approfondimenti
Riepilogo
Dialoghi
NLU
Parte Prima
NLU
Parte Seconda
Modelli
di utente: ragionamento logico
Modelli
di utente: ragionamento incerto
Gruppi
di lavoro
LUCIDI DELLE ESERCITAZIONI
Ragionando sui casi si studio... (Modificato il 21 maggio 2007)
Tool
per Belief Networks + Esempi
di BN
Esercitazione:
Parser Probabilistico
Esercitazione:
Riconoscimento mediante LSA
ERASMUS