Negli ultimi anni l'Intelligenza Artificiale (AI – Artificial Intelligence) sta dirompendo in ogni ambito della nostra vita. È applicata in maniera proficua al marketing, alla ricerca in ambito biologico, fisico e chimico, nella sicurezza, nel trading, alla guida e in molti altri ambiti...
Un ripasso/introduzione (non sono presupposte particolari conoscenze preliminari) delle principali funzioni elementari: polinomiali, razionali, trigonometriche, esponenziali e logaritmiche.
Nel corso ci andremo ad occupare soprattutto di quest'ultima tematica, la guida autonoma (Autonomous driving).
Lo scopo del corso sarà quello di realizzare una "macchina" che sarà in grado di seguire un percorso non prestabilito, dovrà quindi essere addestrata una Rete Neurale (Neural Network) a seguire una strada non nota a priori (lane following) che può presentare ostacoli o pericoli (obstacle detection).
Per poter acquisire le informazioni del mondo circostante la nostra macchina sarà dotata di una videocamera; le immagini così acquisite dovranno essere elaborate e modificate tramite algoritmi di Computer Vision (CV) per poter essere date come input agli algoritmi di AI.
La maggior parte degli algoritmi di AI e CV sarà sviluppata in Python, i moduli utilizzati saranno Keras, OpenCV, scikit, TensorFlow, matplotlib.
Per la parte di attuazione dei comandi e controllo della macchina verrà utilizzato un framework molto diffuso nell'ambito della robotica ROS (Robot Operating System) www.ros.org.
La macchina sulla quale testeremo gli algoritmi sarà una piattaforma robotica, basta su Arduino e Jetson Nano, una scheda realizzata da nVidia (si... quella che fa le schede video!) per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning.
Programma
Obiettivi
Il corso prevede due livelli:
ATTENZIONE – Per seguire il corso è necessario essere provvisti del proprio PC, questo deve essere dotato, se possibile, di un sistema operativo Windows (7 o 10) o Linux (Ubuntu, Debian). Inoltre, è da preferire un sistema dotato di almeno 4GB di RAM, processore (CPU) a 64 bit e 30GB di spazio disponibile sul disco. Nel caso di dubbi non esitare a contattare stem@campusmfs.it.
È necessario avere i diritti di amministratore sul proprio PC (si dovranno installare alcuni software).
Per garantire la distanza di sicurezza ogni studente dovrà essere dotato del proprio PC.
Maggiori informazioni a riguardo saranno fornite tramite mail nelle settimane precedenti al campus.
DOCENTI
Ing. Alessandro Berruti – Laureato in Ingegneria Elettronica al Politecnico di Torino.
Appassionato di Robotica. Lavora presso EMA s.r.l. come progettista hardware e software.
Ing. Francesco Viggiano – Laureato in Ingegneria Elettronica al Politecnico di Torino. Si
occupa di progettazione software e machine learning.
Cosa accomuna il più grande centro di ricerca del mondo, il CERN, dove l'enorme acceleratore di particelle LHC viene usato per svelare i misteri dell'Universo, e ITER, il gigantesco progetto per la costruzione del primo reattore a fusione nucleare? La risposta si trova nel campo della fisica delle particelle. Sembra incredibile, ma per risolvere i grandi quesiti dell'umanità, "Da dove veniamo?" e "Che ne sarà dell'Universo?", e per trovare una soluzione ai più gravi problemi del nostro tempo, la crisi energetica ed il riscaldamento globale, gli scienziati lavorano con della materia così piccola da non essere visibile ad occhio nudo.
In questo corso, ci mettiamo nei panni di fisici e matematici che elaborano moli di dati sperimentali per verificare nuove teorie, e di ingegneri che si occupano di realizzare e far funzionare dei colossi tecnologici come LHC e ITER. Ampio spazio verrà dato nell'introdurre i concetti fondamentali e le motivazioni che hanno portato ad intraprendere queste avventure scientifiche. Infine, ci si concentrerà sulle ultime scoperte e le sfide che attendono questi due enormi progetti.
Acceleratori di particelle
Reattori per fusione nucleare
DOCENTE
Ing. Andrea Musso – Laureato in Ingegneria Energetica presso l'Università di Bologna con
tesi riguardo i cavi superconduttori per acceleratori di particelle. Ha svolto dei periodo di
ricerca all'esterno presso il CERN di Ginevra, l'Università di Reykjavík e la Seoul National
University. Attualmente, sta concludendo un dottorato di ricerca presso la sua Alma Mater riguardo
magneti realizzati con superconduttori di ultima generazione.