Array
(
[body] => Array
(
[#theme] => field
[#weight] => -4
[#title] => Body
[#access] => 1
[#label_display] => hidden
[#view_mode] => teaser
[#language] => und
[#field_name] => body
[#field_type] => text_with_summary
[#field_translatable] => 0
[#entity_type] => node
[#bundle] => foglia_complessa
[#object] => stdClass Object
(
[vid] => 471013
[uid] => 32
[title] => Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76894
[type] => foglia_complessa
[language] => it
[created] => 1617965113
[changed] => 1728888656
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1728888656
[revision_uid] => 4
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_3] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[safe_summary] =>
)
)
)
[field_foglia_complessa_accordion] => Array
(
)
[field_foglia_complessa_allegato] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 76893
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 351292
[uid] => 32
[title] => Scheda informativa - Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76893
[type] => allegato
[language] => it
[created] => 1617965049
[changed] => 1617965161
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1617965161
[revision_uid] => 32
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
)
[field_titolo_frontend_all] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Scheda informativa
[format] =>
[safe_value] => Scheda informativa
)
)
)
[field_allegato_file] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 92136
[uid] => 32
[filename] => Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[uri] => public://2021/Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[filemime] => application/pdf
[filesize] => 355923
[status] => 1
[timestamp] => 1617965100
[type] => document
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2408
)
)
)
[metadata] => Array
(
)
[display] => 1
[description] =>
)
)
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 1
[current_revision_id] => 351292
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
[field_image_fc] => Array
(
)
[field_testo_opzionale_fc] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 32870
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 300196
[uid] => 4
[title] => Elenco corsi apprendimento permanente
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 32870
[type] => testo_opzionale
[language] => it
[created] => 1446123867
[changed] => 1566467337
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1566467337
[revision_uid] => 102
[field_testo_opz] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
[format] => 1
[safe_value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
)
)
)
[name] => simonetta.capparotto
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:37:"form-fe5ebd9e5e240c4294455b6b42fa6a76";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 7
[current_revision_id] => 300196
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
[field_immagine_top] => Array
(
)
[field_immagine_bottom] => Array
(
)
[field_immagine_decorativa_latera] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 78900
[uid] => 4
[filename] => spalla-dopolaurea.png
[uri] => public://spalla-dopolaurea.png
[filemime] => image/png
[filesize] => 168627
[status] => 1
[timestamp] => 1578664196
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 1363
[width] => 550
)
[height] => 1363
[width] => 550
[alt] =>
[title] =>
)
)
)
[field_link_in_evidenza] => Array
(
)
[field_usa_layout_pagina_link] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_etichetta_link_in_evidenza] => Array
(
)
[field_tabs] => Array
(
)
[field_condividi_social] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 1
)
)
)
[field_formato_immagine] => Array
(
)
[field_video_link] => Array
(
)
[field_nosidebar] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 1
)
)
)
[field_chatbot] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_chatbot_codice_chat] => Array
(
)
[field_header_custom] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_header_custom_ref] => Array
(
)
[field_accessiway] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_footer_custom] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_footer_custom_ref] => Array
(
)
[field_usa_layout_hero] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_note_interne] => Array
(
)
[field_url_en_page] => Array
(
)
[field_crawler_ai] => Array
(
)
[path] => Array
(
[pathauto] => 0
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 6
[current_revision_id] => 471013
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
[entity_view_prepared] => 1
)
[#items] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[safe_summary] =>
)
)
[#formatter] => text_summary_or_trimmed
[0] => Array
(
[#markup] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
)
)
[field_foglia_complessa_allegato] => Array
(
[#theme] => field
[#weight] => 0
[#title] => allegato
[#access] => 1
[#label_display] => above
[#view_mode] => teaser
[#language] => und
[#field_name] => field_foglia_complessa_allegato
[#field_type] => node_reference
[#field_translatable] => 0
[#entity_type] => node
[#bundle] => foglia_complessa
