A cura di Scuola di Robotica

Ottobre 2018: A Genova corso del progetto Erasmus Robotics Over IP

ROIP (Robotics Over Internet Protocol) è un progetto Erasmus Plus iniziato a fine 2016 e ha l’obiettivo di assicurare un training e delle comptetenze up-to-date a docenti e studenti sull’uso delle reti di comunicazione e della robotica e fornire documentazione e app in Creative Commons. I corsi saranno nelle cinque lingue dei partner, turco, italiano, polacco, inglese, portoghese. Scuola di Robotica e’ partner.

 

Corso a Genova sull’Intelligenza Artificiale (8-12 ottobre 2018)

Obiettivo del corso e’ fornire ai partecipanti le basi teoriche e la conoscenza pratica necessaria per progettare e implementare semplici sistemi intelligenti. Il corso iniziera’ con una overview generale sulla storia dell’Intellgenza Artificiale e si focalizzerà sugli sviluppi più recenti dell’AI che stanno modificando diversi settori, e anche la nostra vita quotidiana. Parleremo di apprendimento, di machine learning e di deep machine learning.
Analizzeremo come implementare semplici modelli di machine learning come modelli di analisi predittiva (regressione lineare) e semplici sistemi a classificatori (regressione logistica).
Analizzeremo quindi il deep learning e il deep neural network (DNN). E vedremo come implementare e istruire una deep neural network mediante l’algoritmo di propagazione forward-back.

Si passerà poi alla CNN, la rete neurale convoluzionale, alla sua implementazione e si vedrà come istruirla per riconoscere oggetti, animali, persone, per esempio, veicoli, anche in real time. Vedremo come impiegare ed estendere modelli istruiti come il modello di riconoscimento degli oggetti di Google.

Passeremo poi alle reti neurali ricorrenti (RNN) e le loro applicazioni nel trattare il linguaggio naturale.Vedremo come funzionano tecnologie come il Speech to Text, il Text to Speech, traduttori come Google Translator e studieremo come si creano i chatbots.
Infine, parleremo del reinforcement learning (RL) o apprendimento per rinforzo, come istruire un agente intelligente a imparare alcuni compiti come giocare a un video gico mediante l’osservazione degli screenshot, o imparare a muoversi autonomamente in un ambiente virtuale e vedremo a grandi linee che cosa vi sia dietro gli algoritmi per la guida autonoma.

Il corso sarà di carattere laboratoriale e come ambiente di IA useremo Tensorflow, considerato oggi lo strumento migliore per implementare modelli e che permette di creare soluzioni molto complesse pronte all’uso che possano essere applicate su diversi device e su CPU/GPU/TPU.
Vedremo inoltre come, mediante l’uso di RNN e CNN, il robot NAO riuscirà a comprendere il linguaggio naturale e a riconoscere oggetti.

 

 

 

 

 

 

tags:

Design, Progetti europei

A cura di Scuola di Robotica

Ottobre 2018: A Genova corso del progetto Erasmus Robotics Over IP

ROIP (Robotics Over Internet Protocol) è un progetto Erasmus Plus iniziato a fine 2016 e ha l’obiettivo di assicurare un training e delle comptetenze up-to-date a docenti e studenti sull’uso delle reti di comunicazione e della robotica e fornire documentazione e app in Creative Commons. I corsi saranno nelle cinque lingue dei partner, turco, italiano, polacco, inglese, portoghese. Scuola di Robotica e’ partner.

 

Corso a Genova sull’Intelligenza Artificiale (8-12 ottobre 2018)

Obiettivo del corso e’ fornire ai partecipanti le basi teoriche e la conoscenza pratica necessaria per progettare e implementare semplici sistemi intelligenti. Il corso iniziera’ con una overview generale sulla storia dell’Intellgenza Artificiale e si focalizzerà sugli sviluppi più recenti dell’AI che stanno modificando diversi settori, e anche la nostra vita quotidiana. Parleremo di apprendimento, di machine learning e di deep machine learning.
Analizzeremo come implementare semplici modelli di machine learning come modelli di analisi predittiva (regressione lineare) e semplici sistemi a classificatori (regressione logistica).
Analizzeremo quindi il deep learning e il deep neural network (DNN). E vedremo come implementare e istruire una deep neural network mediante l’algoritmo di propagazione forward-back.

Si passerà poi alla CNN, la rete neurale convoluzionale, alla sua implementazione e si vedrà come istruirla per riconoscere oggetti, animali, persone, per esempio, veicoli, anche in real time. Vedremo come impiegare ed estendere modelli istruiti come il modello di riconoscimento degli oggetti di Google.

Passeremo poi alle reti neurali ricorrenti (RNN) e le loro applicazioni nel trattare il linguaggio naturale.Vedremo come funzionano tecnologie come il Speech to Text, il Text to Speech, traduttori come Google Translator e studieremo come si creano i chatbots.
Infine, parleremo del reinforcement learning (RL) o apprendimento per rinforzo, come istruire un agente intelligente a imparare alcuni compiti come giocare a un video gico mediante l’osservazione degli screenshot, o imparare a muoversi autonomamente in un ambiente virtuale e vedremo a grandi linee che cosa vi sia dietro gli algoritmi per la guida autonoma.

Il corso sarà di carattere laboratoriale e come ambiente di IA useremo Tensorflow, considerato oggi lo strumento migliore per implementare modelli e che permette di creare soluzioni molto complesse pronte all’uso che possano essere applicate su diversi device e su CPU/GPU/TPU.
Vedremo inoltre come, mediante l’uso di RNN e CNN, il robot NAO riuscirà a comprendere il linguaggio naturale e a riconoscere oggetti.

 

 

 

 

 

 

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Design, Progetti europei