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L'ascesa dell'Intelligenza Artificiale e della Robotica sta cambiando il panorama tecnologico, economico e sociale a livello globale. In questo contesto, la specializzazione in aree come la Visione Artificiale è fondamentale per mantenersi aggiornati in un ambiente caratterizzato da rapidi progressi e cambiamenti disruptivi. La crescente interazione tra uomo e macchina e la necessità di elaborare in modo efficiente le informazioni visive richiedono professionisti altamente qualificati per guidare l'innovazione e affrontare le nuove sfide. 

Uno scenario ideale per i professionisti dell'ingegneria che desiderano far carriera in un settore in crescita. Ragion per cui TECH ha progettato questo master specialistico in Robotica e Visione Artificiale, che fornisce una preparazione completa in queste discipline emergenti, coprendo argomenti come la Realtà Aumentata, l'Intelligenza Artificiale, l'elaborazione delle informazioni visive nelle macchine, ecc. 

Un programma che offre un approccio teorico-pratico che permette agli studenti di applicare le loro conoscenze in ambienti reali. Un corso 100% online che permette inoltre agli studenti di coniugare il loro apprendimento con gli impegni personali e professionali. Avranno quindi accesso a materiali didattici di alta qualità, come video, letture essenziali e risorse dettagliate, che forniranno loro una panoramica completa della Robotica e della Visione Artificiale. 

Inoltre, grazie al metodo Relearning, basato sulla continua ripetizione dei contenuti più importanti, lo studente ridurrà il numero di ore di studio e potrà assimilare facilmente 
i concetti più importanti. 

Una specializzazione unica nel panorama accademico che si distingue anche per un eccellente team di specialisti del settore. La sua vasta conoscenza ed esperienza nel settore si rispecchia in un programma avanzato, che solo TECH può offrire. 

Diventa un leader dell'innovazione e affronta le sfide in materia di etiche e sicurezza creando soluzioni innovative ed efficaci in diversi settori industriali" 

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

• 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 con cui è possibile realizzare una valutazione per migliorare l'apprendimento 
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative nello sviluppo di Robot e della Visione Artificiale 
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

Cogli l'opportunità di studiare un programma 100% online, coniugando il tuo tempo di studio con i tuoi impegni personali e professionali"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti della robotica, e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente. 

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 studente 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.

Analizzare attraverso il miglior materiale didattico come eseguire la regolazione e la parametrizzazione degli algoritmi SLAM"

Approfondisci quando e dove vuoi i progressi raggiunti in materia di Deep Learning"

Grazie a questa qualifica, l'ingegnere acquisirà le conoscenze necessarie per affrontare le sfide nel campo della Robotica e della Visione Artificiale, il che gli consentirà di distinguersi in un mercato del lavoro in costante evoluzione e di fornire soluzioni pratiche ed efficaci nel proprio settore. A tal fine, TECH mette a disposizione gli strumenti didattici più innovativi e un personale docente specializzato che risponderà a qualsiasi domanda degli studenti sui contenuti del programma.

I casi di studio di questo corso universitario ti forniranno un approccio estremamente pratico alla progettazione e alla modellazione dei robot" 

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, la modellazione e la simulazione di robot 
• Generare competenze specialistiche in materia di Intelligenza Artificiale 
• Sviluppare le tecnologie e i dispositivi più utilizzati nell'automazione industriale 
• Identificare i limiti delle tecniche attuali per identificare i colli di bottiglia nelle applicazioni robotiche 
• Ottenere una panoramica d’insieme sui dispositivi e sugli 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 principali tecniche 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 
• Conoscere le reti neurali ed esaminarne il funzionamento 
• Analizzare le metriche per una preparazione adeguata 
• Analizzare le metriche e gli strumenti esistenti 
• Esaminare la 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 

