Il laboratorio permette di ampliare ed approfondire le esercitazioni pratiche sugli argomenti teorici trattati nel corso di "Informatica multimediale e Intelligenza Artificiale".

L'attività didattica svolta nel laboratorio è parte integrante della Cattedra Jean Monnet EDIT - Ethics for inclusive digital Europe, co-finanziata dall'Unione Europea nell'ambito delle Jean Monnet Actions in the field of higher education.

L'obiettivo del laboratorio è quello di apprendere gli strumenti di base necessari per affrontare la comprensione, l'utilizzo e la creazione di sistemi di Intelligenza Artificiale, insieme alle capacità di analizzare classi di problemi adatti ad essere trattati con metodi e tecniche caratterizzanti della disciplina. Saranno introdotti e strumenti di sviluppo di soluzioni per l'Intelligenza Artificiale low/no coding al fine di permettere l'implementazione di soluzioni con competenze di programmazione di base.

- Ambienti low / no coding per l'Intelligenza Artificiale
- Architetture reti Deep: Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Recurrent and Recursive Networks, etc.
- Training di reti Deep
- Esercitazioni su Deep Learning e dati multimediali nel settore della comunicazione
- Introduzione alle reti generative avversarie (GAN) e casi d'uso nel settore della comunicazione

Le risorse didattiche fornite agli studenti consistono in dispense e video tutorial dei sistemi di sviluppo di soluzioni di AI.

• Esercitazioni di Intelligenza Artificiale e Deep Learning svolte in classe. Gli studenti avranno a disposizione un computer sul quale eseguire gli esercizi pratici di classificazione e interpretazione di immagini e video.
  
  Le esercitazioni si svolgeranno in gruppo attraverso l'utilizzo di ambienti low / no coding per l'Intelligenza Artificiale.
  
  Le lezioni laboratoriali si svolgeranno in parallelo a quelle corso di "Informatica multimediale e Intelligenza Artificiale" al fine di permettere un approfondimento tecnico / pratico dei contenuti teorici.

• La valutazione del livello di apprendimento degli studenti consiste in una prova pratica che prevede l'implementazione di un caso d'uso di approcci di Deep Learning nel settore della comunicazione multimediale e viene svolta durante le ore di laboratorio.
  
  

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