SEMINARIO IN FAD SINCRONA

L’apprendimento automatico al supporto della conoscenza - metodologia ed esempi applicativi Il lavoro dell’Ingegno si va spostando gradualmente dalla capacità di una corretta progettazione a partire da modelli fisico-matematici avanzati, ad un utilizzo intelligente con cui reti di elaborazione opportunamente allenate siano in grado di replicare i processi decisionali dell’essere umano. L’allenamento avviene attraverso un adattamento progressivo con il quale la rete sia in grado di predire correttamente un esito (una classe, un’etichetta, una proprietà) a fronte di un dato di ingresso. Le potenzialità con le quali questo strumento possa venire in supporto all’acquisizione di conoscenze, alle professioni è notevole. Questa presentazione cercherà di descrivere la struttura di tali reti, di fornire elementi in merito alle tecniche di allenamento, con esempi di utilizzo nella gestione dell’informazione visiva, quali l’analisi cinematografica, il supporto alla diagnosi in campo medico (compresa la severità della patologia da Coronavirus), o il riconoscimento di oggetti.
Tipo Seminario
Settore Informatica e Telecomunicazioni
Altri Settori FAD Sincrona
Responsabile Scientifico Ing. Carmelo Iannicelli
Organizzatore Ordine Ingegneri Provincia di Milano
Informazioni Richiedi Informazioni
Durata 3,5 ore
Frequenza minima 3 ore
Costo (IVA esclusa) 21,00€
Costo iscritti Ordine Ingegneri Milano (IVA esclusa) 21,00€
CFP 3
Iscrizioni Chiuse
Posti rimanenti 17
mercoledì, 16 dicembre 2020
Inizio14:30
Fine18:00
Programma
14:25 Collegamento con la piattaforma Zoom

14:30 Ing. Carmelo Iannicelli
- Commissione Telecomunicazioni Ordine Ingegneri Milano
Introduzione

14:45 Francesco Musumeci
- Politecnico di Milano, Dipartimento di Elettronica
Informazione e Bioingegneria:
Le tecniche di analisi di dati basate sugli algoritmi di Machine Learning (ML) e, più in generale, Intelligenza Artificiale (AI), sono considerate un ottimo candidato per la risoluzione di tipici problemi di rete in cui si può far leva su grandi volumi di dati disponibili, e pertanto sono oggi di particolare interesse sia in ambito accademico che industriale.
Nella prima parte verranno discussi i concetti base del Machine Learning, le più comuni tecniche di apprendimento automatico (supervised e unsupervised learning) ed alcuni specifici algoritmi, nonché le principali metriche di performance usate in tali contesti.  Nella seconda parte verrà dato spazio alle applicazioni del ML alle telecomunicazioni. Nello specifico, verrà discusso lo use-case della gestione dei guasti in una rete di telecomunicazione, con particolare riferimento alla individuazione (detection) e determinazione della causa (identification) dei guasti in una rete ottica.

16:15 Riccardo Leonardi e Alberto Signoroni
- Università degli Studi di Brescia
L’apprendimento automatico al supporto della conoscenza:
Metodologia ed esempi applicativi. Il lavoro dell’Ingegno si va spostando gradualmente dalla capacità di una corretta progettazione a partire da modelli fisico-matematici avanzati, ad un utilizzo intelligente con cui reti di elaborazione opportunamente allenate siano in grado di replicare i processi decisionali dell’essere umano. L’allenamento avviene attraverso un adattamento progressivo con il quale la rete sia in grado di predire correttamente un esito (una classe, un’etichetta, una proprietà) a fronte di un dato di ingresso. Le potenzialità con le quali questo strumento possa venire in supporto all’acquisizione di conoscenze, alle professioni è notevole. Questa presentazione cercherà di descrivere la struttura di tali reti, di fornire elementi in merito alle tecniche di allenamento, con esempi di utilizzo nella gestione dell’informazione visiva, quali l’analisi cinematografica, il supporto alla diagnosi in campo medico (compresa la severità della patologia da Coronavirus), o il riconoscimento di oggetti.

18:00 Q&A e chiusura seminario

Modera Ing. Gianluca Sironi
- Commissione Telecomunicazioni Ordine Ingegneri Milano


Docenti
Ing. Gianluca Sironi
Ing. Carmelo Iannicelli
Apertura Iscrizioni26/10/2020 18:50
Termine Iscrizioni16/12/2020 11:00

Siamo spiacenti le iscrizioni al corso si sono chiuse il 16/12/2020 alle 11:00
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