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L'ascesa dell'Intelligenza Artificiale e della Robotica sta trasformando il panorama tecnologico, economico e sociale mondiale. La specializzazione in aree come la Visione Artificiale è diventata fondamentale per rimanere all'avanguardia in quest'epoca di rapidi progressi e cambiamenti dirompenti. La crescente interazione tra macchine ed esseri umani, così come la necessità di elaborare in modo efficiente le informazioni visive, richiede professionisti altamente qualificati in grado di affrontare queste sfide e di guidare l'innovazione.

Il master specialistico in Robotica e Visione Artificiale offre una preparazione completa in queste discipline emergenti, coprendo argomenti come la realtà aumentata, l'intelligenza artificiale e l'elaborazione delle informazioni visive nelle macchine, ecc. Gli studenti beneficeranno di un approccio teorico-pratico, imparando gli ultimi sviluppi della robotica e della visione artificiale e come applicare queste conoscenze in ambienti reali.

Inoltre, il programma è in modalità 100% online, il che consente agli studenti di adattare il loro apprendimento alle loro circostanze personali e professionali, rendendo più facile per loro combinare l'apprendimento con le proprie responsabilità. Gli studenti avranno accesso a materiali didattici di alta qualità, come riassunti video, letture essenziali e video di approfondimento, che forniranno loro una panoramica completa della Robotica e della Visione Artificiale.

Il master specialistico in Robotica e Visione Artificiale rappresenta quindi un'opportunità unica per gli informatici che desiderano differenziarsi in un mercato del lavoro altamente competitivo e acquisire competenze specialistiche in un settore con un grande potenziale di crescita.

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Questo master specialistico in Robotica e Visione Artificiale possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Lo sviluppo di casi di studio pratici presentati da esperti in campo Informatico
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative nello sviluppo di Robot e Visione Artificiale
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su temi controversi e lavoro di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o portatile provvisto di connessione a internet

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Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti nell’ambito del giornalismo, che apportano la propria esperienza a questa preparazione, oltre a specialisti riconosciuti e appartenenti  a società scientifiche e università di riferimento.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

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L'obiettivo principale del master specialistico in Robotica e Visione Artificiale è quello di formare esperti nel campo della robotica, fornendo una solida base teorica e pratica in aree essenziali come la visione artificiale, la robotica mobile e l'intelligenza artificiale applicata alla robotica. Gli studenti impareranno a progettare e sviluppare sistemi robotici avanzati che siano efficienti e collaborativi, migliorando l'interazione uomo-robot e garantendo la sicurezza in contesti diversi.

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Obiettivi generali

• Sviluppare le basi matematiche per la modellazione cinematica e dinamica dei robot
• Approfondire l'uso di tecnologie specifiche per la creazione di architetture robotiche, la modellazione e la simulazione di robot
• Generare conoscenze specialistiche sull'Intelligenza Artificiale
• Sviluppare le tecnologie e i dispositivi più comunemente utilizzati nell'automazione industriale
• Identificare i limiti delle tecniche attuali per identificare i colli di bottiglia nelle applicazioni robotiche
• Ottenere una panoramica dei dispositivi e dell'hardware utilizzati nel mondo della visione artificiale
• Analizzare i diversi campi di applicazione della visione
• Identificare i progressi tecnologici nel campo della visione
• Valutare le ricerche in corso e le prospettive per i prossimi anni
• Stabilire una solida base per la comprensione degli algoritmi e delle tecniche di elaborazione delle immagini digitali
• Valutare le tecniche fondamentali di visione artificiale
• Analizzare tecniche avanzate di elaborazione delle immagini
• Presentare la libreria open 3D
• Analizzare i vantaggi e le difficoltà di lavorare in 3D anziché in 2D
• Introdurre le reti neurali ed esaminarne il funzionamento
• Analizzare le metriche per una formazione adeguata
• Analizzare le metriche e gli strumenti esistenti
• Esaminare il pipeline di una rete di classificazione delle immagini
• Analizzare le reti neurali di segmentazione semantica e le loro metriche

