README.md

Web App IA

Questo repository è collegato al progetto software per la tesi di laurea di Vincenzo Amoruso dell'AA 2024/25 della Università Telematica Unipegaso

Corso di laurea in : Informatica per le aziende digitali L-31

Relatore : Prof. Stefano D'Urso

Insegnamento di : Tecnologie Web

Titolo della tesi : Intelligenza Artificiale e sue applicazioni in informatica gestionale

Obiettivo: Il progetto applica con esempi pratici al software gestionale alcune delle potenzialità della intelligenza artificiale.

Preparazione ambiente server Python

- Installare Python, scaricabile dal seguente link (Abbiamo selezionato la versione Windows a 64bit)

https://www.python.org/ftp/python/3.10.4/python-3.10.4-amd64.exe

- Creare l'ambiente virtuale Python del server con il comando

python -m venv D:\Users\vincw\WebAppAI

- Attivare l'ambiente virtuale

D:\Users\vincw\WebAppAI\Scripts\activate 

- Copiare tutti i files scaricati dal repository remoto GitHub nella cartella dell'ambiente virtuale locale.

- Nell'ambiente virtuale (venv) D:\Users\vincw\WebAppAI eseguire il comando per installare tutti i pacchetti necessari

pip install requirements.txt 

- Nell'ambiente virtuale (venv) D:\Users\vincw\WebAppAI eseguire il comando per installare il pacchetto per l'uso del protocollo https

pip install pyopenssl 

- Nell'ambiente virtuale (venv) D:\Users\vincw\WebAppAI eseguire il comando per installare il modello spaCy

python -m spacy download en_core_web_md

- Per avviare il web server Flask eseguire il comando

  python.exe D:\Users\vincw\WebAppAI\IAWebAppFlaskServer.py

Note

Il server sarà in ascolto sulla porta 8000 all'indirizzo https://localhost:8000

Schema progetto e tecnologie

Screenshots e video di test

Applicazione IA con OCR per riconoscimento uno scontrino fiscale

[Video](https://youtu.be/9S8fvFy-tFI)

Applicazione pratica di IA con analisi del testo di un manuale pdf

[Video](https://youtu.be/PZYo-wV8GzY)

Applicazione IA di WebSpeech API ed analisi NLP con Spacy

[Video](https://youtu.be/XBB3AnkUHHY)

Credits

Media

• Tutti gli screenshot del codice utilizzato in questo README sono stati realizzati da me su dispostivo Android 13 modello OPPO A74 5G

Ringraziamenti

• Hugging face Adamcodd OCR-free Document Understanding Transformer.
• Hugging face BERT model for the Italian language
• https://github.com/daveyjh - Per la UX del chatbot.

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Vincenzo Amoruso 2024