Struttura del corso

Panoramica dell'IA nelle Applicazioni di Difesa

  • Sistemi autonomi, UAV e sorveglianza in tempo reale
  • Casistiche di utilizzo dell'IA nella difesa: navigazione, tracciamento, ricognizione
  • Panoramica della modellazione AI nell'adattamento a ambienti critici per le missioni

Preparazione dei Dati per l'Ottimizzazione Finale

  • Lavoro con dati sensoriali: lidar, radar, termico e feed video
  • Strategie di etichettatura per la rilevazione degli oggetti e il riconoscimento dei target
  • Augmentazione e anonimizzazione dei dati in contesti militari

Ottimizzazione Finale dei Modelli AI per Percezione e Controllo

  • Modelli di visione per la rilevazione degli oggetti e la segmentazione in tempo reale
  • Modelli di fusione per combinare input multi-sensoriali
  • Regolazione delle politiche per la navigazione autonoma ed evitamento degli ostacoli

Sicurezza, Sicurtà e Ridondanza nei Modelli AI

  • Costruzione di modelli resistenti con tecniche difensive contro attacchi avversari
  • Progettazione di meccanismi di sicurezza per casi di fallimento e rilevamento anomalie durante l'inferenza
  • Protezione delle pipeline dei modelli da interferenze e spoofing

Test e Simulazione in Ambienti di Difesa

  • Utilizzo di dati sintetici e digital twins per la validazione
  • Test stress nei condizioni avverse ed estreme
  • Trasferimento da simulazione a realtà nelle simulazioni operative

Conformità e Standard di Difesa

  • Quadri di garanzia AI per le distribuzioni di difesa
  • Sicurezza ed etica nelle applicazioni autonome della difesa
  • Documentazione della conformità con le prescrizioni operative e legali

Distribuzione e Monitoraggio sul Campo

  • Inferenza a bordo di dispositivi e ottimizzazione AI ai livelli edge
  • Telemetria, cicli di feedback e aggiornamenti continui dei modelli
  • Studi di caso dai sistemi reali dell'IA difensiva

Sintesi e Prossimi Passaggi

Requisiti

  • Comprendere gli architetti di deep learning e visione artificiale
  • Esperienza nel training ed evaluzione dei modelli AI utilizzando framework come TensorFlow o PyTorch
  • Conoscenza dei requisiti di sistema a livello difensivo e dei protocolli di sicurezza

Destinatari

  • Ingegneri AI della difesa
  • Sviluppatori tecnologia militare
  • Architetti di sistemi autonomi e piattaforme di sorveglianza
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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