20810398 - INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER L'INGEGNERIA

Dopo una introduzione agli algoritmi fondamentali dell'Itelligenza Artificiale (IA), verrà mostrato come l'IA sia un potente alleato nella progettazione in campo ingegneristico. Verranno studiate ed indagate diverse applicazioni trasversali dell'Ingegneria: dalla risoluzione e ottimizzazione di modelli matematici e sistemi fisici, all'analisi e classificazione di dati. Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di utilizzare tecniche di IA anche senza l'utilizzo di librerie o software specifici.
scheda docente | materiale didattico

Programma

Introduzione all'Intelligenza Artificiale
Modellistica numerica ed uso del computer nel calcolo scientifico
Reti neurali artificiali: il percettrone multistrato (MLP)
Interpolazione ed approssimazione con reti neurali (regressione lineare e non lineare), esempio grafico anche in 3D
Addestramento supervisionato: algoritmo di backpropagation per il calcolo del gradiente della funzione di errore di un MLP
Introduzione all'ottimizzazione: algoritmi di addestramento
Reti neurali convolutive (CNN)
Reti neurali ricorsive (RNN)
Addestramento non supervisionato
Addestramento a rinforzo
Reti neurali generative
Algoritmi genetici
Swarm intelligence
Sviluppo di codici sorgenti in C/C++ come librerie per Matlab e Python

Esempi di applicazioni:
Simulazione di una cella solare con reti neurali
Reti neurali per ottimizzazione di pannelli solari
Solarimetro neurale
Risoluzione dei circuiti termici
Calcolo dei parametri del modello statico di Jiles – Atherton
Calcolo dei parametri del modello ad un diodo di una cella solare


Testi Adottati

Dive into deep learning
https://d2l.ai/

Bibliografia Di Riferimento

Dive into deep learning https://d2l.ai/

Modalità Frequenza

Frequenza facoltativa ma altamente raccomandata

Modalità Valutazione

Progettazione ed implementazione di un modello di machine learning