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 |
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dc.date.issued |
2021-04-29 |
it_IT |
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10579/18721 |
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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 |
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dc.type |
Master's Degree Thesis |
it_IT |
dc.degree.name |
Marketing e comunicazione |
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dc.degree.level |
Laurea magistrale |
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dc.degree.grantor |
Dipartimento di Management |
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dc.description.academicyear |
2019-2020, sessione straordinaria LM |
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dc.rights.accessrights |
closedAccess |
it_IT |
dc.thesis.matricno |
851180 |
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dc.subject.miur |
SECS-P/08 ECONOMIA E GESTIONE DELLE IMPRESE |
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dc.description.note |
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dc.degree.discipline |
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dc.contributor.co-advisor |
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it_IT |
dc.date.embargoend |
10000-01-01 |
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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 |
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