Obiettivi specifici

Modulo 1. Robotica. Progettazione e Modellazione di Robot

• Approfondire l'uso della Tecnologia di Simulazione Gazebo
• Padroneggiare l'uso del linguaggio di Modellazione di Robot URDF
• Sviluppare competenze nell'uso della tecnologia di Robot Operating System
• Modellare e simulare robot manipolatori, robot mobili terrestri, robot mobili aerei e modellazione e simulazione di robot mobili acquatici

Modulo 2. Agenti intelligenti. Applicare l'Intelligenza Artificiale ai Robot e ai Softbots

• Analizzare l'ispirazione biologica per l'Intelligenza Artificiale e gli agenti intelligenti
• Valutare la necessità di algoritmi intelligenti nella società odierna
• Determinare le applicazioni di tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale sugli Agenti Intelligenti
• Dimostrare la forte connessione tra robotica e intelligenza artificiale
• Stabilire le esigenze e le sfide presentate dalla Robotica che possono essere risolte con Algoritmi intelligenti
• Sviluppare implementazioni concrete di algoritmi di Intelligenza Artificiale
• Identificare gli algoritmi di Intelligenza Artificiale che si sono affermati nella società odierna e il loro impatto sulla vita quotidiana

Modulo 3. Deep Learning

• Analizzare le famiglie che compongono il mondo dell'intelligenza artificiale
• Compilare i principali frameworks di Deep Learning
• Definire le reti neurali
• Presentare i metodi di apprendimento delle reti neurali
• Sostanziare le funzioni di costo
• Stabilire le funzioni di attivazione più importanti
• Esaminare le tecniche di regolarizzazione e standardizzazione
• Sviluppare metodi di ottimizzazione
• Introdurre i metodi di inizializzazione

Modulo 4. La Robotica nell'Automazione dei Processi Industriali

• Analizzare l'uso, le applicazioni e i limiti delle reti di comunicazione industriale
• Stabilire gli standard di sicurezza delle macchine per una corretta progettazione
• Sviluppare tecniche di programmazione PLC pulite ed efficienti
• Formulare nuovi modi di organizzare le operazioni utilizzando le macchine a stati
• Dimostrare l'implementazione dei paradigmi di controllo in applicazioni PLC reali
• Fornire una base per la progettazione di sistemi pneumatici e idraulici nell'automazione
• Identificare i principali sensori e attuatori della robotica e dell'automazione

Modulo 5. Sistemi di Controllo Automatico in Robotica

• Generare conoscenze specialistiche per la progettazione di controllori non lineari
• Analizzare e studiare i problemi di controllo
• Padroneggiare i modelli di controllo
• Progettare controllori non lineari per sistemi robotici
• Implementare i controllori e valutarli in un simulatore
• Identificare le diverse architetture di controllo esistenti
• Esaminare le basi del controllo della visione
• Sviluppare tecniche di controllo all'avanguardia, come il controllo predittivo o il controllo basato sull'apprendimento automatico

Modulo 6. Algoritmi di Pianificazione Robotica

• Stabilire i diversi tipi di algoritmi di pianificazione
• Analizzare la complessità della pianificazione del movimento nella robotica
• Sviluppare tecniche di modellazione dell'ambiente
• Esaminare i pro e i contro delle diverse tecniche di pianificazione
• Analizzare gli algoritmi centralizzati e distribuiti per il coordinamento dei robot
• Identificare i diversi elementi della teoria delle decisioni
• Suggerire algoritmi di apprendimento per risolvere problemi decisionali

Modulo 7. Visione artificiale

• Stabilire come funziona il sistema visivo umano e come viene digitalizzata un'immagine
• Analizzare l'evoluzione della visione artificiale
• Valutare le tecniche di acquisizione delle immagini
• Generare una conoscenza specialistica dei sistemi di illuminazione come fattore importante nell'elaborazione delle immagini
• Identificare i sistemi ottici esistenti e valutarne l'uso
• Esaminare i sistemi di visione 3D e come questi sistemi conferiscono profondità alle immagini
• Sviluppare i diversi sistemi che esistono al di fuori del campo visibile all'occhio umano

