Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Piano Didattico

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2022/2023

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Attivato nell'A.A. 2022/2023
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Altre attività
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S008907

Crediti

6

Coordinatore

Gloria Menegaz

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

5

Periodo

Primo semestre

Laboratorio

Crediti

1

Periodo

Primo semestre

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire le competenze relative all'analisi, alla modellazione e all'interpretazione di immagini e segnali multidimensionali con enfasi sugli aspetti relativi alla visione artificiale e ai fini sia dell'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale a problemi tipici in ambito multimediale sia dell'interpretazione dei relativi risultati. Al termine dell'insegnamento lo/la studente sarà in grado analizzare e di risolvere in autonomia problemi tipici relativi alla modellazione di diverse tipologie di segnali (oltre alle immagini, sequenze video, dati volumetrici, etc.), all'estrazione di feature, alla comprensione e all'analisi della performance di algoritmi di apprendimento automatico orientati alla visione artificiale in ambito multimediale.

Programma

Il corso si compone di tre blocchi: modellazione del sistema visivo umano (HVS), rappresentazione dei segnali mediante analisi multirisoluzione e analisi degli algoritmi di deep learning implementati mediante reti convoluzionali (CNN).

Parte 1: Sistema Visivo Umano (HVS) – 10 ore
Introduzione all’Intelligenza visuale
Fondamenti di visione, codifica, rappresentazione e interpretazione dello stimolo visivo, modellazione del sistema visivo (elaborazione multiscala del segnale visivo, funzione di sensibilità al contrasto (CSF), codifica, rappresentazione e percezione del colore (CMF)
Modellazione ad alto livello del HVS: connettività strutturale e funzionale e relativa modellazione mediante grafi

Parte 2: Analisi multirisoluzione – 20 ore
Background
Richiami e acquisizione di strumenti matematici
Rivisitazione della trasformata di Fourier in 1D e in 2D
Trasformata di Fourier a finestra (Windowed Fourier Transform)
Wavelets e rappresentazioni multirisoluzione
Basi wavelet
Famiglie di trasformate multiscala e loro proprietà
Implementazione veloce della trasformata wavelet discreta (DWT)
Trasformata wavelet discreta in 2D
Scattering transform

Parte 3: Applicazione all’interpretazione del comportamento delle reti convoluzionali profonde (CNN) – 10 ore
Richiami di CNN
Il problema dell'interpretabilità, principali soluzioni proposte
Reti convoluzionali, HVS e analisi multirisoluzione: verso l'integrazione
Interpretazione delle reti CNN alla luce della teoria della multirisoluzione e del modello del HVS

Esempi di applicazione nel contesto dell’interpretable deep learning

LABORATORIO
Le sessioni di laboratorio consisteranno in esercitazioni da svolgere in Matlab e Python relative agli argomenti trattati nel corso.

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità d'esame

L'esame consisterà in un progetto e in un colloquio sui temi trattati nel corso.

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI