The aim of this paper is in the AI’s description and in the examination of the various deployable methodologies of the AI using the Edge Impulse platform. The paper is divided in 4 different chapters. The first chapter features a brief introduction on the history of the AI and the concept of single layer and multilayer neural networks. The second chapter is focused on the Tiny Machine Learning, looking at its uses by using the Arduino Kit TML and introducing possible future deployments. The Edge Impulse platform is introduced in the third chapter, in this chapter are also presented practical examples to its use, as its the case with gesture recognition trough smartphone and vocal recognition trough Arduino Nano BLE Sense. The fourth chapter deals with the study of personalized impulses, putting a strong focus mainly on data gathering and on the phase of preprocessing of such data.

L’obiettivo della presente tesi consiste nella descrizione dell’Intelligenza Artificiale e nell’esaminare le varie metodologie implementative della stessa utilizzando la piattaforma Edge Impulse. L’elaborato è diviso in quattro capitoli: il primo capitolo presenta una breve introduzione alla storia dell’IA e al concetto di reti neurali single layer, multilayer. Il secondo capitolo è incentrato sul Tiny Machine Learning affrontando le sue applicazioni utilizzando il kit Arduino TML e introducendo le possibili implementazioni future. Nel terzo capitolo viene introdotta la piattaforma Edge Impulse e vengono implementati esempi pratici come il riconoscimento gestuale tramite smartphone e il riconoscimento vocale tramite Arduino Nano 33 BLE Sense. Il quarto capitolo tratta lo studio degli impulsi personalizzati, focalizzando l’attenzione principalmente sulla raccolta dati e la fase di preprocessing degli stessi.

SVILUPPO E IMPLEMENTAZIONE DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE CON “DATA FORWARDER E CUSTOM PROCESSING BLOCKS” SU PIATTAFORMA EDGEIMPULSE

DELPESCE, SIMONE
2022/2023

Abstract

The aim of this paper is in the AI’s description and in the examination of the various deployable methodologies of the AI using the Edge Impulse platform. The paper is divided in 4 different chapters. The first chapter features a brief introduction on the history of the AI and the concept of single layer and multilayer neural networks. The second chapter is focused on the Tiny Machine Learning, looking at its uses by using the Arduino Kit TML and introducing possible future deployments. The Edge Impulse platform is introduced in the third chapter, in this chapter are also presented practical examples to its use, as its the case with gesture recognition trough smartphone and vocal recognition trough Arduino Nano BLE Sense. The fourth chapter deals with the study of personalized impulses, putting a strong focus mainly on data gathering and on the phase of preprocessing of such data.
2022
DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE WITH “DATA FORWARDER AND CUSTOM PROCESSING BLOCKS” ON THE EDGE IMPULSE PLATFORM
L’obiettivo della presente tesi consiste nella descrizione dell’Intelligenza Artificiale e nell’esaminare le varie metodologie implementative della stessa utilizzando la piattaforma Edge Impulse. L’elaborato è diviso in quattro capitoli: il primo capitolo presenta una breve introduzione alla storia dell’IA e al concetto di reti neurali single layer, multilayer. Il secondo capitolo è incentrato sul Tiny Machine Learning affrontando le sue applicazioni utilizzando il kit Arduino TML e introducendo le possibili implementazioni future. Nel terzo capitolo viene introdotta la piattaforma Edge Impulse e vengono implementati esempi pratici come il riconoscimento gestuale tramite smartphone e il riconoscimento vocale tramite Arduino Nano 33 BLE Sense. Il quarto capitolo tratta lo studio degli impulsi personalizzati, focalizzando l’attenzione principalmente sulla raccolta dati e la fase di preprocessing degli stessi.
Elettronica Digitale
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Delpesce-tesi digitale.pdf

File consultabile da postazioni biblioteca

Descrizione: Tesi definitiva Simone Delpesce
Dimensione 4.54 MB
Formato Adobe PDF
4.54 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/20.500.14253/66405