20810267 - Artificial Intelligence from Engineering to Arts

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

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 2020

Modalità Erogazione

Il corso viene erogato in presenza.

Modalità Frequenza

La frequenza è fortemente consigliata.

Modalità Valutazione

Discussione di argomenti del corso con domande aperte.

scheda docente | materiale didattico

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.
c

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.

Modalità Frequenza

Frequenza obbligatoria

Modalità Valutazione

Valutazione del progetto sperimentale e domande aperte su argomenti erogati durante il corso