L’Intelligenza Artificiale e la Computer Vision in ambito sportivo: il caso Mas-Tech.

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dc.contributor.advisor Favaretto, Daniela it_IT
dc.contributor.author Picone, Federico <1995> it_IT
dc.date.accessioned 2021-04-11 it_IT
dc.date.accessioned 2021-07-21T07:23:52Z
dc.date.issued 2021-04-29 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/18721
dc.description.abstract L’elaborato si apre con l’inquadramento dell’attività oggetto di studio, ovvero l’intelligenza artificiale e le sue applicazioni nei diversi settori. Successivamente l'analisi si sposta sulla descrizione della computer vision, la branca dell'intelligenza artificiale che analizza i video e le immagini; vengono quindi descritte le tecniche di cluster analysis volte al raggruppamento delle unità statistiche. I primi capitoli sono propedeutici a comprendere il progetto svolto presso l’azienda Mas-tech srl in ambito di data analysis applicata al mondo del tennis. Le analisi sui dati sono state condotte attraverso il software open source Knime, applicando tecniche di cluster analysis e sviluppando le competenze apprese grazie al corso di Database Marketing svolto durante il percorso universitario. I capitoli finali descrivono l'azienda ospitante il tirocinio, il progetto e i risultati conseguiti e presentati al Ceo e al team di sviluppo della visione artificiale. it_IT
dc.language.iso it it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Federico Picone, 2021 it_IT
dc.title L’Intelligenza Artificiale e la Computer Vision in ambito sportivo: il caso Mas-Tech. it_IT
dc.title.alternative L’Intelligenza Artificiale e la Computer Vision in ambito sportivo: il caso Mas-Tech it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Marketing e comunicazione it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Management it_IT
dc.description.academicyear 2019-2020, sessione straordinaria LM it_IT
dc.rights.accessrights closedAccess it_IT
dc.thesis.matricno 851180 it_IT
dc.subject.miur SECS-P/08 ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend 10000-01-01
dc.provenance.upload Federico Picone (851180@stud.unive.it), 2021-04-11 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Daniela Favaretto (favaret@unive.it), 2021-04-26 it_IT


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