18 Giugno 2021 – dalle ore 17:00 alle 19:00

La Tecnologia è pervasiva nella nostra esperienza quotidiana, ma non dobbiamo mai dimenticare che è uno strumento al nostro servizio. Siamo circondati da dati di ogni tipo e natura e noi stessi, più o meno consapevolmente, siamo generatori di dati. Questi dati, però, diventano utili se e solo se diventano informazioni che sappiamo utilizzare per comprendere la realtà in cui siamo immersi, per orientare le nostre scelte e per ridurre il livello di indeterminazione del sistema complesso di cui facciamo parte. Tutto ciò che non è misurabile non è gestibile, né migliorabile. Il progresso dipende dalla qualità dei dati e delle informazioni che ne deriviamo.

La Tecnologia consente di registrare, conservare, analizzare quantità sempre crescenti di dati, nascono quindi problemi nuovi di Governance, Qualità, Affidabilità, Certificazione, Protezione dei dati stessi. I confini tra sociale e privato sono più labili, i dati ci possono rendere più liberi e consapevoli, oppure più vulnerabili e orientabili. Al pari passo con la Tecnologia occorre sviluppare la capacità di cercare, integrare, elaborare, immaginare, capire. E insieme a tutto questo serve consapevolezza etica e responsabilità sociale. In questo contesto grande attenzione viene riservata all’Intelligenza Artificiale ed a come può essere applicata in diversi campi ed a come le sue applicazioni stanno cambiando il mondo. Il Deep Learning negli ultimi anni ha trovato ampi ambiti di applicazione, per esempio nel campo della salute.

Nel webinar affronteremo questi temi con un approccio dove le domande che ci porremo saranno più importanti delle risposte che troveremo, insieme o individualmente.

Docenti

Giuseppe Conigliaro
Attualmente CTO del Gruppo Philmark. In precedenza Direttore della struttura SW Engineering & Technology Innovation di Almaviva. Nella sue esperienze trentennali è stato responsabile dello sviluppo e della diffusione delle “buone pratiche” per la gestione del “ciclo di vita” del SW, dalla gestione della domanda (requisiti), al disegno e allo sviluppo della soluzione, al test, fino al rilascio in esercizio. Responsabile dello sviluppo delle competenze metodologice e tecnologiche delle risorse professionali ha, anche per questo, sempre mantenuto rapporti di interscambio culturale e collaborazione con Università, Centri di Ricerca, Enti di formazione. Profondamente convinto che la contaminazione culturale sia un valore in ogni ambito, ha direttamente curato processi di inserimento in contesti aziendali ad alto tasso tecnologico di figure professionali con conoscenze e competenze diverse e complementari.
Inoltre, si è occupato di progettazione e realizzazione di soluzioni di Business intelligence e di Data Governance e di applicazioni della Ricerca Operativa in contesti di Supporto alle Decisioni per aziende pubbliche e private. Lean Practitioner, SixSigma Green Belt, PM Accredia, si è sempre occupato di miglioramento e ottimizzazione di processi.

Matteo Testi
Matteo Testi è un giovane imprenditore con un background in ambito Neuroscience, Data Science, con un focus in ambito Deep Learning. Nel 2016 fonda Deep Learning Italia (DLI), la più grande communty di Deep Learning nel territorio Nazionale. Nel 2017 DLI diventa una società di consulenza e formazione in ambito Machine e Deep Learning con clienti in ambito farmaceutico, finance e pubbliche amministrazioni. Nel 2017 è stato uno dei technical writers del Libro Bianco sull’Intelligenza Artificiale dell’AGID. A Gennaio 2018 fonda una startup Fintech, Icaro Artificial Intelligence solution, con il focus sull’utilizzo del Deep Learning per Asset Allocation. Nel 2019 con DLI, crea la prima piattaforma e-learning in lingua italiana sui temi del Machine e Deep Learning. Oggi, oltre ad insegnare come docente all’Università Europea di Roma, è docente a Tor Vergata.

Contenuti

• L’ecosistema dei dati: tutti consumano dati, tutti producono dati
• Le 7 domande chiave della Data Intelligence
• Dati vs Informazioni: BigData, ovvero Big Issues
• Intelligenza Artificiale: Machine Learning vs Deep Learning
• Le limitazioni del Deep Learning
• Casi d’uso industriali

Modalità e materiali didattici

I MOOC sono corsi online, gratuiti e aperti a tutti.

Sulla piattaforma didattica del Programma MOOC UER saranno resi disponibili ai partecipanti il materiale didattico presentato ed il video del webinar.