[#object] => stdClass Object
(
[vid] => 471013
[uid] => 32
[title] => Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76894
[type] => foglia_complessa
[language] => it
[created] => 1617965113
[changed] => 1728888656
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1728888656
[revision_uid] => 4
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_3] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[safe_summary] =>
)
)
)
[field_foglia_complessa_accordion] => Array
(
)
[field_foglia_complessa_allegato] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 76893
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 351292
[uid] => 32
[title] => Scheda informativa - Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76893
[type] => allegato
[language] => it
[created] => 1617965049
[changed] => 1617965161
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1617965161
[revision_uid] => 32
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
)
[field_titolo_frontend_all] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Scheda informativa
[format] =>
[safe_value] => Scheda informativa
)
)
)
[field_allegato_file] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 92136
[uid] => 32
[filename] => Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[uri] => public://2021/Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[filemime] => application/pdf
[filesize] => 355923
[status] => 1
[timestamp] => 1617965100
[type] => document
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2408
)
)
)
[metadata] => Array
(
)
[display] => 1
[description] =>
)
)
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 1
[current_revision_id] => 351292
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
[field_image_fc] => Array
(
)
[field_testo_opzionale_fc] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 32870
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 300196
[uid] => 4
[title] => Elenco corsi apprendimento permanente
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 32870
[type] => testo_opzionale
[language] => it
[created] => 1446123867
[changed] => 1566467337
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1566467337
[revision_uid] => 102
[field_testo_opz] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
[format] => 1
[safe_value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
)
)
)
[name] => simonetta.capparotto
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:37:"form-fe5ebd9e5e240c4294455b6b42fa6a76";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 7
[current_revision_id] => 300196
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
[field_immagine_top] => Array
(
)
[field_immagine_bottom] => Array
(
)
[field_immagine_decorativa_latera] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 78900
[uid] => 4
[filename] => spalla-dopolaurea.png
[uri] => public://spalla-dopolaurea.png
[filemime] => image/png
[filesize] => 168627
[status] => 1
[timestamp] => 1578664196
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 1363
[width] => 550
)
[height] => 1363
[width] => 550
[alt] =>
[title] =>
)
)
)
[field_link_in_evidenza] => Array
(
)
[field_usa_layout_pagina_link] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_etichetta_link_in_evidenza] => Array
(
)
[field_tabs] => Array
(
)
[field_condividi_social] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 1
)
)
)
[field_formato_immagine] => Array
(
)
[field_video_link] => Array
(
)
[field_nosidebar] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 1
)
)
)
[field_chatbot] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_chatbot_codice_chat] => Array
(
)
[field_header_custom] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_header_custom_ref] => Array
(
)
[field_accessiway] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_footer_custom] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_footer_custom_ref] => Array
(
)
[field_usa_layout_hero] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_note_interne] => Array
(
)
[field_url_en_page] => Array
(
)
[field_crawler_ai] => Array
(
)
[path] => Array
(
[pathauto] => 0
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 6
[current_revision_id] => 471013
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
[entity_view_prepared] => 1
)
[#items] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 76893
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 351292
[uid] => 32
[title] => Scheda informativa - Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76893
[type] => allegato
[language] => it
[created] => 1617965049
[changed] => 1617965161
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1617965161
[revision_uid] => 32
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
)
[field_titolo_frontend_all] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Scheda informativa
[format] =>
[safe_value] => Scheda informativa
)
)
)
[field_allegato_file] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 92136
[uid] => 32
[filename] => Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[uri] => public://2021/Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[filemime] => application/pdf
