Online Tech Conference 2021 - Italian Edition | AI/ML

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The histo-pathological analysis of tissue sections is the gold standard to assess the presence of many complex diseases, such as tumors and it is expected to be at the center of the AI revolution in medicine, prevision supported by the increasing success of deep learning applications to digital pathology. The aim of histolab is to provide a tool for Whole Slide Images (WSIs) processing in a reproducible environment to support clinical and scientific research. histolab is designed to handle WSIs, automatically detect the tissue, and retrieve informative tiles. Consulta il materiale della speaker: https://www.slideshare.net/AlessiaMarcolini/histolab-an-open-source-python-library-for-reproducible-digital-pathology

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Per ogni attività di business il più grande valore è dato oggi dai propri dati e da come vengono utilizzati: l'implementazione di modelli predittivi custom può, ad esempio, supportare il management e il marketing nella scelta delle migliori azioni strategiche da intraprendere. In questo workshop tecnico-pratico vedremo come progettare ed implementare un modello predittivo basato su reti neurali profonde in TensorFlow, partendo dalla definizione dei requisiti ci soffermeremo sull'analisi e l'ingegnerizzazionedei dati a disposizione, sfruttando anche tecniche avanzate di data visualization. Consulta il materiale dello speaker: https://drive.google.com/file/d/1kgXP4bmPfK_1ki34220e6-PZP-gSnQAE/view?usp=sharing https://github.com/vmaritati/Prevedi-le-vendite-con-il-Deep-Learning---CodeMotion-2021

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“Sul mio PC funziona”: classica frase con cui chi lavora nel settore IT ha a che fare quotidianamente e che porta ad ore di revisioni, controlli e confronti. Se poi si parla di applicazioni che riguardano il machine learning, basta pensare a questioni come l’installazione di dipendenze, requisiti di sistema, CPU, GPU e altro ancora per desistere da ogni tentativo. E se tutto questo potesse essere marginale? Vediamo come il mondo DevOps può arrivare in soccorso di chi vuole lavorare a costo zero e rendendo lo stereotipo “sul mio PC funziona” uno standard attraverso un caso d'uso per NLP.

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In questo talk si parlerà di design, sviluppo, possibili estensioni ed esempi di utilizzo di un protocollo di comunicazione end-to-end per assistenti vocali, sfruttabile per effettuare delle query verso NSDb, un database time-series open-source. Gli utenti possono effettuare delle query in linguaggio naturale attraverso Alexa, che si occuperà di tradurle in SQL ed eseguirle verso il database. Il risultato ottenuto verrà poi restituito all'utente tramite l'assistente vocale in linguaggio naturale, generato attraverso la libreria open-source di natural language generation RosaeNLG. Consulta il materiale dello speaker: https://drive.google.com/file/d/1QpgAwkF1AXQq9cyTn2eErwndHeZReXBO/view?usp=sharing

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"Traditional" Machine Learning systems require a centralized training process that requires, in addition, collecting and processing data systems which tend to increase the complexity of the learning process and in many cases limit the capacity of the system due to the lack of privacy, the cost of infrastructure and the volume of data that must be stored prior to training. In order to alleviate some of these problems, Google has developed what is known as Federated Machine Learning which allows to train into the edge without data sharing keeping the privacy and minimizing the data transfer.

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Nell'Aprile 2021 la Comunità europea ha proposto una normativa per regolamentare l'implementazione e l'uso delle applicazioni di AI. Il regolamento si applicherà a tutti i sistemi di AI utilizzati all'interno della UE. Il regime sanzionatorio sarà in stile antitrust/GDPR con sanzioni fino a 30M di euro o 6% del fatturato annuo globale. Gli obblighi si rivolgono non solo ai fornitori dei sistemi, ma anche agli utilizzatori. Lo sviluppo dei sistemi di AI non può quindi prescindere dal rispettare valori etici, di trasparenza (no black-box) e di equità e va ripensato rispetto a questa nuova vision

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GPT-3 is a cutting-edge AI language model created by OpenAI, a company at the frontier of artificial intelligence R&D. Since its initial release in July 2020, developers around the world have already found hundreds of exciting applications for GPT-3 that have the potential to elevate the ways we communicate, learn, and play. In this talk, I will walk you through the basics of how it is built, the most exciting use cases, and what should be the next steps if you want to create a GPT-3 based app, but don’t know where to start.