Machine Learning, reti neurali e Deep Learning
Dalla rivista:
Elettronica Oggi
In questo articolo viene presentata una panoramica sugli attuali metodi di apprendimento automatico (machine learning) e del loro utilizzo nel settore della ricerca, concentrandosi sui metodi dell’apprendimento automatico e il deep learning (apprendimento profondo). L’obiettivo dell’articolo è di fornire al lettore, anche se non ha un ampio background tecnico di programmazione informatica, una migliore comprensione del potenziale e delle sfide dell’intelligenza artificiale
Leggi l’articolo completo su EO 497
Fulvio De Santis
Contenuti correlati
-
Visione artificiale e Machine Learning nelle applicazioni dell’Industria 4.0
Questo articolo è una panoramica sulla moderna tecnologia di visione artificiale supportata da funzioni di Intelligenza Artificiale nelle applicazioni dell’Industria 4.0 Leggi l’articolo completo su EO Lighting 35
-
Le nuove soluzioni di Innodisk
Innodisk ha presentato a embedded world 2024 una gamma di soluzioni di intelligenza artificiale, tra cui il rilevamento dei dispositivi di protezione individuale (DPI) con l’obiettivo di migliorare la produttività, l’efficienza e la sicurezza negli ambienti industriali,...
-
Memorie per l’intelligenza artificiale
La memoria SCM (Storage Class Memory) si propone come una valida opzione rispetto ai tradizionali metodi di archiviazione basati su DRAM o flash, in grado di garantire costi competitivi senza penalizzare le prestazioni Leggi l’articolo completo su...
-
Veicoli autonomi: il punto della situazione
Esistono pochi dubbi sul fatto che i veicoli autonomi facciano parte del futuro, anche se non sono pochi gli ostacoli, di natura tecnica e soprattutto etica, da superare per tradurre questa visione in una realtà concreta Leggi...
-
Un approccio alla comprensione delle reti neurali artificiali
Le reti neurali sono uno dei più affascinanti paradigmi di programmazione mai inventati. Nell’approccio convenzionale alla programmazione, diciamo al computer cosa fare, suddividendo i grandi problemi in tanti piccoli compiti definiti con precisione che il computer può...
-
Apprendimento automatico alla periferia della rete: le considerazioni chiave per sviluppare un progetto sostenibile
Numerosi sistemi embedded, in particolare quelli utilizzati nelle installazioni IoT (Internet of Things) ubicate alla periferia della rete (edge), integrano algoritmi di apprendimento automatico (ML – Machine Learning). Mark Patrick, responsabile del Technical Marketing per la regione...
-
Webinar gratuito da element14 Community sul machine learning integrato
element14 ha annunciato un webinar gratuito in collaborazione con Nordic Semiconductor ed Edge Impulse, progettato per fornire assistenza ai principianti nel campo del machine learning (ML) integrato. Il webinar è previsto per il 21 novembre 2023 dalle...
-
Cornerstone: 5 paure da superare in materia di AI e HR
Gli esperti di Cornerstone hanno analizzato i cinque principali timori che i leader delle risorse umane devono affrontare. L’intelligenza artificiale sta guadagnando terreno a grande velocità e le aziende sono portate a utilizzarla in ogni ambito, risorse...
-
Il nuovo centro di eccellenza di CyberArk sull’IA
CyberArk ha presentato il suo nuovo Centro di Eccellenza sull’Intelligenza Artificiale. Secondo il recente report CyberArk Identity Security Threat Landscape 2023, il 93% dei professionisti della sicurezza intervistati prevede che le minacce alimentate dall’Intelligenza Artificiale colpiranno la...
-
Sondaggio Farnell: gli ingegneri e l’IA per la selezione dei componenti
I dati di un recente sondaggio di Farnell indicano che una percentuale molto ampia (86%) degli ingegneri intervistati ritiene che l’intelligenza artificiale possa svolgere un ruolo nella selezione dei componenti per i propri progetti. Soltanto il 23%...