[filesize] => 355923
[status] => 1
[timestamp] => 1617965100
[type] => document
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2408
)
)
)
[metadata] => Array
(
)
[display] => 1
[description] =>
)
)
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 1
[current_revision_id] => 351292
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
[#formatter] => node_reference_default
[0] => Array
(
[#type] => link
[#title] => Scheda informativa - Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[#href] => node/76893
[#options] => Array
(
[entity_type] => node
[entity] => stdClass Object
(
[vid] => 351292
[uid] => 32
[title] => Scheda informativa - Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76893
[type] => allegato
[language] => it
[created] => 1617965049
[changed] => 1617965161
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1617965161
[revision_uid] => 32
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
)
[field_titolo_frontend_all] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Scheda informativa
[format] =>
[safe_value] => Scheda informativa
)
)
)
[field_allegato_file] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 92136
[uid] => 32
[filename] => Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[uri] => public://2021/Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[filemime] => application/pdf
[filesize] => 355923
[status] => 1
[timestamp] => 1617965100
[type] => document
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2408
)
)
)
[metadata] => Array
(
)
[display] => 1
[description] =>
)
)
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 1
[current_revision_id] => 351292
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
[links] => Array
(
[#theme] => links__node
[#pre_render] => Array
(
[0] => drupal_pre_render_links
)
[#attributes] => Array
(
[class] => Array
(
[0] => links
[1] => inline
)
)
[node] => Array
(
[#theme] => links__node__node
[#links] => Array
(
[node-readmore] => Array
(
[title] => Read more
about Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[href] => node/76894
[html] => 1
[attributes] => Array
(
[rel] => tag
[title] => Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
)
)
)
[#attributes] => Array
(
[class] => Array
(
[0] => links
[1] => inline
)
)
)
)
[field_testo_opzionale_fc] => Array
(
[#theme] => field
[#weight] => 1
[#title] => Testo Opzionale
[#access] => 1
[#label_display] => above
[#view_mode] => teaser
[#language] => und
[#field_name] => field_testo_opzionale_fc
[#field_type] => node_reference
[#field_translatable] => 0
[#entity_type] => node
[#bundle] => foglia_complessa
[#object] => stdClass Object
(
[vid] => 471013
[uid] => 32
[title] => Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76894
[type] => foglia_complessa
[language] => it
[created] => 1617965113
[changed] => 1728888656
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1728888656
[revision_uid] => 4
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_3] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[summary] =>
[format] => 2
[safe_value] =>
Corso per l'apprendimento permanente
Responsabile scientifico: Emanuele Menegatti
Periodo di svolgimento: 14, 21, 28 maggio 2021
Obiettivi principali: Aggiornare le aziende sulle più̀ avanzate tecnologie in ambito Intelligenza Artificiale e Robotica.
Ulteriori: Creare un dialogo tra UNIPD e imprese del territorio Presentare le competenze di UNIPD nel settore.
Destinatari: Aziende di produzione e servizi interessate alla trasformazione tecnologica del proprio business adottando tecnologie di AI e Robotica.
Metodologie Formative: Principali: Lezione frontale, schede di attività.
Ulteriori: video lezioni di approfondimento e attività di sportello tecnologico per 1 mese dopo il corso.
Contributo di iscrizione: 1.450 €
Per informazioni e iscrizioni: Segreteria Unismart Academy, nella persona di Francesca Pedron, mail: academy@unismart.it; telefono: +39 049 807 8598
Strutture per il corso: Dipartimento di Ingegneria dell'informazione, Via Gradenigo 6/b 35131 – Padova, aula Magna Lepschy DEI/G
Docenti:
- Menegatti, Emanuele, Ordinario, DEI, 049 8277651, emanuele.menegatti@unipd.it
- Sperduti, Alessandro, Ordinario, DM, 0498271355 - alessandro.sperduti@unipd.it
- Rosati, Giulio, Ordinario, DII, 0498276809 - giulio.rosati@unipd.it
- Pretto Alberto, Ricercatore, DEI, 3463513263 - alberto.pretto@unipd.it
- Pini, Maria Silvia, Associato, DEI, 0498277704 - mariasilvia.pini@unipd.it
- Ghidoni, Stefano, RTD-B, DEI, 0498277934 - stefano.ghidoni@unipd.it
- Beghi, Alessandro, Ordinario, DEI, 0498277626 - alessandro.beghi@unipd.it
- Orio, Nicola, Associato, DBC, 0498274637 - nicola.orio@unipd.it
- Canazza, Sergio, Associato, DEI, 0498277790 - sergio.canazza@unipd.it
- Di Maria, Eleonora, Ordinario, DSEA, 0498274069 - eleonora.dimaria@unipd.it
- Bettiol, Marco, Associato, DSEA, 049/8274241 - marco.bettiol@unipd.it Strutture
Programma
MODULO 1: Robotica Industriale
Docente: Rosati; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica industriale: applicazioni e mercato dei robot.
