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.

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
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Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026

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:

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2025/2026

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Attivato nell'A.A. 2025/2026
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Altre attivita' formative
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Inglese B2
3
F
-

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

4S011699

Crediti

6

Coordinatore

Non ancora assegnato

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Corsi Singoli

Autorizzato

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria
Attività mutuata da HCI – Intelligent Interfaces - Theory del corso: Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]

Crediti

4

Periodo

I semestre

Docenti

Cigdem Beyan,Umberto Castellani

Laboratorio
Attività mutuata da HCI – Intelligent Interfaces - Laboratory del corso: Laurea magistrale in Artificial Intelligence [LM-18]

Crediti

2

Periodo

I semestre

Docenti

Umberto Castellani

Obiettivi di apprendimento

Il corso introduce gli studenti alle teorie e concetti fondamentali dell'interazione uomo-computer (HCI), che è un campo interdisciplinare che trae ispirazione dalla psicologia cognitiva, dall'informatica e dal design. HCI fornisce sia una comprensione teorica che un'esperienza pratica dei principali aspetti della percezione umana, della cognizione e dell'apprendimento in relazione alla progettazione, implementazione e valutazione delle interfacce. Gli argomenti trattati durante il corso includono la progettazione delle interfacce, la valutazione dell'usabilità e le interfacce multimodali (tocco, visione, linguaggio naturale, audio). Un particolare enfasi sarà posta nell'equipaggiare gli studenti con conoscenze di base, metodologie e strumenti necessari per progettare, implementare e valutare sistemi informatici in grado di catturare, rappresentare e analizzare automaticamente dei comportamenti nonverbali, tra cui gesti, movimenti, espressioni facciali e prosodia. Inoltre, gli studenti impareranno di progettare dei sistemi per interagire efficacemente con gli utenti fornendo feedback multisensoriali, utilizzando elementi come immagini, suoni ed altri attuatori.

Alla fine del corso, gli studenti:
- Comprenderanno la razionale dietro l’utilizzo dei sistemi interattivi multimodali e principali componenti di tali sistemi, afferreranno le linee guida per la progettazione e lo sviluppo dei sistemi interattivi multimodali e riconosceranno le potenziali aree di applicazione per il loro efficace impiego.
- Familiarizzeranno con i dispositivi chiave per la cattura dei dati sul comportamento dell'utente, ne comprenderanno il funzionamento e ne distingueranno gli scenari di utilizzo appropriati.
- Acquisiranno conoscenze sulle tecniche essenziali per rappresentare e analizzare automaticamente il comportamento dell'utente, comprese quelle che elaborano dati provenienti da dispositivi sensoriali multipli attraverso vari canali sensoriali.
- Dimostreranno competenza nella progettazione e nell'implementazione dei principali componenti di un sistema interattivo multimodale utilizzando gli strumenti di sviluppo presentati nelle lezioni e nelle sessioni pratiche durante tutto il corso.

Programma

Teoria
Introduzione: motivazione, obiettivi del corso, prospettive professionali, questioni aperte, descrizione del programma del corso e del metodo di esame.
Fondamenti di HCI: fattori umani, interaction design, usabilità, gaming e gamification.
Interazione visual: calibrazione della camera, ricostruzione da moto e struttura.
Comportamenti non verbali nella comunicazione: tipi di comportamenti non verbali (espressioni facciali, gesti, postura, eye gaze), metodi di collezione di dati, tool e software per l’analisi di comportamenti non verbali, tool di annotazione come ELAN.
Analisi automatica del corpo: movimento, gesti, espressioni facciali, parlato. Tecniche di cattura dei dati, estrazione di feature e analisi automatica.
Social artificial intelligence: esempi, psicologia sociale, psicologia organizzativa, social robotics.
Affective computing: teoria delle emozioni, riconoscimento di emozioni in HCI.
Integrazione di segnali multimodali non verbali: tecniche di fusione come late and early fusion.

Laboratorio
Deep Image matching : implementazione Python di metodi di feature detection and matching.
Ricostruzione di modelli 3D: structure and motion con Zephyr.
Stima della posa della camera : implementazione C# del metodo di Fiore.
Grafica 3D: modellazione e rendering in Unity.
Model-based AR: implementazione di una pipeline AR complete integrando codice Python e Unity.
Aspetti avanzati: deep camera pose estimation, riconoscimento di modelli.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Esame orale
Valutazione attività di laboratorio

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