Sperimentazione di tools per la creazione e l'addestramento di Generative Adversarial Networks

Soggetto principale di questo lavoro saranno le reti neurali artificiali, ed in particolare una classe di modelli generativi detti ”Generative adversarial Net-works”. Questi rappresentano un trampolino di lancio verso la costruzione di sistemi di Intelligenza Artificiale in grado di consumare dati grezzi provenienti dal mondo reale e automaticamente estrarne una comprensione che rappresenta la struttura intrinseca del mondo. Questo costituisce un grande passo avanti rispetto ai sistemi usati in passato, che erano in grado di apprendere da dati di addestramento accuratamente pre-etichettati da esseri umani competenti. Lo scopo finale di questa tesi non è quello di esibire dei risultati allo stato dell’arte, bensı̀ di fornire una trattazione accurata e descrivere le varie fasi di progettazione e realizzazione di una semplice generative adversarial networks utilizzando moderni strumenti di sviluppo in ambito di machine learning.