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Superare la diversità dei dati: Le sfide per l'IA, l'apprendimento automatico e coloro che dipendono dai risultati critici della missione

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Superare la diversità dei dati: Le sfide per l'IA, l'apprendimento automatico e coloro che dipendono dai risultati critici della missione

L'apprendimento profondo è una classe di algoritmi di apprendimento automatico che utilizza più livelli per estrarre progressivamente caratteristiche di livello superiore dall'input grezzo. Ad esempio, nell'elaborazione delle immagini, gli strati inferiori possono identificare i bordi, mentre gli strati superiori possono identificare i concetti rilevanti per un essere umano, come cifre, lettere o volti.

I partecipanti potranno conoscere i seguenti aspetti:

  • Come il COVID-19 ha agito da catalizzatore per la telemedicina e da potenza dominante per superare le forze che inibiscono il cambiamento (forze machiavelliche).
  • Come l'anno 2000 ha contribuito a globalizzare molte industrie e a costringere le organizzazioni arroganti che avevano resistito al cambiamento.
  • Come l'11 settembre ha agito come una forza importante per attuare la riforma e l'automazione nel settore bancario globale.
  • Gli attuali progressi nell'estrazione dei dati/OCR, nell'apprendimento automatico e nella catena di fornitura per l'industria elettronica e dei semiconduttori.
  • Amar Gupta, MIT, Principal Investigator, AI and OCR-based Hybrid Approach to Reduce Human Involvement and Effort in Document Processing and Creation of Forecasting Models (sponsorizzato da SiliconExpert); e Coordinator, Telemedicine/Telehealth and Geographically Distributed Teams of Professionals (Telemedicina/Telesalute e team di professionisti distribuiti geograficamente).
  • Vik Parth, Direttore del prodotto e dell'innovazione, SiliconExpert

Data: Giovedì 28 ottobre 2021

Ora: 11:00 ora solare orientale

Durata: 1 ora

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