L’obiettivo formativo del corso è avvicinare lo studente ad alcune applicazioni dell’Intelligenza Artificiale (IA) e Machine Learning (ML) in campo ingegneristico e in campo artistico. Il corso è quindi concepito in due parti: la prima che riguarda applicazioni di IA all’ingegneria dell'energia elettrica e dell'informazione; la seconda che si concentra sull’utilizzazione di tecniche di ML per la produzione musicale e artistica in generale. Lo studente avrà così l’opportunità di apprendere come l’IA sia uno strumento molto versatile e performante in campi applicativi pur molto distanti culturalmente.
scheda docente materiale didattico
- Note introduttive sugli algoritmi e sul problem solving dal punto di vista ingegneristico
- Il calcolo Evolutivo: Algoritmi Genetici, Swarm Intelligence.
- Le Reti Neurali.
- Linguaggi di programmazione ed ambienti di sviluppo: python.
2. Applicazione dell’intelligenza artificiale nell’ingegneria industriale e dell’informazione
- Applicazione di Calcolo Evolutivo per l’ottimizzazione e i problemi inversi nell'ingegneria dei materiali, energia e in campo biomedico.
- Modelli Neurali, genetici e di swarm intelligence applicati alla modellistica di materiali e dispositivi.
- Applicazione dell’IA e del machine learning nell’ambito della progettazione.
3. Applicazioni dell'IA alla musica e all'arte in generale
- Tecniche di ML per la Composizione musicale. Come informatizzare il segnale musicale: il MIDI.
- Intelligenza artificiale generativa nelle arti visive e letterarie.
Intelligenza Artificiale e arte - ISBN-13 978-8816606012 Editore Jaca Book Data di pubblicazione 5 novembre 2020
Dispense fornite dal docente.
Programma
1. Algoritmi ed intelligenza artificiale- Note introduttive sugli algoritmi e sul problem solving dal punto di vista ingegneristico
- Il calcolo Evolutivo: Algoritmi Genetici, Swarm Intelligence.
- Le Reti Neurali.
- Linguaggi di programmazione ed ambienti di sviluppo: python.
2. Applicazione dell’intelligenza artificiale nell’ingegneria industriale e dell’informazione
- Applicazione di Calcolo Evolutivo per l’ottimizzazione e i problemi inversi nell'ingegneria dei materiali, energia e in campo biomedico.
- Modelli Neurali, genetici e di swarm intelligence applicati alla modellistica di materiali e dispositivi.
- Applicazione dell’IA e del machine learning nell’ambito della progettazione.
3. Applicazioni dell'IA alla musica e all'arte in generale
- Tecniche di ML per la Composizione musicale. Come informatizzare il segnale musicale: il MIDI.
- Intelligenza artificiale generativa nelle arti visive e letterarie.
Testi Adottati
Zhng, A., Lipton, Z. C., Li, M., & Smola, A. J. (2021). Dive into deep learning. arXiv preprint arXiv:2106.11342. Disponibile online: https://d2l.ai/Intelligenza Artificiale e arte - ISBN-13 978-8816606012 Editore Jaca Book Data di pubblicazione 5 novembre 2020
Dispense fornite dal docente.
Bibliografia Di Riferimento
Zhng, A., Lipton, Z. C., Li, M., & Smola, A. J. (2021). Dive into deep learning. arXiv preprint arXiv:2106.11342. Disponibile online: https://d2l.ai/ Intelligenza Artificiale e arte - ISBN-13 978-8816606012 Editore Jaca Book Data di pubblicazione 5 novembre 2020Modalità Erogazione
Il corso viene erogato in presenza.Modalità Valutazione
Discussione di argomenti del corso con domande aperte.