• Gruppo di Studio

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    Ciao a tutti, purtroppo per un imprevisto dobbiamo spostare questo evento alla settimana successiva, si terrà quindi il 30 maggio invece che il 23. Se qualcuno che si è iscritto pensa di non poter venire chiederei solo di cambiare il proprio rsvp. A presto! -- Il gruppo si riunisce con lo scopo di mettere in pratica le conoscenze teoriche apprese durante gli incontri del Meetup, lavorando assieme all'implementazione di algoritmi di Machine Learning. I partecipanti dovrebbero avere una conoscenza almeno di base di programmazione Python, e per partecipare attivamente è consigliato portare il proprio portatile. In questo incontro metteremo in pratica le conoscenze apprese durante l'incontro sugli algoritmi evolutivi del 16 maggio

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  • Alla Scoperta del Machine Learning Attraverso l’Ottimizzazione Evolutiva

    Il 16 maggio avremo un talk su algoritmi evolutivi: Alla Scoperta del Machine Learning Attraverso l’Ottimizzazione Evolutiva Macchine a guida autonoma, terapie personalizzate e assistenti personali sono solo alcune delle applicazioni che si stanno introducendo nella nostra quotidianità grazie alla diffusione del machine learning. Sempre più spesso sentiamo parlare di deep learning, reti neurali o algoritmi genetici, termini dal significato oscuro che evocano pensieri più affini alla stregoneria che alla scienza. Eppure il processo alla base del machine learning è molto più semplice di quanto non si pensi. Il cuore del machine learning è l’ottimizzazione. Tra gli approcci più affascinanti ci sono senza dubbio gli algoritmi evolutivi, una vasta classe di algoritmi che cercano di emulare alcune delle raffinate tecniche di ottimizzazione adottate nel mondo naturale. In questo seminario verranno introdotte le principali tecniche di ottimizzazione approssimata e verrà presentato un semplice algoritmo evolutivo che imparerà a preparare lo zaino per le vacanze! Speaker della serata sarà Pietro Barbiero: Pietro Barbiero studia Ingegneria Matematica presso il Politecnico di Torino (IT), dove si sta specializzando in ottimizzazione su reti e dati. Dal 2016 Pietro ha cominciato la sua attività di ricerca applicando tecniche di statistica e machine learning a problemi complessi in ambito biomedico. In questi anni Pietro ha collaborato con diversi gruppi di ricerca in Italia, Francia, e Stati Uniti d’America. Il suo contributo scientifico è stato pubblicato su libri e riviste scientifiche, ed è stato presentato in varie conferenze internazionali. Da Marzo 2018 Pietro è Data Scientist Expert per la startup Bactell Inc. (USA) di cui è cofondatore. A Marzo 2019 Pietro è stato ammesso all’Università di Cambridge (UK) per un PhD in Artificial Intelligence. Pietro terrà poi un incontro hands-on sugli algoritmi evolutivi durante il gruppo di studio del 23 maggio. Come sempre a fine serata con chi vorrà faremo networking in pizzeria.

  • Gruppo di Studio

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  • GAN - Funzionamento e applicazioni

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    il 9 maggio recupereremo l'incontro sulle GAN: I modelli generativi sono tra gli argomenti di ricerca più stimolanti degli ultimi anni in ambito AI. Dall’introduzione delle GAN nel 2014, è adesso possibile generare immagini realistiche, video e testi, ma il range di applicazioni diventa sempre più vasto, dall’image-to-image translation alla scelta di molecole per nuovi farmaci. Vedremo assieme il funzionamento delle GAN e le loro applicazioni in vari ambiti, con esempi pratici di funzionamento. Speaker della serata sarà Daniele Paliotta: Daniele is a computer engineering graduate student in Turin, focusing on data science and machine learning. He graduated from his bachelor with a thesis on generative models. He also co-organises of the Machine Learning study group in Turin. Previously, he worked as a software engineer, and presented his projects at Tel Aviv University and Google Tel Aviv. He was also selected to participate in the first edition of CyberChallenge.it. Come sempre a fine serata con chi vorrà faremo networking in pizzeria.

