Come applicare l’AI per rivoluzionare la tua azienda

Scuola di Palo alto in collaborazione con Daskell, ha organizzato un workshop gratuito di AI e Data Science.

Il big data oggi sta diventando sempre più parte della vita aziendale di ognuno di noi: molte volte le  aziende ignorano la quantità e qualità di dati che hanno “in pancia”: se gestiti con criterio, questi dati rappresentano il potenziale maggiore che le aziende oggi già possiedono quasi inconsapevolmente.

DI COSA SI E' PARLATO?

Programma del Giorno 1

Obiettivi: focus su Data Science e Intelligenza Artificiale al fine di riuscire a mostrare motivazioni, requisiti, benefici e tipi di utilizzo di una strategia data-driven.

Introduzione: Focus su tecnologie Pre-AI utilizzate in azienda.

What: Qual è la differenza tra Data Science e Intelligenza Artificiale?
I fattori critici responsabili dell’industrializzazione dell’AI nell’ultimo decennio.
How: Perché questi algoritmi sono definiti “intelligenti”?
Perché gli algoritmi devono essere addestrati sui dati passati?
Il ruolo cruciale dei dati.
Why: Sfatare i miti e luoghi comuni riguardo l’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale: necessità dell’adozione di una strategia data-driven.
Perché essere Early Adopters.
Who: Focus su Data Science e suoi applicativi in industria: opportunità e benefici per specifico settore.
Strategia data-driven: distinzione strategia top-down e Bottom-up.
Dati come asset di cruciale valore; data monetization e il valore di dati labellati.
Fattori critici per il successo di un progetto data-driven.

Programma del Giorno 2

Obiettivi: Data Science nella pratica; approfondimenti sui diversi applicativi data science rispetto alle tipologie di dato e di task da svolgere.

Come affrontare un progetto di Data Science.
Business understanding.
Fase di Data Exploration e preparazione del dato.
Design modello AI.
Fase di addestramento.
Industrializzazione.

Applicativi in industria: esempi concreti con introduzione ad alto livello delle architetture utilizzate.
Demo fraud detection in banca.
Traduzione linguaggio linguaggio naturale: architettura seq-to-seq / encoder-decoder.
Demo object detection, applicazioni in industria, quality control.
Generazione immagini in real-time.
Demo predictive maintenance in manufacturing.
Demo Speech-To-Text e Text-To-Speech ed applicazioni.

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Marco Mutti

Marco Mutti

Nato a Pavia nel 1976, dove si è laureato, ha lavorato da prima nell'area commerciale della GDO food per poi dirigere, dopo anni di esperienza nel web, il reparto Marketing di una nota azienda digital. Varie esperienze all'estero ed un ampia visione e conoscenza del web marketing completano il profilo professionale di Marco

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2 commenti

  • Andrea Griseri

    Buongiorno ho segnalato l’evento. Non so se qualcuno riuscirà a partecipare ma mi piacerebbe approfondire il tema della fraud detection in banca, tema che da noi ( FCA Bank) è di stretta attualità.

  • Remo Lucchi

    incontri interessanti, perché hanno consentito di mettere a posto un po’ di confusioni mentali.
    Inoltre hanno mostrato applicazioni di grande interesse.