Modulo 8. Applicazioni e stato dell'arte

• Analizzare l'uso della visione artificiale nelle applicazioni industriali
• Determinare come la visione si applica alla rivoluzione dei veicoli autonomi
• Analisi delle immagini nell'analisi del contenuto
• Sviluppare algoritmi di Deep Learning per il settore medico e di Machine Learning per l'assistenza in sala operatoria
• Analizzare l'uso della visione nelle applicazioni commerciali
• Determinare come i robot hanno gli occhi attraverso la visione artificiale e come si applica ai viaggi nello spazio
• Stabilire cos'è la realtà aumentata e i campi d'impiego
• Analizzare la rivoluzione del Cloud Computing
• Presentare lo Stato dell'Arte e ciò che ci aspetta nei prossimi anni

Modulo 9. Tecniche di Visione Artificiale in Robotica: Elaborazione e Analisi delle Immagini

• Analizzare e comprendere l'importanza dei sistemi di visione nella robotica
• Stabilire le caratteristiche dei diversi sensori di rilevamento per scegliere il più adatto all'applicazione
• Identificare le tecniche per estrarre informazioni dai dati dei sensori
• Applicare strumenti di elaborazione delle informazioni visive
• Progettare algoritmi di elaborazione digitale delle immagini
• Analizzare e prevedere l'effetto delle modifiche dei parametri sui risultati degli algoritmi
• Valutare e convalidare gli algoritmi sviluppati rispetto ai risultati

Modulo 10. Sistemi di Percezione Visiva per Robot con Apprendimento Automatico

• Padroneggiare le tecniche di apprendimento automatico più utilizzate oggi nel mondo accademico e industriale
• Approfondire la comprensione delle architetture delle reti neurali per applicarle efficacemente a problemi reali
• Riutilizzare reti neurali esistenti in nuove applicazioni grazie al Transfer Learning
• Identificare nuovi campi di applicazione delle reti neurali generative
• Analizzare l'uso delle tecniche di apprendimento in altri campi della robotica, come la localizzazione e la mappatura
• Sviluppare le attuali tecnologie cloud per sviluppare la tecnologia basata sulle reti neurali
• Esaminare l'implementazione di sistemi di visione per apprendimento in sistemi reali e incorporati

Modulo 11. SLAM Visiva. Localizzazione di Robot e Mappatura Simultanea con Tecniche di Visione Artificiale

• Concretizzare la struttura di base di un sistema di Localizzazione e Mappatura Simultanea (SLAM)
• Identificare i sensori di base utilizzati per la Localizzazione e la Mappatura Simultanee (SLAM visiva)
• Stabilire i limiti e le capacità dello SLAM visiva
• Comprendere le nozioni di base della geometria proiettiva ed epipolare per comprendere i processi di proiezione delle immagini
• Identificare le principali tecnologie SLAM visive: Filtraggio Gaussiano, Ottimizzazione e rilevamento della chiusura del loop
• Descrivere in dettaglio il funzionamento dei principali algoritmi di SLAM visiva
• Analizzare come effettuare la messa a punto e la parametrizzazione degli algoritmi di SLAM

Modulo 12. Applicazione alla Robotica delle Tecnologie di Realtà Virtuale e Aumentata

• Determinare la differenza tra i diversi tipi di realtà
• Analizzare gli standard attuali per la modellazione di elementi virtuali
• Esaminare le periferiche più utilizzate negli ambienti immersivi
• Definire modelli geometrici di robot
• Valutare i motori fisici per la modellazione dinamica e cinematica dei robot
• Sviluppare progetti di Realtà Virtuale e Realtà Aumentata

