Theses

@mastersthesis{amslaurea14856,
title = {Sviluppo di un'applicazione iOS basata su Open Data in ambito culturale},
author = {Julienne Mirabella},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/14856},
year = {2017},
date = {2017-01-01},
abstract = {Le nuove tecnologie permettono di creare servizi per rispondere alle domande e alle esigenze della popolazione.
Molti dei dati necessari a rispondere a queste esigenze sono prodotti da organismi pubblici, persone ed organizzazioni che raccolgono una vasta gamma di dati diversi per svolgere i loro compiti. Gli Open Data sono un mezzo per rendere questi dati disponibili e riutilizzabili a chiunque.
Nel progetto di tesi ho voluto mostrare un esempio di utilizzo degli Open Data nella implementazione di un’applicazione mobile iOS chiamata MuseumsBo,con l'obiettivo fornire agli utenti un facile accesso ai dati riguardati il contesto culturale della città di Bologna.},
keywords = {Ambito culturale, applicazione iOS, Open Data, Swift},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}

@mastersthesis{amslaurea14890,
title = {Un'applicazione iOS per il riconoscimento di medicinali mediante reti neurali},
author = {Matteo Del Vecchio},
url = {https://amslaurea.unibo.it/id/eprint/14890},
year = {2017},
date = {2017-01-01},
abstract = {Negli ultimi anni il Machine Learning e svariate sue applicazioni si sono prepotentemente affermati in molte aree, sia dell'informatica che della vita quotidiana, a partire dalle semplici operazioni svolte con uno smartphone. Un campo in cui si sono avuti notevoli risultati è quello della Visione Artificiale, ovvero dare la possibilità ad una macchina di "vedere" ed apprendere informazioni da immagini e fotografie. In questa tesi si affronta il problema di riconoscere un medicinale partendo dalla foto di una pillola, attraverso la creazione di una rete neurale convoluzionale (o ConvNet) e soprattutto, della sua implementazione all'interno di un'applicazione iOS che possa permettere la classificazione in mobilità.
Si partirà dal considerare gli aspetti teorici alla base delle reti neurali, per poi illustrare lo stato dell'arte e le caratteristiche specifiche del modello convoluzionale. In seguito, si illustrerà PillRecogNet, la ConvNet realizzata e specializzata nel riconoscimento di 12 medicinali, insieme ad alcune delle tecniche utilizzare per l'allenamento, quali il transfer learning ed il fine tuning, e le relative statistiche sull'accuratezza.
Sebbene una rete neurale convoluzionale sia un modello computazionalmente oneroso, si mostrerà com'è stato possibile implementare PillRecogNet in un'applicazione per smartphone, descrivendo prima alcune delle possibile tecnologie utilizzabili e, in seguito, le scelte implementative effettuate al fine di poter sfruttare la capacità di calcolo delle GPU dei dispositivi mobili.
Infine, si mostreranno i risultati promettenti ottenuti, sia riguardo l'esecuzione di un modello da circa 28 milioni di parametri in uno smartphone, sia riguardo possibili sviluppi futuri quali l'utilizzo dell'applicazione in campo medico per la supervisione di una terapia farmacologica da parte del personale sanitario.},
keywords = {applicazione iOS, classificazione, deep learning, fine tuning, gpu, iOS, Machine Learning, medicinali, metal performance shaders, mobile, python, reti neurali convoluzionali, riconoscimento, Smartphone, Swift, training, transfer learning},
pubstate = {published},
tppubtype = {mastersthesis}
}