• Ottenere una conoscenza approfondita dell'uso della Tecnologia di simulazione Gazebo 
• Padroneggiare l'uso del linguaggio di modellazione di Robot URDF 
• Sviluppare conoscenze specialistiche nell'uso della tecnologia Robot Operating System 
• Modellare e simulare robot manipolatori, robot mobili terrestri, robot mobili aerei e modellare e simulare robot mobili acquatici 

Modulo 2. Agenti Intelligenti. Applicare l'Intelligenza Artificiale a Robot e Softbot

• Analizzare l'ispirazione biologica dell'Intelligenza Artificiale e degli agenti intelligenti 
• Valutare la necessità di algoritmi intelligenti nella società di oggi 
• Determinare le applicazioni delle tecniche avanzate di Intelligenza Artificiale sugli agenti intelligenti 
• Dimostrare la forte connessione tra Robotica e Intelligenza Artificiale 
• Definire le esigenze e le sfide della robotica che possono essere risolte con algoritmi intelligenti 
• Sviluppare implementazioni concrete di algoritmi di Intelligenza Artificiale 
• Identificare gli algoritmi di Intelligenza Artificiale stabiliti nella società di oggi e il loro impatto sulla vita quotidiana 

Modulo 3. Deep Learning 

• Analizzare le famiglie che compongono il mondo dell'intelligenza artificiale 
• Riassumere 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 
• Presentare i metodi di inizializzazione 

Modulo 4. Robotica nell'Automazione di Processi Industriali 

• Analizzare l'uso, le applicazioni e le limitazioni delle reti di comunicazione industriali 
• Stabilire gli standard di sicurezza della macchina per la corretta progettazione 
• Sviluppare tecniche di programmazione pulite ed efficienti nei PLC 
• Proporre nuovi modi di organizzare le operazioni mediante macchine di stato 
• Mostrare l'implementazione di paradigmi di controllo nelle applicazioni PLC reali 
• Integrare la progettazione di impianti pneumatici e idraulici nell'automazione 
• Identificare i principali sensori e attuatori in Robotica e Automatica 

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 controller e valutarli in un simulatore 
• Determinare le diverse architetture di controllo esistenti 
• Esaminare le basi del controllo visivo 
• Sviluppare le tecniche di controllo più avanzate, come il controllo predittivo o il controllo basato sull'apprendimento automatico

Modulo 6. Algoritmi di pianificazione dei robot 

• Stabilire i diversi tipi di algoritmi di pianificazione 
• Analizzare la complessità della pianificazione dei movimenti in robotica 
• Sviluppare tecniche per la modellizzazione dell'ambiente 
• Esaminare i pro e i contro delle diverse tecniche di pianificazione 
• Analizzare algoritmi centralizzati e distribuiti per il coordinamento dei robot 
• Identificare i diversi elementi nella teoria decisionale 
• Proporre 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 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 
• Valutare le immagini nell'analisi del contenuto 
• Sviluppare algoritmi di Deep Learning per l'analisi medica e algoritmi di Machine Learning per l'assistenza in sala operatoria 
• Analizzare l'uso della visione nelle applicazioni commerciali 
• Determinare come usano gli occhi i robot grazie alla visione artificiale e come questa viene applicata nei viaggi spaziali 
• Stabilire cos'è la realtà aumentata e i campi d'impiego 
• Esaminare 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 
• Impostare le caratteristiche dei diversi sensori di percezione per scegliere quelli più adatti a seconda dell'applicazione 
• Determinare le tecniche per estrarre informazioni dai dati dei sensori 
• Applicare gli strumenti di elaborazione delle informazioni visive 
• Progettare algoritmi di elaborazione digitale delle immagini 
• Analizzare e prevedere l'effetto dei cambiamenti dei parametri sui risultati degli algoritmi 
• Valutare e convalidare gli algoritmi sviluppati in base ai risultati 

