| 10600392 | ARTIFICIAL INTELLIGENCE [ING-INF/05] [ENG] | 1º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali:
Conoscere i principi di base dell'intelligenza artificiale, in particolare la modellazione di sistema intelligente tramite la nozione di agente intelligente.
Conoscere le tecniche di base dell'Intelligenza Artificiale con particolare riferimento alla manipolazione di simboli e, più in generale, a modelli discreti.
Conoscere i principi fondamentali della interazione tra agenti intelligenti ed in particolare tra agente intelligente e uomo, attraverso il linguaggio parlato.
Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione:
Metodi di ricerca automatica nello spazio degli stati: metodi generali, metodi basati su euristiche, ricerca locale.Rappresentazioni fattorizzate: problemi di soddisfacimento di vincoli, modelli di pianificazione.
Rappresentazione della conoscenza attraverso sistemi formali: logica proposizionale, logica del primo ordine, cenni alle logiche descrittive ad alle forme di ragionamento non monotono. Uso della logica come linguaggio di programmazione: PROLOG.
Cooperazione e coordinamento tra agenti intelligenti, distribuzione di compiti, soddisfacimento distribuito di vincoli, analisi lessicale, sintattica e semantica del linguaggio parlato.
Applicare conoscenza e comprensione:
Modellazione di problemi con i diversi metodi di rappresentazione acquisiti.
Analisi del comportamento degli algoritmi di ragionamento di base.
Progetto e realizzazione di sistemi per l'interazione tra molti agenti.
Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare la qualità di un modello di rappresentazione di un problema e dei risultati ottenuti applicando su di esso tecniche di ragionamento automatico.
Analisi e valutazione degli elementi salienti della interazione tra molti agenti.
Capacità comunicative:
Le capacità di comunicazione orale dello studente vengono stimolate attraverso l'interazione durante le lezioni tradizionali mentre le capacità espositive nello scritto vengono sviluppate attraverso la discussione di esercizi e delle domande a risposta aperta previste nelle prove di esame.
Le capacità comunicative vengono infine consolidate attraverso la presentazione di un progetto, realizzato anche in gruppo, e del report scritto ad esso associato.
Capacità di apprendimento:
Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, attraverso gli esercizi relativi all'applicazione dei modelli appresi, il corso contribuisce a sviluppare le capacità di risoluzione di problemi dello studente.
Il progetto e realizzazione di un prototipo di sistema di interazione contribuiscono all'apprendimento della capacità di lavorare in gruppo.
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| 1022858 | MACHINE LEARNING [ING-INF/05] [ENG] | 1º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali:
L’obiettivo del corso è presentare un ampio spettro di metodi e
algoritmi di apprendimento automatico, discutendone le proprietà e i
criteri di applicabilità e di convergenza. Si presentano anche diversi
esempi di impiego efficace delle tecniche di apprendimento automatico in
diversi scenari applicativi.
Gli studenti avranno la capacità di risolvere problemi di apprendimento
automatico, partendo da una corretta formulazione del problema, con la
scelta di un opportuno algoritmo, e sapendo condurre un’analisi
sperimentale per valutare i risultati ottenuti.
Obiettivi specifici:
Conoscenza e comprensione:
Fornire un'ampia panoramica sui principali metodi e algoritmi di
apprendimento automatico per i problemi di classificazione, regressione,
apprendimento, non-supervisionato e apprendimento per rinforzo.
I diversi problemi affrontati vengono definiti formalmente e vengono
fornite sia le basi teoriche sia informazione tecniche per comprendere
le soluzioni adottate.
Applicare conoscenza e comprensione:
Risolvere problemi specifici di apprendimento automatico a partire da
insiemi di dati, mediante l'applicazione delle tecniche studiate. Lo
svolgimento di due homework (piccoli progetti da svolgere a casa)
consente agli studenti di applicare le conoscenze acquisite.
Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare la qualità di un sistema di apprendimento
automatico usando opportune metriche e metodologie di valutazione.
Capacità comunicative:
Produrre un rapporto tecnico che descrive i risultati degli homework,
acquisendo quindi la capacità di comunicare i risultati ottenuti
dall'applicazione delle conoscenze acquisite nella soluzione di un
problema specifico.
Assistere ad esempi di comunicazione e condivisione dei risultati
raggiunti in applicazioni reali forniti da esperti all'interno di
seminari erogati durante il corso.
Capacità di apprendimento:
Approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso
tramite lo svolgimento di homework, con possibilità anche di lavorare
insieme ad altri studenti (lavoro di gruppo) per risolvere problemi
specifici.
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| 1023235 | ROBOTICS I [ING-INF/04] [ENG] | 1º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso fornisce gli strumenti di base per l'analisi cinematica, la pianificazione e la programmazione dei movimenti di robot manipolatori in ambienti industriali e di servizio.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà il funzionamento dei componenti di attuazione e sensoriali dei robot, i metodi di base per la modellistica, l'analisi e il controllo cinematico di manipolatori robotici, nonché gli algoritmi per la pianificazione delle traiettorie di moto.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di analizzare le strutture cinematiche dei robot di tipo industriale e di progettare algoritmi e moduli per la pianificazione e il controllo della movimentazione.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di individuare le caratteristiche funzionali di un sistema robotico con riferimento al tipo di compito industriale o di servizio,
di analizzarne la complessità di realizzazione, le possibili prestazioni e le eventuali debolezze.
Capacità comunicative:
Il corso mette in grado lo studente di presentare le principali problematiche applicative e le soluzioni tecniche riguardanti l'impiego dei robot.
Capacità di apprendimento:
Il corso mira a creare attitudini di apprendimento autonomo orientate all'analisi e alla soluzione di problemi connessi all'uso dei robot.
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| AAF2161 | ROBOT PROGRAMMING [N/D] [ENG] | 1º | 1º | 3 |
| 1052229 | COMPUTER VISION [ING-INF/05] [ITA] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi OBIETTIVI GENERALI
Il corso vuole introdurre lo studente ai concetti fondamentali della visione artificiale e alla costruzione di sistemi autonomi di interpretazione e ricostruzione di una scena tramite immagini e video. Il corso affronta elementi di base di geometria proiettiva ed epipolare, i metodi per la visione 3d e per la visione basata su più viste, e i metodi per la ricostruzione metrica e le metodologie di interpretazione di immagini e video. Inoltre il corso illustra le tecniche principali per il riconoscimento e la segmentazione di immagini e video basati sull’ apprendimento automatico.
OBIETTIVI SPECIFICI
Conoscenza e Comprensione
Il corso stimola la curiosità degli studenti verso nuove metodologie per l’analisi e la generazioni di immagini
e di video. Lo studente apprende nuovi concetti che gli permettono di acquisire una conoscenza di base della
visione computazionale.
Applicare Conoscenza e Comprensione
Gli studenti approfondiscono e apprendono linguaggi di programmazione per applicare la conoscenza acquisita.
In particolare approfondiscono il linguaggio Python ed apprendono Tensorflow. Quest’ ultimo offre agli studenti
la possibilità di programmare applicazioni di deep learning. Usano questa nuovissima tecnologia per realizzare
un progetto di riconoscimento di elementi specifici in immagini e video.
Capacità critiche e di Giudizio
Lo studente acquisisce la capacità di distinguere tra ciò che può realizzare con gli strumenti che ha appreso,
come ad esempio generare delle immagini o riconoscere degli oggetti usando tecniche di deep learning,
e ciò che è effettivamente richiesto per la realizzazione di un sistema automatico di visione.
In tal modo è in grado di elaborare un giudizio critico sui sistemi di visione disponibili allo stato
dell’arte e di valutare ciò che si può effettivamente realizzare e ciò che richiede ulteriori avanzamenti
nella ricerca.
