L’Intelligenza Artificiale (IA) è al centro della trasformazione digitale delle imprese, impattando su intere filiere di produzione così come nella vita quotidiana. In particolare, le tecniche di sviluppo dell’IA come Machine Learning e Deep Learning sono in veloce e costante espansione grazie ai progressi registrati nel campo della potenza di calcolo, nella disponibilità di enormi quantità di dati e nella capacità della loro analisi per la risoluzione di problemi complessi. Sinteticamente per Intelligenza Artificiale si intendono tutti i sistemi hardware e software in grado di simulare capacità umane quali il ragionamento, l’apprendimento, la risoluzione di problemi e l’esecuzione in autonomia di attività; per Machine Learning i sistemi che apprendono basandosi su dati strutturati e categorizzati dopo aver ricevuto un feedback umano; per Deep Learning i sistemi che imparano attraverso reti neurali artificiali senza istruzione umana utilizzando un numero rilevante di dati e una capacità computazionale molto potente capace di “reggere” differenti strati di calcolo.

Per favorire l’acquisizione di strumenti base in questo ambito Associazione Meccanica, in collaborazione con Fondazione Democenter,   propone, dopo un primo corso introduttivo eseguito negli scorsi mesi, un secondo modulo in cui saranno presentati esempi di possibili applicazioni di Intelligenza Artificiale in contesti industriali.

L’idea dei ns relatori sarà quella di alternare pillole teoriche con esempi reali, così da far “toccare con mano” e comprendere le potenzialità dell’AI in contesti industriali.

Alcuni esempi di temi che saranno trattati:

. Precision Measurement with Traditional Computer Vision: La computer vision tradizionale consente di misurare dimensioni fisiche di oggetti tramite immagini calibrate, con elevata precisione.

· Anomaly detection: L'anomaly detection individua dati o comportamenti fuori dal normale. 

· Time series forecasting: Il time series forecasting prevede l’andamento futuro di un valore osservando i dati storici nel tempo

· RAG & Document Generation: La Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina un motore di ricerca con un modello linguistico per generare testi accurati partendo da fonti affidabili.

· Precision Measurement with Traditional Computer Vision: La computer vision tradizionale consente di misurare dimensioni fisiche di oggetti tramite immagini calibrate, con elevata precisione.