PRESENTAZIONE

Well-Being Technologies (WBT) riguarda l'utilizzo di m-health, sensori indossabili e ambientali, seriuos game design, task gamification, IoT, realtà virtuale, computational intelligence, e di data mining per la progettazione di sistemi per  lo sviluppo del benessere e del  potenziale umano. WBT può contribuire al cambiamento di mentalità delle persone, migliorando il loro umore e benessere, alla diagnosi precoce di malattie cognitive e alla riabilitazione cognitiva e motoria.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Students will be provided with a sound grounding on the design of positive computing systems for cognitive and physical wellness, disease prevention and rehabilitation. Students will learn key elements in: sensors and wearable devices, their physical principles and related software development systems; some advanced methods of Computational Intelligence for classification, regression, and clustering. Students will participate to the discussion of several case studies of positive computing systems for well-being. Students will be involved in project activities.

MODALITA' DIDATTICHE

Lezioni, laboratorio, progetto e studio a casa

PROGRAMMA/CONTENUTO

Sensori e dispositivi del mercato dell’elettronica di consumo (accelerometro,   eye tracker, interfaccia cervello-computer, balance board, braccialetti sensorizzati, cardboard, Okulus , ecc): principi fisici, caratteristiche elettroniche, kit di sviluppo software, applicazioni. Interfacciamento dei sensori ai giochi (Unity)

Paradigmi per la progettazione di sistemi per il benessere: psicologia positiva, medicina personalizzata, gamification, neurofeedback, serius giochi, exergames, progettazione edonistico, e-health, m-health, realta’ virtuale, realta’ aumentata. Casi di studio

Metodi avanzati di Machine Learning e Computational Intelligence per l’analisi, la modellazione e la fusione di dati su larga scala generati da sensori

Sviluppo individuale di un progetto (gruppi di 2 studenti)

Discussione dei progetti degli studenti

TESTI/BIBLIOGRAFIA

 {BEZ81} J. C. Bezdek,Pattern recognition with fuzzy objective function algorithms, Plenum Press, 1981 (CSB di Fisica

{ZIMM96} H.J. Zimmermann, Fuzzy set theory and its applications, 2ed., Kluwer Academic Publishers, 1996 (MAT 04-1996-01, MAT 04-1996-02, LETT 14.E.169)

Additional material will be provided by Aulaweb site of the course

DOCENTI E COMMISSIONI

Commissione d'esame

FRANCESCO MASULLI (Presidente)

STEFANO ROVETTA (Presidente)

ANNALISA BARLA

PATRIZIA BOCCACCI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

Secondo semestre

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

Esame orale e discussione progetto

Calendario appelli