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

• Padroneggiare le tecniche di apprendimento automatico più utilizzate oggi sia a livello accademico che industriale 
• Approfondire le architetture delle reti neurali per applicarle efficacemente ai problemi reali 
• Riutilizzare reti neurali esistenti in nuove applicazioni utilizzando Transfer learning 
• Identificare i 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 la tecnologia basata sulle reti neurali 
• Esaminare il deployment di sistemi di visione per apprendimento in sistemi reali e embedded

Modulo 11. SLAM Visivo. Localizzazione di robot e mappatura simultanea con tecniche di Visione Artificiale

• Realizzare la struttura di base di un sistema di Localizzazione e Mappatura Simultaneo (SLAM)
• Identificare i sensori di base utilizzati nello SLAM visivo
• Impostare i limiti e le capacità dello SLAM visivo 
• Compilare le nozioni di base della geometria proiettiva ed epipolare per comprendere i processi di rappresentazione 
• 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 visivo 
• Analizzare come eseguire la regolazione e la parametrizzazione degli algoritmi SLAM

Modulo 12. Applicazione alla robotica delle tecnologie di Realtà Virtuale e Aumentata 

• Determinare le differenze tra i vari tipi di Realtà
• Analizzare gli standard attuali per la modellazione di elementi virtuali 
• Esaminare le periferiche più utilizzate in 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 aumentata 

Modulo 13. Sistemi di comunicazione e interazione con i robot 

• Analizzare le attuali strategie di elaborazione del linguaggio naturale: euristiche, stocastiche, basate su reti neurali, apprendimento basato sul rinforzo 
• Valutare i vantaggi e le debolezze dello sviluppo di sistemi di interazione trasversali o incentrati su una situazione particolare 
• Specificare i problemi ambientali da risolvere per una comunicazione efficace con il robot 
• Stabilire gli strumenti necessari per gestire l'interazione e scegliere il tipo di iniziativa di dialogo da perseguire 
• Combinare strategie di riconoscimento dei pattern per dedurre le intenzioni dell'interlocutore e rispondere nel modo migliore 
• Determinare l'espressività ottimale del robot in base alla sua funzionalità e al suo ambiente e applicare tecniche di analisi emotiva per adattare la sua risposta 
• Proporre strategie ibride di interazione con il robot: vocale, tattile e visivo 

Modulo 14. Elaborazione digitale delle immagini 

• 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 impiegarla nel proprio lavoro 
• Presentare i filtri nelle immagini 
• Analizzare l'importanza e l'uso degli istogrammi 
• Introduzione di 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 digitale avanzata delle immagini 

• 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 
• Studiare le tecniche matematiche per l'analisi delle geometrie 
• Valutare le diverse opzioni di composizione dell'immagine 
• Sviluppare un’interfaccia utente 

Modulo 16. Elaborazione di immagini 3D 

• Esaminare un'immagine 3D 
• Analizzare il software utilizzato per l'elaborazione dei dati 3D 
• Sviluppare l’open3D 
• Determinare i dati rilevanti di un'immagine 3D 
• Mostrare gli strumenti di visualizzazione 
• Impostare i filtri per l’eliminazione del rumore 
• Proporre strumenti per il calcolo geometrico 
• Analizzare le metodologie di rilevamento degli oggetti 
• Valutare i metodi di triangolazione e ricostruzione della scena 

Modulo 17. Reti convoluzionali e classificazione delle immagini 

• Generare competenze specializzate 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 diverse architetture 
• Compilare metodi di inferenza

Modulo 18. Rilevamento di oggetti 

• Analizzare il funzionamento delle reti di rilevamento di 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 i metodi di Fine Tunning 
• Esaminare differenti architetture di tipo Single Shoot 
• Stabilire algoritmi di tracciamento degli oggetti 
• Implementare lo screening e il monitoraggio delle persone 

Modulo 19. Segmentazione di 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 le nuvole di punti 
• Applicare i concetti teorici attraverso diversi esempi 

Modulo 20. Segmentazione avanzata delle immagini e tecniche avanzate di Visione Artificiale 

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

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