Modulo 13. Sistemi di Comunicazione e Interazione con Robot

• Analizzare le attuali strategie di elaborazione del linguaggio naturale: euristica, stocastica, basata su reti neurali, apprendimento basato sul rinforzo
• Valutare i vantaggi e i punti deboli dello sviluppo di sistemi di interazione trasversali o incentrati sulla situazione
• Specificare i problemi ambientali da risolvere per una comunicazione efficace con il robot
• Stabilire gli strumenti necessari per gestire l'interazione e discernere il tipo di iniziativa di dialogo da perseguire
• Combinare le strategie di riconoscimento dei modelli per dedurre le intenzioni dell'interlocutore e rispondere nel miglior modo possibile
• Determinare l'espressività ottimale del robot in base alla sua funzionalità e all'ambiente e applicare tecniche di analisi emotiva per adattare la sua risposta
• Proporre strategie ibride per l'interazione con il robot: vocale, tattile e visiva

Modulo 14. Elaborazione delle immagini digitali

• Esaminare le librerie commerciali e open source per l'elaborazione delle immagini digitali
• Determinare cosa sia un'immagine digitale e valutare le operazioni fondamentali per poter lavorare con essa
• Presentare i filtri nelle immagini
• Analizzare l'importanza e l'uso degli istogrammi
• Introdurre strumenti per modificare le immagini pixel per pixel
• Proporre strumenti di segmentazione delle immagini
• Analizzare le operazioni morfologiche e le loro applicazioni
• Determinare la metodologia di calibrazione delle immagini
• Valutare i metodi di segmentazione delle immagini con la visione convenzionale

Modulo 15. Elaborazione delle immagini digitali avanzata

• Esaminare i filtri avanzati per l'elaborazione digitale delle immagini
• Determinare gli strumenti di estrazione e analisi dei contorni
• Analizzare gli algoritmi di ricerca degli oggetti
• Dimostrare come lavorare con le immagini calibrate
• Analizzare le tecniche matematiche per l'analisi delle geometrie
• Valutare le diverse opzioni di composizione dell'immagine
• Sviluppare interfaccia utente

Modulo 16. Elaborazione delle immagini 3D

• Esaminare un'immagine 3D
• Analizzare il software utilizzato per l'elaborazione dei dati 3D
• Sviluppare open3D
• Determinare i dati rilevanti di un'immagine 3D
• Dimostrare gli strumenti di visualizzazione
• Definire i filtri per la soppressione del rumore
• Proporre strumenti per i Calcoli Geometrici
• Analizzare le metodologie di rilevamento degli oggetti
• Valutare i metodi di triangolazione e di ricostruzione della scena

Modulo 17. Reti convoluzionali e classificazione delle immagini

• Generare conoscenza specializzata sulle reti neurali convoluzionali
• Stabilire le metriche di valutazione
• Analizzare il funzionamento delle CNN per la classificazione delle immagini
• Valutare il Data Augmentation
• Proporre tecniche per evitare l'Overfitting
• Esaminare le diverse architetture
• Compilare i metodi di inferenza

Modulo 18. Rilevamento di oggetti

• Analizzare il funzionamento delle reti di rilevamento degli oggetti
• Esaminare i metodi tradizionali
• Determinare le metriche di valutazione
• Identificare i principali set di dati utilizzati nel mercato
• Proporre architetture del tipo Two Stage Object Detector
• Analizzare metodi di Fine Tunning
• Esaminare diverse architetture Single Shoot
• Stabilire algoritmi di tracciamento degli oggetti
• Eseguire lo screening e il monitoraggio delle persone

Modulo 19. Segmentazione delle immagini con deep learning

• Analizzare il funzionamento delle reti di segmentazione semantica
• Valutare i metodi tradizionali
• Esaminare le metriche di valutazione e le diverse architetture
• Esaminare i domini video e i punti di cloud
• Applicare i concetti teorici attraverso diversi esempi

Modulo 20. Segmentazione Avanzata delle Immagini e Tecniche Avanzate di Visione Artificiale

• Generare conoscenze specialistiche sulla gestione degli strumenti
• Esaminare la segmentazione semantica in medicina
• Identificare la struttura di un progetto di segmentazione
• Analizzare gli autocodificatori
• Sviluppare reti generative avversarie

Preparati ad affrontare le sfide della robotica del futuro e a contribuire al progresso della tecnologia in vari settori"