Il modulo di formazione 6 - Ambiente virtuale offre un'esplorazione approfondita di due domini tecnologici trasformativi: Intelligenza artificiale e Realt\u00e0 estesa. Progettato per fornire sia basi teoriche che approfondimenti pratici, fornisce ai partecipanti le conoscenze e le competenze necessarie per comprendere e applicare tecniche all'avanguardia in questi campi. Dai fondamenti dell'apprendimento automatico e dell'apprendimento profondo ad applicazioni avanzate come Human Digital Twins, e dagli ambienti di realt\u00e0 virtuale ai sistemi di realt\u00e0 aumentata e mista, il corso colma il divario tra innovazione guidata dall'intelligenza artificiale e tecnologie di realt\u00e0 estesa immersiva.<\/p>\n\n\n\n
Il corso \u00e8 strutturato in due sezioni principali: Intelligenza Artificiale e Realt\u00e0 Estesa, ciascuna delle quali affronta tecnologie cruciali e le loro applicazioni.<\/p>\n\n\n\n
La prima sezione, incentrata sull'intelligenza artificiale, inizia con un'introduzione ai sistemi di visione artificiale. Fornisce una panoramica della visione artificiale e approfondisce le funzionalit\u00e0 e le applicazioni delle telecamere RGB-D, sottolineando varie tecniche di acquisizione della profondit\u00e0 come la stereoscopia passiva, la luce strutturata, il tempo di volo e la stereoscopia attiva. Inoltre, questa parte esplora le tecniche essenziali di elaborazione delle immagini volte a preparare dati visivi per algoritmi di apprendimento automatico (ML) e apprendimento profondo (DL).<\/p>\n\n\n\n
Passando ai fondamenti dell'intelligenza artificiale, il modulo definisce i principi chiave e spiega i diversi tipi di apprendimento automatico, presentando algoritmi standard come preludio all'introduzione dell'apprendimento profondo. Questa sezione sottolinea anche l'importanza delle metriche di valutazione, tra cui la matrice di confusione, l'accuratezza, la precisione, il richiamo e il punteggio F1, che sono essenziali per valutare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale.<\/p>\n\n\n\n
Il modulo di deep learning conclude questa sezione tracciando la storia, il potenziale e le sfide associate a questo campo avanzato. Particolare attenzione \u00e8 data alle tecniche di ottimizzazione delle prestazioni, con un focus sull'aumento dei dati e sul suo ruolo critico. Il corso evidenzia anche le applicazioni del deep learning nello sviluppo di Human Digital Twins, in particolare per il tracciamento del comportamento umano per un'analisi comportamentale approfondita.<\/p>\n\n\n\n
La seconda sezione del corso si sposta sulla eXtended Reality (XR), iniziando con una panoramica dello spettro XR, che copre la realt\u00e0 aumentata, mista e virtuale. Esamina i display montati sulla testa (HMD), concentrandosi su tecnologie come Hololens 2 per la realt\u00e0 aumentata e i dispositivi Meta Quest per applicazioni di realt\u00e0 mista e virtuale.<\/p>\n\n\n\n
Successivamente, la sezione si addentra negli ambienti di realt\u00e0 virtuale, iniziando con i fondamenti della modellazione 3D e guidando i partecipanti attraverso il processo di creazione di una mesh da zero. I partecipanti apprenderanno la texturizzazione e l'ombreggiatura, incluso l'uso di materiali, colori e illuminazione. Questo segmento introduce anche le basi dell'animazione al computer, sottolineandone il ruolo nel migliorare l'esperienza utente.<\/p>\n\n\n\n
Infine, il Training Module esplora la realt\u00e0 aumentata e mista, a partire dalle tecniche di tracciamento degli oggetti che confrontano gli approcci basati su marker e senza marker. Affronta inoltre la progettazione dell'interfaccia utente, sottolineando come sviluppare applicazioni utilizzando un approccio incentrato sull'utente per massimizzare l'usabilit\u00e0 e il coinvolgimento.<\/p>\n\n\n\n
Questo modulo formativo completo fornisce ai partecipanti le basi teoriche e le competenze pratiche per lavorare con l'intelligenza artificiale e le tecnologie di realt\u00e0 estesa, assicurando che siano ben preparati ad affrontare le sfide e le opportunit\u00e0 in questi settori in rapida evoluzione.<\/p>\n\n\n\n
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