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  • Presentazione Big Dive e DeepSpeech by Mozilla

    Il 4 aprile avremo come ospiti Stefania Delprete e Christian Racca del TOP-IX per parlarci di Big Dive e di DeepSpeech. Primo intervento: BIG DIVE 8: Space Edition Introduzione a BIG DIVE, corso di quattro settimane, dal 17 giugno al 12 luglio a Torino, su Data Engineering, Network Science, Machine e Deep Learning organizzato da TOP-IX in collaborazione con ISI Foundation, AXANT e TODO. Quest'anno raggiunge la sua ottava edizione e collabora con data partner nel settore spaziale che permetterà di dedicare l'ultima settimana del corso a progetti di data science dall'osservazione della Terra dallo spazio all'impatto delle tempeste solari su satelliti. Speaker: Christian Racca (Design Engineer - TOP-IX) https://www.linkedin.com/in/christianracca Twitter: @pendolare Christian Racca è Design Engineer in TOP-IX dove gestisce l’unità operativa denominata BIG DIVE, dall’omonimo corso di formazione su BIG DATA e DATA SCIENCE avviato nel 2012. Da sempre è in bilico tra il design e la tecnologia, il business ed il non-profit, la creatività e la stabilità. Co-autore del libro “Creare Valore con i BIG DATA”, Presidente dell’Associazione Culturale PLUG, Co-fondatore di Print Club Torino, Co-fondatore di Data Beers Torino, papà di Emma. Secondo intervento: DeepSpeech by Mozilla Presentazione di DeepSpeech, l'algoritmo speech-to-text sviluppato da Mozilla a partire dalla pubblicazione scientifica di Baidu. Vedremo insieme la teoria delle reti neurali utilizzate per procedere guardandone la struttura implementata con TensorFlow, Sarà menzionato Common Voice, progetto di raccolta di voci di diverse lingue di recente rilasciato anche in Italiano! Concluderemo con una demo del progetto. Speaker: Stefania Delprete (Data Scientist - TOP-IX) https://www.linkedin.com/in/astrastefania Twitter. @astrastefania Stefania Delprete è Data Scientist in TOP-IX, co-organizzatrice di BIG DIVE, con competenze ed interessi nell’ambito della fisica teorica, neuroscienze, open source/free software, diritti umani e cambiamenti sociali. Coinvolta in Italia, Germania e Inghilterra in progetti su produttività, salute naturale e metodi di insegnamento non convenzionali. Attualmente a Torino co-organizza eventi di Altruismo Efficace, Mozilla/Rust e MathsJam. Come sempre a fine serata con chi vorrà faremo networking in pizzeria.

  • Gruppo di Studio

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    Il gruppo si riunisce con lo scopo di mettere in pratica le conoscenze teoriche apprese durante gli incontri del Meetup, lavorando assieme all'implementazione di algoritmi di Machine Learning. I partecipanti dovrebbero avere una conoscenza almeno di base di programmazione Python, e per partecipare attivamente è consigliato portare il proprio portatile.

  • Gruppo di Studio

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    Il gruppo si riunisce con lo scopo di mettere in pratica le conoscenze teoriche apprese durante gli incontri del Meetup, lavorando assieme all'implementazione di algoritmi di Machine Learning. I partecipanti dovrebbero avere una conoscenza almeno di base di programmazione Python, e per partecipare attivamente è consigliato portare il proprio portatile.

  • Gruppo di Studio

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    Il gruppo si riunisce con lo scopo di mettere in pratica le conoscenze teoriche apprese durante gli incontri del Meetup, lavorando assieme all'implementazione di algoritmi di Machine Learning. I partecipanti dovrebbero avere una conoscenza almeno di base di programmazione Python, e per partecipare attivamente è consigliato portare il proprio portatile.

  • AIOps - Anticipare i problemi grazie all'intelligenza artificiale

    Ciao a tutti! il prossimo 17 gennaio, dopo che ci saremo lasciati alle spalle ormai da un pezzo i festeggiamenti, torneremo a parlare finalmente di Machine Learning con un incontro sulll'AI applicata alle IT Operations: L'AIOps, ovvero l'intelligenza artificiale applicata all'ambito delle IT Operations, è oggi un tema cruciale per molte realtà. Con il rapido processo di digitalizzazione dei servizi, è sempre più fondamentale per le aziende essere in grado, non solo di rispondere velocemente alle problematiche, ma soprattutto di riuscire a prevenirle tramite un approccio proattivo e predittivo supportato da tecnologie di intelligenza artificiale (es. machine learning, deep learning, forecasting, what-if scenarios). All'interno di questo talk si affronteranno tematiche chiave per l'AIOps quali: - Application Performance Monitoring (APM) - Behavioral learning - Cognitive Service Management - Predictive event management - IT Operations Management (ITOM) - Probable cause analysis - Big data analytics Speaker della serata sarà Alvaro Paronuzzi, laureato in Ingegneria delle Telecomunicazioni al Politecnico di Torino, dal 2011 si occupa di consulenza IT all'interno del "Centro di Eccellenza ITSM ed ITOM" di Alten Italia, con specializzazione nella realizzazione di progetti di IT Operations, Digital Transformation, Monitoraggio ed Intelligenza Artificiale in ambito nazionale ed internazionale.

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