Le architetture di deep learning, sono sempre più diffuse ed utilizzate. I progressi tecnologici permettono di risolvere problematiche complesse, inimmaginabili fino a poco tempo, in campi come la visione artificiale o il linguaggio naturale. Questo perchè l’apprendimento automatico fornisce l’abilità di apprendere senza programmare esplicitamente. La “macchina” riesce autonomamente a classificare i dati e a strutturarli gerarchicamente, trovando quelli più rilevanti e utili alla risoluzione di un problema, migliorando le proprie prestazioni con l’apprendimento continuo.
A differenza dei sistemi di Machine Learning infatti, nel Deep Learning le caratteristiche di un determinato oggetto vengono estratte in modo automatico, migliorando le proprie prestazioni all’aumentare dei dati disponibili.
Negli ultimi 10 anni l’interesse per la computer vision si è sviluppato in modo esponenziale sia nell’utilizzo che nelle tecnologie. La competitività delle imprese e dell’industria dipenderà sempre più dall’utilizzo dei dati e dall’intelligenza artificiale. A tale fine avere una base dati corretta è fondamentale per avere un apprendimento continuo, si tratta infatti di un sistema dinamico e non statico.
Parleremo degli avanzamenti tecnologici realizzati nell’image recognition con il Prof. Luigi Di Stefano dell’ Università di Bologna e con due startup Neurality e EyeCan; insieme all’azienda Datalogic e a Comau guarderemo da vicino le tendenze e le applicazioni realizzate dal settore industriale.
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