CODICE 90539 ANNO ACCADEMICO 2017/2018 CFU 6 cfu anno 1 INFORMATICA 9014 (LM-18) - 6 cfu anno 2 INFORMATICA 9014 (LM-18) - SETTORE SCIENTIFICO DISCIPLINARE INF/01 SEDE PERIODO 2° Semestre PRESENTAZIONE Il corso offre un'introduzione all'analisi di dati visuali. In particolare affronta i problemi della comprensione automatica del contenuto di immagini e video. OBIETTIVI E CONTENUTI OBIETTIVI FORMATIVI Gli studenti riceveranno una panoramica di metodi allo stato dell'arte per la comprensione della semantica di una scena. Impareranno a conoscere i problemi inerenti la rappresentazione del contenuto di immagini a partire da esempi e approfondiranno diversi tipi di modelli di apprendimento della rappresentazione, inclusi esempi di rete profonda. Inoltre studieranno il problema della classificazione e categorizzazione di immagini. Alla fine del corso si analizzeranno anche possibili estensioni che incorporino informazioni aggiuntive, per esempio la profondità e il movimento. MODALITA' DIDATTICHE Modalità mista: lezioni, attività pratiche, progetto PROGRAMMA/CONTENUTO Lezioni introduttive Ripasso di elementi di elaborazione di immagini (filtri, feature, istogrammi, rappresentazioni di colore, ...) e di apprendimento automatico (algoritmi di clustering e di classificazione) Formulazione di problemi: confronto tra immagini, retrieval di immagini, classificazione di immagini Rappresentare immagini in modo adattivo I primi approcci: istogrammi, insiemi di punti e bag-of-keypoints Codifiche sparse su dizionari overcompleti predefiniti Apprendimento di dizionari da esempi (dictionary learning) Approcci coding-pooling Architetture profonde Argomenti aggiuntivi: usare il contesto, gestire ed utilizzare informazione temporale e di profondità, affrontare il problema della visualizzazione dei risultati Progetti e casi di studio TESTI/BIBLIOGRAFIA Materiale fornito dai docenti (slide e articoli scientifici) DOCENTI E COMMISSIONI FRANCESCA ODONE Ricevimento: Su appuntamento; disponibile anche senza appuntamento per questioni brevi LORENZO ROSASCO Commissione d'esame FRANCESCA ODONE (Presidente) LORENZO ROSASCO (Presidente) ANNALISA BARLA NICOLETTA NOCETI ALESSANDRO VERRI LEZIONI Orari delle lezioni L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy ESAMI MODALITA' D'ESAME 50% teoria (esame orale) 50% pratica (progetto+seminario) la partecipazione attiva (in classe o attraverso il forum del corso) sarà valutata e contribuirà alla valutazione finale. MODALITA' DI ACCERTAMENTO consegna puntuale degli elaborati partecipazione attiva in classe e sul forum del corso (aulaweb) progetto finale su un caso di studio (datathon-like) e presentazione dei risultati ottenuti esame orale Calendario appelli Data appello Orario Luogo Tipologia Note 16/02/2018 09:00 GENOVA Esame su appuntamento 02/07/2018 09:00 GENOVA Scritto 27/07/2018 09:00 GENOVA Esame su appuntamento 21/09/2018 09:00 GENOVA Esame su appuntamento 28/02/2019 09:00 GENOVA Esame su appuntamento