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Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
“Artificial Intelligence is the new electricity”
Andrew NgAdjunct professor at Stanford University
co-founded and led Google Brainformer Vice President and Chief Scientist at Baidu
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Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Machine Learning: un caso di studio
Ad-hoc classification (es. Passive IR)
ML-based & DL-based classification
DL: Adatto in casi di alta
complessità nei dati da
processare.
Industry sectorsAutomobile, Sports,
Entertainment, Consumer,
Robot, Health care, Security,
Monitoring, Agriculture, ect.
Human-level performance(image classification, natural
language processing, speech
recognition).
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• Il curriculum:
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Intelligenza Artificiale e Machine Learning (1)
Totale 57 cfu
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Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Intelligenza Artificiale e Machine Learning (2)
Totale 63 cfu
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• Introduce i modelli, i metodi e le tecniche fondamentali di variearee dell'Intelligenza Artificiale, con particolare riferimento ai seguenti temi:
• Ricerca automatica nello spazio degli stati,
• Rappresentazione della conoscenza,
• Ragionamento automatico,
• Apprendimento automatico,
• Elaborazione del linguaggio naturale,
• Visione artificiale.
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Intelligenza ArtificialeA
rtificialIntelligence
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• La conoscenza della logica classica e di alcuni sistemi di logicanon classica, della relativa semantica formale e metodi di dimostrazione.
• Acquisire la capacità di utilizzare le logiche studiate per la rappresentazione di realtà sia statiche che dinamiche.
• Presentazione di alcune importanti applicazioni della logica in ambito informatico.
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
LogicaLogic
for Com
puter science
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• I metodi e gli algoritmi tipici: supervisionati, non supervisionatie per rinforzo, e di utilizzarli come strumenti per lo sviluppo di tecnologie innovative.
• Principali aree di studio: regressione, classificazione e clustering.
• Impiego delle basi teoriche in vari domini: Health Care, Data Science, Data Mining, Analisi Finanziaria, Videogame, Computer Vision, Recommender Systems.
• Seminari monografici (anche aziendali) dedicati a vari casi di studio.
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Machine LearningM
achine Learning
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• I metodi per la progettazione, l’implementazione e la sperimentazione di sistemi adattivi su Web realizzati mediantetecniche di IA, con particolare riferimento alle tecniche di ML.
• Specifica attenzione sarà posta ai sistemi di Information Retrieval, Sentiment Analysis, User Modeling eRecommender Systems.
• Si approfondiranno le tecniche il riconoscimento delle comunità e più in generale l’analisi dei social network (e.g., Facebook e Twitter) che consentiranno di esplorare fenomeni come la diffusione delle fake news, il filter bubble e la polarizzazione degliutenti.
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Sistemi Intelligenti per InternetIntelligent System
s for the Internet
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• Competenze avanzate e specifiche nell'ambito delle architetture di reti neurali Deep.
• Una parte teorica e metodologica sui concetti fondamentali, e da attività laboratoriali con l'obiettivo di acquisire competenze su:
• Addestrare e ottimizzare in maniera adeguata reti neurali Deep;
• Saper distinguere tra diverse soluzioni,
• Saper selezionare e personalizzare le architetture di reti più efficaci da utilizzare in ambiti applicativi reali.
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Deep LearningD
eepLearning
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• Modelli e tecniche di risoluzione sia per la pianificazione"classica", sia per la pianificazione temporale, coinvolgendoaspetti di scheduling.
• Saranno inoltre presentate e discusse diverse applicazioni ed esempi di utilizzo delle tecniche presentate, anche in relazione al controllo di robot autonomi.
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Pianificazione AutomaticaPlanning
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• Avvicinare lo studente ad alcune applicazioni della IA e ML in campo ingegneristico e in campo artistico.
• Riguarda applicazioni di IA all’ingegneria dell'energia elettrica e dell'informazione.
• Si concentra inoltre sull’utilizzazione di tecniche di ML per la produzione musicale e artistica in generale.
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Artificial Intelligence from Engineering to ArtsA
rtificialIntelligence from
Engineeringto A
rts
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• Strumenti formali per modellare le interazioni strategiche tradue o più giocatori, tipicamente individui razionali che prendonodecisioni allo scopo di ottimizzare i propri obiettivi soggettivi.
• Nel corso verranno studiati giochi cooperativi e non cooperativi, partendo dalle applicazioni in ambito sociale, politico o economico, per arrivare alle applicazioni in diversiambiti della IA, dall’addestramento di reti neuraliall'apprendimento per rinforzo nei sistemi multi-agente.
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Teoria dei GiochiG
ame Theory
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• Algoritmi e Metodi di Ottimizzazione
• Decision Support Systems and Analytics
• Laboratorio di Multimedialità
• Storia dell’Intelligenza Artificiale
• Diritto dei Dati
• Cybersecurity
• Visualizzazione delle Informazioni
• …
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Altri corsi
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Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine Learning
AI LABUNIVERSITÀ ROMA TRE
http://ai-lab-03.dia.uniroma3.it
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§ Dal 2017 due membri fanno parte della
A.I. Task Force promossa dall’Agenzia per l’Italia Digitale (AgID).
§ Dal 2018 membro del Laboratorio Nazionale di
Artificial Intelligence and Intelligent Systems (AIIS)
del CINI.
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A.I. Lab: Research Activity Timeline
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
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Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
A.I. Lab: Team docenti
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• Dip. di Informatica @ Univ. di TorinoPoint-of-Interest Recommender Systems based on large repositories of Linked data
• Dip. di Ingegneria Informatica, Automatica e Gestionale @ Univ. SapienzaMOOCs, learning object repositories and Adaptive Learning
• Dip. di Matematica e Informatica @ Univ. di UdineRecsys per Startup e SME Innovation
• Information Systems Dep. @ Univ. di Haifa (Israel)NLP-based mining on pubmed publications.
• Institute of cognitive sciences and technologies (ISTC) @ CNR ItalyKnowledge Engineering and Planning
• Intelligent Systems @ Trinity College (Ireland)Scholar paper Recsys
• Nokia Bell Labs, Cambridge (UK)Health recommender systems based on data extracted from Activity Trackers
• Web Information Systems @ Univ. di Delft (Netherlands)Beyond accuracy metrics in Recsys
Curriculum di Intelligenza Artificial e Machine LearningFabio Gasparetti
Alcune collaborazioni
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• Supermicro x10dgq: Piattaforma ad alto parallelismo GPU-enabled basata su4 schede NVIDIA Tesla P100 NVlink da 16Gb, 512Gb di RAM DDR4-2400 ECC.
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Attrezzature: GPU-enabled workstation
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• Tobii Pro Glasses 3: Rileva i movimenti oculari con 4 sensori, con una velocità di 50 o 100Hz, registrando filmati 1920x1080 @25 fps e memorizzando dati provenienti da sensori giroscopici e accelerometrici.
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Attrezzature: Eye-tracker
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AI & ML Opportunità e Prospettive
1 Crescente richiesta di laureati con competenze di IA & ML e Data Science
Confrontarsi con problemi concreti.
Ampio spettro di tematiche IA-related trattate
Forte base metodologica
Scenari reali di impiego delle tecnologie IA e ML trattate
Didattica personalizzata durante le attivitàlaboratoriali e progettuali
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