Torna a Eventi FPA

Programma Congressuale

Torna alla home

  da 11:00 a 12:00

Big-Data e intelligenza artificiale profonda [ ws.116 ]

Nel mondo di digitale il fenomeno emergente più significativo, genericamente indicato come Big Data (BD), riguarda la crescita esponenziale delle informazioni disponibili in rete in varie forme e con vari metodi di accesso.

In termini socio-economici i BD rappresentano una grande risorsa e opportunità e hanno il potenziale per rivoluzionare tutti gli aspetti della nostra società. Se BD sono il “petrolio” dei media digitali, i metodi per l’estrazione delle informazioni nascoste, rappresentano la “raffineria” poiché  la loro combinazione e aggregazione rappresenta un valore economico enorme e nuove opportunità di sviluppo.

La raccolta di conoscenze preziose e utili non è un compito semplice ed ordinario. L’estrazione dell’informazione non tradizionale nascosta nei dati, richiede lo sviluppo di strumenti e tecnologie avanzate e di team interdisciplinari che lavorano a stretto contatto. Oggi, le metodologie “intelligenti”, insieme con i progressi nella potenza di calcolo a disposizione, svolgono un ruolo centrale nell’analisi dei BD e nella scoperta della conoscenza.

Mentre le tecnologie su BD da un lato producono grandi promesse dall’altro sollevano una serie di importanti questioni etiche, relative alla privacy e all’auto-determinazione. Tali questioni, se non affrontate nel modo corretto, possono diventare una barriera significativa per l’adempimento delle opportunità attese. 


A cura di

Programma dei lavori

Interviene

Uncini
Aurelio Uncini Professore Ordinario Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, Elettronica e Telecomunicazioni - Sapienza Università di Roma Biografia

Laureato in Ingegneria Elettronica presso l’Università di Ancona nel 1983, ha conseguito il titolo di Dottore di Ricerca in Ingegneria Elettrotecnica presso l’Università di Bologna nel 1994. E’ Professore Ordinario, presso l’Università di Roma “La Sapienza”e cofondatore della Facoltà di Ingegneria dell’Informazione, Informatica e Statistica dove ha ricoperto il ruolo di vice Preside ed è titolare dei corsi Reti Neurali, Algoritmi Adattativi e Calcolo Parallelo e Trattamento del Segnale Audio. È autore di 4 libri e più di 200 pubblicazioni scientifiche nei settori dell’intelligenza computazionale, reti neurali, algoritmi di ottimizzazione, trattamento del segnale e teoria dei circuiti. È fondatore del laboratorio di ricerca di Intelligent Signal and Multimedia Processing (ISPAMM) dove coordina un gruppo di lavoro e diversi progetti di ricerca. La sua attività di ricerca attuale include: le reti neurali ad apprendimento profondo, le reti intelligenti di sensori, i sistemi ad apprendimento automatico, i sistemi a fusione di informazione per l’analisi, la predizione e il controllo di sistemi complessi; i sistemi multimediali per i settori audio-visivo, cinematografico, televisivo e l’industria  dell’intrattenimento e dello spettacolo; le tecnologie per la musica, l’audio digitale.

Chiudi

Torna alla home