- La robotica nel settore manifatturiero: assemblaggio robotizzato flessibile.
- Robotica tradizionale e robotica collaborativa.
MODULO 2: Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
Docente: Sperduti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione all’Intelligenza Artificiale: compiti e paradigmi.
- Il ruolo dell’apprendimento automatico all’interno dell’Intelligenza Artificiale.
- Applicazioni e cognitive services: opportunità e problematiche.
- L’Intelligenza Artificiale come leva per l’innovazione: ricerca o trasferimento tecnologico?
MODULO 3: Robotica Intelligente e Robotica Collaborativa
Docente: Menegatti; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla robotica mobile: dai robot aspirapolveri alle auto a guida autonoma.
- Introduzione alla robotica collaborativa: interazione personarobot.
- Esempi di prodotti robotici di successo in ambito industriale e consumer.
- Progetti di ricerca in robotica ad elevato impatto nel mondo produttivo.
MODULO 4: Industrial computer vision
Docente: Pretto; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione alla computer vision e alle possibili applicazioni in ambito industriale: dal controllo di processo e qualità di manufatto alla guida robot.
- Sensori e sistemi nella visione industriale: loro contesti applicativi, limiti e nuovi trend.
- Machine learning e algoritmi datadriven in ambito industriale: un’opportunità da cogliere?
MODULO 5: AI and preference reasoning in decision support systems
Docente: Pini; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Introduzione al ragionamento con preferenze.
- Aggregazione di preferenze e teoria dei voti nel multi-agent decision making.
- Problemi di stable matching in ambito AI.
MODULO 6: Deep Learning
Docente: Ghidoni; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Deep learning: introduzione e concetti generali.
- Deep learning per l'analisi di immagini.
- Applicabilità del deep learning e dataset.
- Deep learning vs visione tradizionale.
MODULO 7: Industria 4.0 e Manutenzione Predittiva
Docente: Beghi; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Industria 4.0: visione e key enabling technologies.
- Approcci alla manutenzione: run to failure, preventive, condition based, predictive.
- Tecniche data-driven per la manutenzione predittive, con applicazione a casi d’uso industriale.
MODULO 8: AI e patrimonio culturale
Docente: Orio-Canazza; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- AI per la conservazione attiva e accesso ai documenti sonori.
- Analisi automatica di difetti basata su tecniche di computer vision e su reti neurali.
- Riconoscimento automatico di manipolazioni basato su clustering e classificazione.
MODULO 9: Osservatorio Industria 4.0
Docente: Di Maria-Bettiol; Tipologia didattica: Lezione frontale; N. ore: 2
- Le modalità di adozione delle Robotica e dell’AI nelle piccole e medie imprese manifatturiere italiane.
- Il legame tra Robotica e AI e le tecnologie digitali.
- Presentazione e analisi di quattro casi di aziende manifatturiere che hanno adottato AI in produzione.
[safe_summary] =>
)
)
)
[field_foglia_complessa_accordion] => Array
(
)
[field_foglia_complessa_allegato] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 76893
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 351292
[uid] => 32
[title] => Scheda informativa - Intelligenza artificiale & robotica per l'industria 4.0
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 76893
[type] => allegato
[language] => it
[created] => 1617965049
[changed] => 1617965161
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1617965161
[revision_uid] => 32
[taxonomy_vocabulary_2] => Array
(
)
[taxonomy_vocabulary_8] => Array
(
)
[body] => Array
(
)
[field_titolo_frontend_all] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => Scheda informativa
[format] =>
[safe_value] => Scheda informativa
)
)
)
[field_allegato_file] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 92136
[uid] => 32
[filename] => Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[uri] => public://2021/Scheda_riassuntiva_AI.pdf
[filemime] => application/pdf
[filesize] => 355923
[status] => 1
[timestamp] => 1617965100
[type] => document
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2408
)
)
)
[metadata] => Array
(
)
[display] => 1
[description] =>
)
)
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 1
[current_revision_id] => 351292
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
[field_image_fc] => Array
(
)
[field_testo_opzionale_fc] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 32870
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 300196
