Apprendimento automatico e montaggio video: una nuova prospettiva

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Meccanica applicata eva fing

Approfondite una delle oltre 20 sessioni di breakout su sei argomenti, tenute da esperti AWS; esplorate i concetti chiave, i casi d’uso, le best practice, le demo dal vivo e le sessioni di domande e risposte dal vivo per scoprire come altre organizzazioni utilizzano l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, in modo da poter tornare alla vostra organizzazione con la capacità di implementare questi progetti.

Scoprite come i clienti di AWS utilizzano l’apprendimento automatico per migliorare la qualità dell’assistenza sanitaria, combattere il traffico di esseri umani, fornire un servizio clienti migliore e proteggere dalle frodi. Con la serie più ampia e completa di servizi di IA e machine learning, creano nuove intuizioni, consentono nuove efficienze e fanno previsioni più accurate. Ecco perché più di 10.000 clienti hanno scelto di utilizzare AWS per l’apprendimento automatico.

Nelle sessioni vengono presentate best practice, dimostrazioni e dettagli sulle caratteristiche del servizio. Si presuppone che i partecipanti abbiano un livello di conoscenza di base degli argomenti trattati.

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Eva fing fourier workshop edm

Se volete approfondire questa scienza, vi consigliamo di leggere il post che il nostro direttore accademico, Pascual Parada, ha pubblicato di recente, in cui, oltre a comprendere più a fondo il concetto di apprendimento automatico, potrete capire le differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato, scoprire i diversi algoritmi e imparare come funziona Siri, l’assistente personale a controllo vocale integrato per gli utenti Apple.

All’epoca, il product manager Brian Marquardt disse che uno dei miglioramenti più importanti dell’aggiornamento era il sistema di suggerimenti, che teneva conto dei creatori di contenuti graditi a ogni utente. In effetti, Marquardt ha sottolineato che l’uso di questo nuovo algoritmo ha portato a tempi di visualizzazione più lunghi sui dispositivi mobili.

Nel caso in cui non stiate pubblicando su canali che hanno già migliaia di iscritti e vogliate fare un uso costante del vostro canale YouTube, è importante che teniate conto dell’influenza del machine learning per ottimizzare i vostri pezzi di fronte a una tendenza in crescita.

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Fondamenti di apprendimento automatico

Ogni fase inizia con una nuova tecnologia che si afferma, innescando una rivoluzione. Ogni volta che questo accade, però, sappiamo che un’altra tecnologia altrettanto rivoluzionaria non tarderà ad arrivare.

L’IA è vista come una nuova tecnologia che potrebbe cambiare il modo in cui la nostra società funziona, il modo in cui la nostra economia opera e l’essenza stessa di ciò che significa essere umani – è davvero difficile definire cosa significhi effettivamente “Intelligenza Artificiale”, anche se si basa sul concetto che le macchine pensano come gli esseri umani.

La tecnologia di riconoscimento audio non è particolarmente nuova. Shazam, forse il marchio più famoso in questo settore, è stato lanciato quasi due decenni fa, nel 1999. Tuttavia, questo tipo di tecnologia sta diventando sempre più sofisticata e viene utilizzata sempre più spesso.

E poi c’è l’altra sfida di riconoscere le canzoni piuttosto che i brani specifici, in modo che una piattaforma possa identificare le versioni nuove e dal vivo delle canzoni così come le registrazioni pubblicate ufficialmente.

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Corso sui metodi numerici

L’intelligenza artificiale (AI) consente alle macchine di imparare dall’esperienza, di adattarsi a nuovi input e di eseguire compiti come gli esseri umani. La maggior parte degli esempi di intelligenza artificiale di cui si sente parlare oggi – dai computer che giocano a scacchi alle auto a guida autonoma – si basa principalmente sull’apprendimento profondo e sull’elaborazione del linguaggio naturale. Grazie a queste tecnologie, i computer possono essere addestrati a svolgere compiti specifici elaborando grandi quantità di dati e riconoscendone gli schemi.

Le prime ricerche sull’intelligenza artificiale negli anni Cinquanta hanno esplorato temi come la risoluzione di problemi e i metodi simbolici. Negli anni ’60, il Dipartimento della Difesa degli Stati Uniti ha mostrato interesse per questo tipo di lavoro e ha iniziato ad addestrare i computer a imitare il ragionamento umano di base. Ad esempio, negli anni ’70 la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) ha condotto progetti di mappatura delle strade. E la DARPA ha prodotto assistenti personali intelligenti nel 2003, molto prima che Siri, Alexa o Cortana diventassero nomi noti.

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