Capacità Comunicative
La realizzazione del progetto, come parte del programma di esame, richiede che lo studente lavori e dia un
contributo all’ interno di un piccolo gruppo di lavoro. Questo insieme alla soluzione di esercizi in classe,
e alle discussioni sui temi più interessanti stimola le capacità comunicative dello studente.
Capacità di Apprendimento
Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico,
le modalità di svolgimento del corso, in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente
all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso, al lavoro di gruppo, e all'applicazione
concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso.
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| 1021883 | ROBOTICS II [ING-INF/04] [ENG] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso fornisce strumenti per l'analisi della dinamica dei robot manipolatori, per l'uso della ridondanza cinematica, per il comando in feedback dei movimenti, incluso il caso di asservimento visuale, e per il controllo dell'interazione con l'ambiente.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà i metodi per la modellistica dinamica dei manipolatori, le tecniche di utilizzo della ridondanza cinematica, la progettazione di schemi di controllo del moto e dell'interazione con l'ambiente.
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| A SCELTA DELLO STUDENTE [N/D] [ENG] | 1º | 2º | 6 |
Obiettivi formativi Fra le altre attività formative sono previsti 12 CFU sono a scelta dello studente.
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| Gruppo opzionale: Insegnamento caratterizzante a scelta | | | |
| Gruppo opzionale: insegnamenti affini e integrativi a scelta | | | |
| 1022775 | AUTONOMOUS AND MOBILE ROBOTICS [ING-INF/04] [ENG] | 2º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso presenta i metodi di base per dotare i sistemi robotici robot di mobilità e autonomia.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà (1) i metodi di base per la modellistica, l'analisi e il controllo dei robot mobili su ruote e su gambe, e (2) gli algoritmi per la pianificazione autonoma del moto.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di analizzare e progettare architetture, algoritmi e moduli per la pianificazione, il controllo e la localizzazione di robot mobili autonomi.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di scegliere l'architettura di controllo funzionale più adeguata per uno specifico sistema robotico e di analizzarne la complessità e le eventuali debolezze.
Capacità comunicative:
Le attività del corso metteranno lo studente in grado di comunicare/condividere le principali problematiche concernenti i robot mobili autonomi, nonché le possibili scelte progettuali per il controllo di tali sistemi.
Capacità di apprendimento:
Le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata allo sviluppo di moduli per la mobilità autonoma dei robot.
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| A SCELTA DELLO STUDENTE [N/D] [ENG] | 2º | 1º | 6 |
Obiettivi formativi Fra le altre attività formative sono previsti 12 CFU sono a scelta dello studente.
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| AAF1790 | SEMINARS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND ROBOTICS [N/D] [ENG] | 2º | 2º | 3 |
Obiettivi formativi Titolo della serie di seminari: "Computer Vision for Intelligent Robotics"
L'obiettivo di questo corso è fornire una panoramica sulle recenti tendenze nella computer vision applicata alla robotica autonoma e industriale. Dopo un'introduzione agli argomenti trattati, ogni lezione verranno presentati e discussi assieme agli studenti due o tre articoli scientifici di interesse. Tra gli argomenti trattati figurano la computer vision di basso livello, la ricostruzione 3D da immagini, la stima della posizione basta sulla visione, la visual servoing, la rilevazione e localizzazione di oggetti e la segmentazione semantica di scene.
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| AAF1028 | PROVA FINALE [N/D] [ENG] | 2º | 2º | 30 |
Obiettivi formativi La prova finale consiste nella presentazione e discussione di un attività progettuale e di una relazione, supervisionata da un docente, nella quale lo studente dimostra di aver raggiunto una padronanza delle metodologie proprie dell'Ingegneria Informatica e/o della loro applicazione.
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| Gruppo opzionale: Insegnamento a scelta | | | |
| Gruppo opzionale: insegnamenti affini e integrativi a scelta | | | |
