Questo elaborato si pone lo scopo di presentare l’applicativo prodotto durante il periodo di stage nell’azienda Wavelop SRL. L’applicazione ha come obiettivo quello di utilizzare l’intelligenza artificiale per dare consigli, agli utilizzatori della piattaforma, su quale possa essere l’approccio ottimale all’allenamento e fornire eventuali delucidazioni sui differenti sport o esercizi da svolgere. L’intelligenza artificiale genera una risposta basata sui documenti istruttivi caricati dall’amministratore del sistema. L’idea dietro l’utilizzo di tale strumento è quella di cercare di massimizzare i risultati per le specifiche caratteristiche delle persone che si affidano a questo tipo di programma di allenamento.

Uso di Intelligenza Artificiale Generativa per supporto personalizzato sportivo

CANIATO, SABRINA
2023/2024

Abstract

Questo elaborato si pone lo scopo di presentare l’applicativo prodotto durante il periodo di stage nell’azienda Wavelop SRL. L’applicazione ha come obiettivo quello di utilizzare l’intelligenza artificiale per dare consigli, agli utilizzatori della piattaforma, su quale possa essere l’approccio ottimale all’allenamento e fornire eventuali delucidazioni sui differenti sport o esercizi da svolgere. L’intelligenza artificiale genera una risposta basata sui documenti istruttivi caricati dall’amministratore del sistema. L’idea dietro l’utilizzo di tale strumento è quella di cercare di massimizzare i risultati per le specifiche caratteristiche delle persone che si affidano a questo tipo di programma di allenamento.
2023
Application of Generative AI to support personalized sport activities
Intelligenza
Artificiale
Sport
Chatbot
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Caniato_Sabrina.pdf

accesso riservato

Dimensione 5.13 MB
Formato Adobe PDF
5.13 MB Adobe PDF

The text of this website © Università degli studi di Padova. Full Text are published under a non-exclusive license. Metadata are under a CC0 License

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12608/70950