Il tuo «smart»-phone è davvero «smart»? Mara Tanelli, Silvia Strada, Simone Gelmini
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- Flaviano Tommasi
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1 Aula Magna Politecnico di Milano Venerdì 16 marzo 2018
2 Il tuo «smart»-phone è davvero «smart»? Mara Tanelli, Silvia Strada, Simone Gelmini 2
3 Introduzione Cosa vuol dire intelligenza artificiale?? Secondo l Enciclopedia della Scienza e della Tecnica, è la disciplina che si occupa di «progettare sistemi hardware e sistemi di programmi software atti a fornire all elaboratore elettronico prestazioni che, a un osservatore comune, sembrerebbero essere di pertinenza esclusiva dell intelligenza umana» 3
4 Scopo del corso Avvicinare i ragazzi al mondo dell intelligenza artificiale usando uno strumento a loro molto noto lo smartphone! Mostrare passo-passo come si «progetta» un algoritmo Conoscenza della strumentazione (sensori) Raccolta dei dati Analisi dei dati Progetto dell algoritmo Implementazione e test 4
5 Descrizione del corso I 5 giorni di corso saranno dedicati allo sviluppo, fatto direttamente dai ragazzi, di un algoritmo che sia in grado, a partire dai dati misurati dai sensori presenti su uno smartphone comune, di riconoscere «macro» caratteristiche del movimento dell utente: o Immobilità o Camminata o Corsa 5
6 Come si articola il corso? Giorno 1 Lezione del mattino: Analisi dei sensori che ci sono a bordo dello smartphone e del loro funzionamento. Legame con le variabili di interesse. Accelerometri Giroscopi GPS Linee guida per la preparazione di una presentazione scientifica (che ogni gruppo farà venerdì pomeriggio) Laboratorio del pomeriggio: impariamo a scaricare i dati dei sensori, a salvarli su pc e a rappresentarli in grafici 6
7 Come si articola il corso? Giorno 2 Lezione del mattino: Introduzione a MATLAB - un pacchetto di software scientifico molto potente Come gestire, organizzare, salvare e manipolare i dati di nostro interesse. Come scrivere semplici programmi di elaborazione e rappresentazione dei dati. Laboratorio del pomeriggio: campagna di raccolta dati per il progetto dell algoritmo. Analisi preliminare dei dati con Matlab 7
8 Come si articola il corso? Giorno 3: Lezione del mattino: Come trattare i dati? Strumenti (di base) per l analisi delle «serie temporali» nel tempo e in frequenza. Cosa sono i metodi di classificazione? Illustrazione concettuale di alcuni metodi base dell intelligenza artificiale Laboratorio del pomeriggio: ancora analisi dei dati con Matlab per il processing dei segnali in vista del progetto dell algoritmo di classificazione del moto 8
9 Come si articola il corso? Giorno 4 Lezione del mattino: strumenti per il progetto dell algoritmo per il riconoscimento del moto Cos è un algoritmo? Esempi di struttura ad albero di decisione e «flow-chart». Come approcciare il nostro problema in questa forma?? Laboratorio del pomeriggio: implementazione in Matlab dell algoritmo 9
10 Come si articola il corso? Giorno 5 Lezione del mattino: Test e verifica delle prestazioni dell algoritmo su nuovi dati Lavoro in gruppo per completare le presentazioni per il pomeriggio Laboratorio del pomeriggio: presentazione pubblica dei risultati dei vari gruppi discussione con i ragazzi su quanto appreso e sperimentato 10
11 Come si articola il corso? Giorno 5 Laboratorio del pomeriggio: presentazione pubblica dei risultati dei vari gruppi Discussione con i ragazzi su quanto appreso e sperimentato 11
12 Le nozioni del corso sono la base per tante applicazioni reali!! Algoritmi di telematica assicurativa detection automatica di crash! 1. The on-board algorithm analyzes all the anomalous events 2. A snapshot of the event is prepared for logging (filtering, enclosing and sending) 3. The log is analyzed offboard and the crash event is classified on the severity 12
13 Le nozioni del corso sono la base per tante applicazioni reali!! Stima in tempo reale dello stile di guida da dati misurati da uno smartphone! 20 Driver comparison a 2 ] Lateral a x [m/s y [m/s 2 2 ] ] 0 Driver 1 Driver Speeding 20 a z [m/s Time [s] 35.3 Longitudinal 13
14 Le nozioni del corso sono la base per tante applicazioni reali!! Riconoscimento in tempo reale di una condizione di perdita di conoscenza per l attivazione automatica dei soccorsi 14
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