Analizzare l’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale in sistemi embedded con particolare riferimento all’ambiente MATLAB. Dopo una panoramica teorica sulle principali tecniche di machine learning e reti neurali, il lavoro approfondisce le problematiche legate all’integrazione di modelli di IA su dispositivi a risorse limitate. L’obiettivo è fornire una visione strutturata delle soluzioni attualmente disponibili e delle sfide tecniche connesse all’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito embedded.
IMPLEMENTAZIONE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE IN SISTEMI EMBEDDED IN AMBIENTE MATLAB
QUARTO, SYRIA
2025/2026
Abstract
Analizzare l’implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale in sistemi embedded con particolare riferimento all’ambiente MATLAB. Dopo una panoramica teorica sulle principali tecniche di machine learning e reti neurali, il lavoro approfondisce le problematiche legate all’integrazione di modelli di IA su dispositivi a risorse limitate. L’obiettivo è fornire una visione strutturata delle soluzioni attualmente disponibili e delle sfide tecniche connesse all’utilizzo dell’intelligenza artificiale in ambito embedded.File in questo prodotto:
| File | Dimensione | Formato | |
|---|---|---|---|
|
Tesi_Quarto_Syria.pdf
non disponibili
Descrizione: Analisi dell'implementazione di algoritmi di intelligenza artificiale in sistemi embedded in ambiente MATLAB, con particolare attenzione alle tecniche di machine learning e alle relative sfide implementative.
Dimensione
1.16 MB
Formato
Adobe PDF
|
1.16 MB | Adobe PDF |
I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.
Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento:
https://hdl.handle.net/20.500.14253/66168