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Bias, pregiudizi e altre amenità
Il problema del bias non è solo una questione tecnologica, ma un riflesso del nostro stesso modo di vedere il mondo. Siamo tutti soggetti a pregiudizi, e solo attraverso un impegno consapevole possiamo ridurre il loro impatto, sia nelle macchine che nei nostri comportamenti quotidiani. Educare noi stessi e le AI alla diversità e all’equità…
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Intelligenza artificiale step by step: portare l’AI in azienda
AI in azienda, con Confindustria Vicenza e MIPU Predictive School Mi capita spesso di raccontare […]
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Tra 10 anni l’AI ci pagherà le pensioni
Osservatorio AI 2024 Il primo febbraio 2024 si è tenuto presso l’Aula De Carli nella […]
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Open AI ha lanciato il suo nuovo GPT store. Cosa significa?
Da quando Open AI ha rilasciato ChatGPT è esplosa la moda dell’AI generativa. Che, sono serena nel dirlo, non sarà una moda ma un pivot nel modo in cui interagiamo con la tecnologia.
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Prevedere il futuro con l’AI – Come funziona?
Si dice che i dati siano come il petrolio – nascondo un grandissimo valore se si sa come manipolarli. L’idea dietro ad ogni soluzione data-driven è sfruttare i dati che si raccolgono – parametri dal campo, immagini, input manuali, interazioni con la piattaforma – per generare informazioni di maggior valore. In industria ad esempio vogliamo…
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L’AI per i sistemi fotovoltaici: efficienza e prevedibilità
Il fotovoltaico in Italia Le rinnovabili sono al centro della transizione energetica, e pongono grandi […]
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Ma l’AI vede? Riconoscimento di immagini e applicazioni industriali
Tanto per cambiare, i modelli che fanno riconoscimento immagini (le reti convoluzionali) sono ispirate al funzionamento del cervello animale. Infatti funzionano in modo simile alla nostra corteccia visiva: come a noi non servono tutti i dettagli per riconoscere un oggetto, anche loro operano una sintesi sulle immagini per riconoscerne l’essenza. Un’essenza di automobile.
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Come garantire che i modelli di AI non impazziscano
L’AI online Il processo di sviluppo di un sistema di AI è un percorso lungo […]
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Semplificare a tutti i costi serve davvero?
Tutti spingono per semplificare. Deve essere più semplice, più chiaro, più diretto. Non mettere un range, metti un numero secco. Non mettere paroloni, che poi la gente non capisce. Non mettere le ipotesi, poi sembra complicato. Ma – spoiler: le cose spesso sono complicate.
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9 cose da chiedere prima di comprare un software per l’AI
Per garantire che tutto funzioni correttamente, la soluzione di AI deve garantire una serie di mattoncini che si coordinano per trasformare i dati in conoscenza. Sintetizzando molto l’approccio, possiamo identificare sette layer con funzionalità e obiettivi diversi.
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