Programma

• Introduzione (2 ore): Intelligenza Artificiale, Apprendimento automatico, Visione artificiale. Terminologia. Dialogo con gli studenti: formazione ed esperienze individuali;
• Modelli neurali (4 ore). Nozioni sulla struttura dei sistemi neurali. Aree visuali della corteccia cerebrale. Simulazioni informatiche: le reti neurali. Apprendimento automatico e alcune basi matematiche.
• Il multilayer perceptron (4 ore). Esercitazione di laboratorio: come simulare un’architettura cerebrale e costruire un programma di calcolo.
• Riconoscimento automatico delle cifre decimali manoscritte (4 ore): applicazione del multilayer perceptron e dimostrazione delle reti neurali.
• Introduzione ai Modelli Neurali Convoluzionali (2 ore). Classificazione dei modelli più comuni. Caratteristiche e confronto con le reti lineari. Le Generative Adversarial Networks (GAN).
• Architettura delle GAN (4 ore). Modello schematico. Modulo generatore e modulo discriminatore. Apprendimento dei moduli. Esercitazione di laboratorio.
• Modelli StyleGAN e StyleGAN2 (4 ore). Generatori di stili. Mescolanza di stili. Apprendimento e valutazione dei risultati. Esercitazioni di laboratorio. Applicazioni ai beni culturali.
• Image-to-Image translation (4 ore). Applicazioni delle GAN. Pix2Pix GAN: come progettare e addestrare. Come trasformare immagini in altre immagini. Il caso della conversione da Google Maps a immagini da satellite. Il caso dei Beni Culturali. Esercitazioni di laboratorio.