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Realizzazione di un trascrittore calligrafico tramite reti neurali artificiali

Informazioni tesi

  Autore: Renato Fabiani
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2018-19
  Università: Università Politecnica delle Marche
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica e dell'Automazione
  Relatore: Aldo Franco Dragoni
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 49

Lo scopo di questo lavoro è quello di costruire un trascrittore in grado di riconoscere la scrittura a mano.
La tesi verte sulla realizzazione di una rete neurale artificiale adibita al riconoscimento di singoli numeri scritti a mano. Sono stati confrontate soluzioni in python e tensorflow con un' implementazione ex-novo in c#. Sono stati evidenziati i punti di forza e le criticità di ogni strumento utilizzato.

Informazioni tesi

  Autore: Renato Fabiani
  Tipo: Laurea liv.I
  Anno: 2018-19
  Università: Università Politecnica delle Marche
  Facoltà: Ingegneria
  Corso: Ingegneria Informatica e dell'Automazione
  Relatore: Aldo Franco Dragoni
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 49

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6 1 INTRODUZIONE L’intelligenza artificiale è la tecnologia caratterizzante il nostro secolo. È il perno dell’ultima rivoluzione tecnologica nella storia dell’umanità e sta lentamente insinuandosi nella nostra società. Consentirà di automatizzare ciò che fino ad ora non era stato possibile. L’intelligenza artificiale già esiste da anni, se non da decenni, ma alcuni elementi hanno consentito uno slancio evolutivo. Questi elementi sono: la disponibilità di sensori e schede elettroniche più economici, l’accessibilità di una maggiore potenza computazionale e la possibilità di gestire una quantità maggiore di dati di cui un’AI si nutre per alimentare i propri algoritmi di apprendimento. Gli esempi che seguono danno un’idea del punto in cui si trovi la ricerca attuale. Durante conferenza di sviluppatori 2018 I/O Google ha mostrato alcuni aggiornamenti sulle tecnologie di Google Assistant. Una caratteristica interessante è la possibilità di far chiamare l’assistente al posto tuo per fare prenotazione o arrangiare appuntamenti. In questa occasione è stata fatta ascoltare ai presenti la registrazione di una conversazione telefonica per un taglio di capelli ed una prenotazione al ristorante. Il pubblico applaudì anche se sembrava una conversazione banale. Questo perché era l’assistente di Google ad effettuare la chiamata e in entrambi i casi l’utente dall’altra parte della cornetta non si è reso conto che stava parlando con una macchina, data l’imitazione quasi perfetta. Attualmente Facebook impiega migliaia di persone per pulire la rete da materiale violento e scandaloso. I dipendenti che si occupano di questo lavoro spesso presentano problemi di salute mentale. In questo caso alcuni avanzamenti sulla AI, analizzando contenuti come foto, video e commenti, hanno consentito a detta di Facebook di rimuovere contenuti dannosi come quelli delle vendita di droghe. La Cina sta introducendo in maniera massiva il riconoscimento facciale. Una scuola superiore sta impiegando il riconoscimento facciale per monitorare e analizzare il comportamento degli studenti, come la loro attenzione. Viene usato anche per i pagamenti, non si necessità più di una password ma si utilizza direttamente il proprio volto per identificarsi.

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Parole chiave

neural network
reti neurali
convoluzione
c++
machine learning
backpropagation
tensorflow
apprendimento macchina
convolution
retro-propagazione

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