Course: Laurea Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche
Type: Progetto/Ricerca
Abstract: la tesi verterà sullo sviluppo e/o l’utilizzo di un framework di Federated Learning (FL) per l’addestramento di modelli basati su Deep Learning e su dati sensibili biometrici. Il framework permetterà l’addestramento distribuito di modelli di Intelligenza Artificiale per il rilevamento di attacchi basati su Face Morphing.
L’addestramento distribuito rappresenta uno scenario differente da quello classico di Machine Learning in cui è disponibile un unico, grande dataset su cui effettuare il maniera centralizzata l’addestramento dei modelli: per tale motivo l’addestramento distribuito richiede analisi e soluzioni specifiche.
Advisor/Co-Advisor: Guido Borghi
Note: la scelta di impostare il lavoro di tesi più sul lato di ricerca o su quello applicativo verrà discussa con lo studente. Nel primo caso, il lavoro di tesi sarà possibilmente finalizzato alla pubblicazione scientifica, utile sia per entrare nel contesto aziendale sia per proseguire il proprio percorso all’interno dell’Università. Per questo motivo, viene richiesta la capacità di lavorare in gruppo, forte motivazione e voglia di fare bene.
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