Nozioni di Visione Artificiale
a.a. 2022/23
Responsabile didattico: Vito Roberto
Durata: 28 ore
Programma: Introduzione: Intelligenza Artificiale, Apprendimento automatico, Visione artificiale. Terminologia. Dialogo con gli studenti: formazione ed esperienze individuali. Modelli neurali. Nozioni sulla struttura dei sistemi neurali. Aree visuali della corteccia cerebrale. Simulazioni informatiche: le reti neurali. Apprendimento automatico e alcune basi matematiche. Il multilayer perceptron. Esercitazione di laboratorio: come simulare un’architettura cerebrale e costruire un programma di calcolo. Riconoscimento automatico delle cifre decimali manoscritte: applicazione del multilayer perceptron e dimostrazione delle reti neurali. Introduzione ai Modelli Neurali Convoluzionali. Classificazione dei modelli più comuni. Caratteristiche e confronto con le reti lineari. Le Generative Adversarial Networks (GAN). Architettura delle GAN. Modello schematico. Modulo generatore e modulo discriminatore. Apprendimento dei moduli. Esercitazione di laboratorio. Modelli StyleGAN e StyleGAN2. Generatori di stili. Mescolanza di stili. Apprendimento e valutazione dei risultati. Esercitazioni di laboratorio. Applicazioni ai beni culturali. Image-to-Image translation. Applicazioni delle GAN. Pix2Pix GAN: come progettare e addestrare. Come trasformare immagini in altre immagini. Il caso della conversione da Google Maps a immagini da satellite. Il caso dei Beni Culturali. Esercitazioni di laboratorio.