[uid] => 4
[title] => Elenco corsi apprendimento permanente
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 32870
[type] => testo_opzionale
[language] => it
[created] => 1446123867
[changed] => 1566467337
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1566467337
[revision_uid] => 102
[field_testo_opz] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
[format] => 1
[safe_value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
)
)
)
[name] => simonetta.capparotto
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:37:"form-fe5ebd9e5e240c4294455b6b42fa6a76";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 7
[current_revision_id] => 300196
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
[field_immagine_top] => Array
(
)
[field_immagine_bottom] => Array
(
)
[field_immagine_decorativa_latera] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[fid] => 78900
[uid] => 4
[filename] => spalla-dopolaurea.png
[uri] => public://spalla-dopolaurea.png
[filemime] => image/png
[filesize] => 168627
[status] => 1
[timestamp] => 1578664196
[type] => image
[field_file_image_alt_text] => Array
(
)
[field_file_image_title_text] => Array
(
)
[field_folder] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[tid] => 2048
)
)
)
[metadata] => Array
(
[height] => 1363
[width] => 550
)
[height] => 1363
[width] => 550
[alt] =>
[title] =>
)
)
)
[field_link_in_evidenza] => Array
(
)
[field_usa_layout_pagina_link] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_etichetta_link_in_evidenza] => Array
(
)
[field_tabs] => Array
(
)
[field_condividi_social] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 1
)
)
)
[field_formato_immagine] => Array
(
)
[field_video_link] => Array
(
)
[field_nosidebar] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 1
)
)
)
[field_chatbot] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_chatbot_codice_chat] => Array
(
)
[field_header_custom] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_header_custom_ref] => Array
(
)
[field_accessiway] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_footer_custom] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_footer_custom_ref] => Array
(
)
[field_usa_layout_hero] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] => 0
)
)
)
[field_note_interne] => Array
(
)
[field_url_en_page] => Array
(
)
[field_crawler_ai] => Array
(
)
[path] => Array
(
[pathauto] => 0
)
[name] => stefano.zampieri
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:48:"form-WsCySmos4vAVlyFhG6gU5T7knfAyqco8LxlocSU_yIA";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 6
[current_revision_id] => 471013
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
[entity_view_prepared] => 1
)
[#items] => Array
(
[0] => Array
(
[nid] => 32870
[access] => 1
[node] => stdClass Object
(
[vid] => 300196
[uid] => 4
[title] => Elenco corsi apprendimento permanente
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 32870
[type] => testo_opzionale
[language] => it
[created] => 1446123867
[changed] => 1566467337
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1566467337
[revision_uid] => 102
[field_testo_opz] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
[format] => 1
[safe_value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
)
)
)
[name] => simonetta.capparotto
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:37:"form-fe5ebd9e5e240c4294455b6b42fa6a76";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 7
[current_revision_id] => 300196
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
[#formatter] => node_reference_default
[0] => Array
(
[#type] => link
[#title] => Elenco corsi apprendimento permanente
[#href] => node/32870
[#options] => Array
(
[entity_type] => node
[entity] => stdClass Object
(
[vid] => 300196
[uid] => 4
[title] => Elenco corsi apprendimento permanente
[log] =>
[status] => 1
[comment] => 0
[promote] => 1
[sticky] => 0
[nid] => 32870
[type] => testo_opzionale
[language] => it
[created] => 1446123867
[changed] => 1566467337
[tnid] => 0
[translate] => 0
[revision_timestamp] => 1566467337
[revision_uid] => 102
[field_testo_opz] => Array
(
[und] => Array
(
[0] => Array
(
[value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
[format] => 1
[safe_value] =>
Corsi per l'apprendimento permanente
Informazioni generali ed elenco dei corsi attivati
)
)
)
[name] => simonetta.capparotto
[picture] => 0
[data] => a:2:{s:13:"form_build_id";s:37:"form-fe5ebd9e5e240c4294455b6b42fa6a76";s:14:"wysiwyg_status";a:1:{i:1;i:1;}}
[num_revisions] => 7
[current_revision_id] => 300196
[is_current] => 1
[is_pending] =>
[revision_moderation] =>
)
)
)
)
)
