Tecnologia dell'apprendimento

Tecniche, problemi e prospettive dell'apprendimento automatico

Livello
Dati
pp. 160,      2a edizione  1991   (Codice editore 710.3)

Tecnologia dell'apprendimento. Tecniche, problemi e prospettive dell'apprendimento automatico
Tipologia: Edizione a stampa
Prezzo: € 26,50
Condizione: fuori catalogo
Disponibilità: Nulla
Codice ISBN: 9788820463564

Presentazione del volume

Questo libro tratta le tecniche finora sviluppate per arrivare a macchine che, in qualche modo, siano in grado di imparare.

L'apprendimento automatico infatti non è più solo di interesse dell'Intelligenza Artificiale, ma oggi lo sviluppo di macchine capaci di imparare riveste grande interesse dal punto di vista tecnologico per le conseguenze sull'applicabilità dei sistemi esperti e sul futuro dell'informatica.

Questi sistemi, e in genere, tutti i sistemi basati sulla conoscenza pongono al progettista il problema di come la conoscenza stessa possa essere acquisita, trasferendola dall'uomo alla macchina. Si tratta infatti di un processo lungo e faticoso. Arrivare a dei programmi che siano in grado di imparare è un obiettivo prioritario per una reale diffusione di questi sistemi basati sulla conoscenza.

Nel testo vengono introdotti i presupposti teorici allo sviluppo delle tecniche di apprendimento automatico corredati da opportuni esempi concreti, allo scopo di introdurre gradualmente il lettore alla nuova disciplina.

Filippo Fabrocini si è laureato in Filosofia presso l'Università Gregoriana di Roma con una tesi sul pensiero logico-matematico di L. Wittgenstein. Successivamente ha conseguito un Master presso il Cognitive Studies Department dell'Università del Sussex (Inghilterra). Dal 1986 lavora presso il Centro ricerca IBM di Roma, dove si è occupato di sistemi esperti e, in particolare, dello sviluppo di un prototipo di sistema esperto legale (il sistema SEL). Attualmente si interessa di apprendimento automatico.

Luigi Di Pace, laureatosi in Scienze dell'informazione presso l'Università degli studi di Bari, lavora dal 1986 presso il Centro ricerca IBM di Roma, dove si è occupato di sistemi di pianificazione robotica e interfacce amichevoli per sistemi esperti. In particolare ha sviluppato un sistema per la visualizzazione di grafi complessi. Attualmente si occupa di apprendimento automatico per sistemi esperti.

Indice

• Apprendimento automatico e Intelligenza Artificiale
* L'apprendimento automatico
* L'Intelligenza Artificiale
* L'apprendimento come ricerca euristica
• Dall'associazionismo al cognitivismo: il problema dell'apprendimento nella psicologia cognitiva contemporanea
* Oltre l'approccio sintattico: pragmatica e apprendimento
* La macchina che impara
* Strategie di apprendimento
• Apprendimento empirico
* Tecniche a "scatola nera": le cosiddette reti neuronali
* Tecniche guidate dai dati: l'algoritmo di Winston
* Tecniche guidate dalle ipotesi: la classe degli algoritmi TDIDT
* Tecniche miste: il metodo della Star
• Apprendimento analitico
* Motivazioni e definizione
* Applicazione delle tecniche analitiche
* Ulteriori linee di ricerca
• Apprendimento integrato
* Il sistema OCCAM
* Apprendimento da osservazioni: l'algoritmo DF
• Applicazioni e prospettive
* Apprendimento e sistemi esperti
* Altri campi di applicazione





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