Gioved\u00ec 20 marzo alle ore 17, nella torre di Santa Maria, ne discutono gli imprenditori con i rappresentanti del Comitato Piccola industria, dei Gruppi Telecomunicazione e informatica e Terziario avanzato e del Digital innovation hub. Lo scopo \u00e8 esplorare il ruolo crescente dell\u2019A.I. per il futuro e orientare le imprese del territorio verso l\u2019innovazione.<\/p>\n
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Dopo l\u2019introduzione di Annalisa Paravano<\/strong>, vice presidente di Confindustria Udine e presidente del Comitato Piccola Industria, \u00e8 in programma l\u2019intervento di Anna Mareschi Danieli<\/strong>, board member Danieli & Co. Officine Meccaniche SpA, sulle opportunit\u00e0 industriali dell\u2019intelligenza artificiale. A seguire: Mario Sebastiani<\/strong> (Lenovo) per approfondire la potenza di calcolo in questo ambito, e Pio Parma<\/strong> (TEHA Group) che presenter\u00e0 il Progetto Regionale Manifattura 2030 in FVG. La relazione di Federico Vivaldi<\/strong> (Sime-Tek SpA) sar\u00e0 concentrata su Computer Visione e AI e Paolo Omero, Ceo InfoFactory e docente UniUD illustrer\u00e0 casi studio aziendali di utilizzo di ChatGPT.<\/p>\n A moderare il convegno, che si concluder\u00e0 con un aperitivo di networking, due capigruppo della Confindustria udinese: Cristian Feregotto, per Aziende Telecomunicazione e Informatica e Mauro Pinto, per Aziende Terziario Avanzato.<\/p>\n \u2018Computer vision e intelligenza artificiale hanno un legame stretto.\u00a0La visione artificiale \u00e8 un campo dell\u2019AI che consente ai computer di \u201cvedere\u201d e interpretare il mondo visivo, proprio come fanno gli esseri umani. In altre parole, la visione artificiale permette alle macchine di estrarre informazioni significative da immagini e video<\/strong>.\u00a0La computer vision utilizza algoritmi di AI, in particolare il machine learning e il deep learning, per analizzare e comprendere i dati visivi. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono un componente chiave di questa tecnologia, in quanto sono particolarmente efficaci nel riconoscimento di modelli nelle immagini. Le applicazioni della visione artificiale sono vaste e in continua espansione.<\/p>\n Alcuni esempi includono i veicoli autonomi: per il riconoscimento di segnali stradali, pedoni e altri ostacoli. La medicina, per l\u2019analisi di immagini mediche, come radiografie e risonanze magnetiche. L\u2019industria: per il controllo qualit\u00e0 e l\u2019ispezione dei prodotti, per il riconoscimento facciale e il monitoraggio degli ambienti. Nella agricoltura: per il monitoraggio delle colture e il rilevamento di malattie. L\u2019AI fornisce i modelli e gli algoritmi che consentono alla computer vision di apprendere e migliorare nel tempo. Il deep learning, in particolare, ha rivoluzionato la computer vision, consentendo alle macchine di raggiungere livelli di precisione senza precedenti nel riconoscimento di immagini e video. La computer vision \u00e8 un ramo specializzato dell\u2019AI che si concentra sull\u2019interpretazione dei dati visivi. Grazie ai progressi nell\u2019AI, la computer visione sta diventando sempre pi\u00f9 potente e sta trovando applicazioni in un\u2019ampia gamma di settori\u2019 conclude Feregotto.<\/p>\n <\/p>\n Link per la registrazione al portale di ><\/strong> Confindustria Udine<\/strong><\/a><\/p>\n <\/p>\n Articolo riportato da:<\/p>\n![\"\"](\"https:\/\/www.web1.infostargroup.it\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/InnovIAmo_AI-e-Computer-Vision-20mar2025_page-0001-724x1024.jpg\")
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