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Sviluppo di un motore di Bayesian Reasoning AI.

Parole chiave ALGORITMI DISTRIBUITI, ANALISI STATISTICA, INTELLIGENZA ARTIFICIALE, OTTIMIZZAZIONE STRUTTURALE, ALGORITMI EVOLUTIVI, T, PARALLELIZZAZIONE

Riferimenti STEFANO DI CARLO, ALESSANDRO SAVINO

Gruppi di ricerca TESTGROUP - TESTGROUP

Tipo tesi RICERCA APPLICATA, RICERCA SPERIMENTALE

Descrizione Obiettivi:
Costruire una libreria C++ per il supporto al Bayesian Reasoning, sfruttando tutti i più moderni metodi di parallelizzazione, accoppiato con un motore di ottimizzazione basato sulla teoria della Extremal Optimization.

Descrizione:
Il Bayesian reasoning è una branca delle Intelligenze Artificiali che si occupa di sfruttare la teoria di Bayes per costruire modelli decisionali in tutte quelle situazioni in cui la predizione degli eventi rimanga incerta. Quello che la tesi vuole sviluppare è una libreria C++ che supporti tali strumenti.

La libreria sarà composta da due parti:
1. Il motore Bayesiano: sarà la parte in grado di fornire tutti gli strumenti per costruire ed analizzare reti Bayesiane. Essendo la parte più a basso livello, sarà costruito utilizzando tutti i più moderni paradigmi di programmazione (multi-thread, CPU-GPU, ecc.)
2. Il motore per l’Extremal Optimization: costruito in modo da integrarsi con il motore Bayesiano, sarà in grado di utilizzare tutte le capacità di analisi dello stesso per fornire il supporto all’ottimizzazione. Il motore farà uso di un livello di meta-programmazione per descrivere le regole di ottimizzazione in modo da fornire la massima flessibilità nella definizione dei problemi di ottimizzazione.
3. Extra: nel caso il tempo lo permettesse, quanto scritto potrà essere rilasciato insieme ad un wrapper che ne consenta l’uso anche in Python.

Conoscenze acquisibili: Programmazione C/C++ avanzata, programmazione parallela (multi-thread e mista), Teoria di Bayes ed algoritmi di ottimizzazione.

Conoscenze richieste Programmazione C/C++, Concetti di base di computazione parallela (forniti nei corsi di Sistemi Operativi).


Scadenza validita proposta 27/07/2022      PROPONI LA TUA CANDIDATURA




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