Machine Learning, Deep Neural Networks e IA generativa nel settore delle Digital Humanities

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dc.contributor.advisor Vascon, Sebastiano it_IT
dc.contributor.author Pavan, Gaia <1997> it_IT
dc.date.accessioned 2024-06-13 it_IT
dc.date.accessioned 2024-11-13T09:41:09Z
dc.date.available 2024-11-13T09:41:09Z
dc.date.issued 2024-07-18 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/26861
dc.description.abstract L’elaborato si propone di fornire una panoramica sulle possibilità di impiego dell’intelligenza artificiale nel settore culturale. A partire da alcune definizioni fondamentali viene proposto un breve excursus storico sulla nascita e lo sviluppo del settore delle digital humanities e dei primi modelli di machine learning. Viene poi delineata una panoramica dei principali sistemi di machine learning supervisionato e non supervisionato e dei modelli di deep learning utilizzati nel settore delle digital humanities, che unisce ambito culturale e informatico allo scopo di supportare la fruizione culturale e il lavoro dei ricercatori; sono poi presentate alcune applicazioni pratiche dei diversi modelli di intelligenza artificiale ad altrettanti contesti culturali. Vengono infine proposte alcune considerazioni sull’utilizzo di queste nuove tecnologie a supporto della gestione culturale e le opportunità e le sfide che potrebbero dover essere affrontate. it_IT
dc.language.iso it it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Gaia Pavan, 2024 it_IT
dc.title Machine Learning, Deep Neural Networks e IA generativa nel settore delle Digital Humanities it_IT
dc.title.alternative Machine Learning, Deep Neural Networks e IA generativa nel settore delle Digital Humanities it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Economia e gestione delle arti e delle attività culturali it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Scuola in Conservazione e Produzione dei Beni Culturali it_IT
dc.description.academicyear sessione_estiva_2023-2024_appello_08-07-24 it_IT
dc.rights.accessrights openAccess it_IT
dc.thesis.matricno 886862 it_IT
dc.subject.miur INF/01 INFORMATICA it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend it_IT
dc.provenance.upload Gaia Pavan (886862@stud.unive.it), 2024-06-13 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Sebastiano Vascon (sebastiano.vascon@unive.it), 2024-07-08 it_IT


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