Conference Milan 2023 | AI/ML

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In this fun workshop, we will learn how to use Google's Teachable Machine to create a web-based robot that will recognise our emotions from a webcam stream and act accordingly.

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I present my experience developing an AI for a complex modern boardgame such as Commands and Colors. The techniques that can be applied to perfect information games such as chess do not apply directly here, because the game has: incomplete information (cards), chance (dice) and a player performs a variable number of moves before passing the turn to the other player. Monte Carlo Tree Search is one of the fundamental techniques used in modern game AI. In this presentation we show what modifications are needed in order to make MCTS work for our chosen game.

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The most famous voice assistants in the world, Siri, Alexa, and even Anna from Ikea, have one thing in common: they are all women. Is there a way to build AI assistants that do not rely so strongly on the perception of women as "helpers"? Can we create AI without outdated gender stereotypes? In this talk, we will also take a look at the new top generative AI applications and tools and analyze if the bias is still there.

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In this session we will see how foundational models are changing traditional MLOps. We will see the key differentiators between three types of user types: providers, fine-tuners and consumers. We will start with a traditional end-to-end MLOps architecture and we will evolve it into an FMOps architecture at scale. We will also discuss how to perform model selection and monitor its performance.

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Do you want to easily add the power of OpenAI to your applications focusing on your code rather than complicated AI theory? Regardless of whether you’re building consumer apps which are using the latest features from OpenAI or enterprise apps which needs the security and privacy features offered by Azure OpenAI, in this session you will learn how you Semantic Kernel can help you to architect and build your new AI based app. Check out here the speakers' slides and repositories: https://github.com/qmatteoq/SemanticKernel-Demos https://github.com/tommasodotNET/semantic-kernel-codemotion-2023

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Generative AI is a big trend in the business and it is going to impact the way in which application will be developed in the future. This new way to approach code development is not considering security development best practices. In this session you will learn how to use generative AI to generate and fix secure code: • How ML/AI can help you to be more efficient in security defect fixing? • Can Generative AI help you to identify security defects? But more importantly is generative AI the cure to fix those vulnerabilities? • What obstacles will you encounter and how you can overcome them

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Negli ultimi anni sono stati compiuti passi da gigante nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale. Per affrontare le altrettante sfide che si presentano di conseguenza, è essenziale la disponibilità di dati rappresentativi del problema che si intende risolvere. Una soluzione che si sta dimostrando molto efficace è quella di ricorrere all'utilizzo di Dati Sintetici. In questa sede vi parleremo di come possono essere utilizzati in ambito Computer Vision con un esempio pratico di applicazione negli scenari di Search and Rescue (SaR). Consulta qui il materiale degli speakers.

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Le aziende gestiscono linee guida, politiche e regolamenti interni, ma per i dipendenti orientarsi è spesso complesso. Con potenti modelli linguistici, abbiamo creato un sistema interno per il supporto alle domande in materia di regolamentazione presso Generali. Sfruttando Large Language Models, coordinati da LangChain e Vector Database, semplifichiamo la navigazione tra centinaia di normative. In questa sessione, condivideremo il percorso, le sperimentazioni adottate e le sfide affrontate.

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“Do you love AI?" -ヽ(♡‿♡)ノ “Te la senti di assumerti la responsabilità delle decisioni degli algoritmi?" - (´･_･`) In questa sessione vedremo insieme come costruire modelli di intelligenza artificiale responsabile che assicurino decisioni accurate e affidabili lungo l'intero ciclo di vita degli analytics, basandosi su processi robusti di data governance e modelOps. Lasciati ispirare da case studies reali in cui SAS Viya ha aiutato le organizzazioni a mitigare il bias ed evitare un uso improprio dell’intelligenza artificiale.

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The AI landscape has been taken by storm in the last dozens of months with the spread of important new technologies and paradigms. During the talk we will explore the steps involved in building an NLP project starting from the raw data until the end product, summarizing what we have learned in creating a complete end to end pipeline involving data anonymization, data exploration, embedding and vector databases and fine tuning. The last goal of this talk is to run through and share the learnings and the fun of building with these magical open source tools.

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L’AI generativa e altre tecnologie all’avanguardia stanno inaugurando un nuovo futuro, in cui la fusione tra digitale e fisico non è solo all’origine di nuovi prodotti e servizi, ma è anche il traino di una nuova era della ricerca scientifica. Le nuove capacità dei foundation model e l’evoluzione degli algoritmi rappresentano un passo avanti per l’artificial general intelligence (AGI), un sistema in grado di imparare qualsiasi compito intellettuale alla stessa stregua di un essere umano. Quali saranno i confini e le possibilità dell’AI? Scoprilo con noi: Accenture Technology Vision 2023.

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Stiamo attraversando un periodo estremamente intenso riguardante tutti gli aspetti legati all'intelligenza artificiale, in particolare verso i modelli LLM. La maggior parte delle aziende sta ponendo un'enfasi significativa su cosa fare con i modelli LLM e meno su come provare a governare l'intelligenza artificiale. Questo approccio porta diversi problemi, tra cui la mancanza di standard e la carenza di controllo che espone le aziende a diversi rischi. In questo contesto, condivideremo le sfide che abbiamo incontrato nello sviluppo di una platform per la gestione dei modelli generativi.

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Software development, from Requirements to Debugging, is a matter of managing ever increasing complexity.AI can be a companion to overcome our challenges! Far from being just another tool, AI can become a companion that helps us deepening our understanding (up to actually “grokking it”). From spotting requirement ambiguities and suggesting solutions to providing relevant learning resources, AI can serve as a modern-day "rubber duck" assisting developers in resolving their issues and “grokking” the intricacies of their craft. A new frontier is opening up in our business.