Possiamo dire che il 2021 è stato un anno ricchissimo di eventi in ambito Intelligenza Artificiale.
Con l’avvento di nuove tecniche e nuovi modelli, è diventato possibile progettare e realizzare sistemi in grado di comprendere le relazioni, non solo tra le parole, ma anche tra parole e foto, oppure video e audio.
Si tratta di modelli definiti “multimodali” che sono sempre più vicini a come gli esseri umani percepiscono il mondo esterno. In qualche modo, con le dovute semplificazioni, possiamo dire che sono modelli che lavorano a livello multisensoriale.
Nel 2021 abbiamo assistito al rilascio da parte di OpenAI di DALL-E e CLIP, due modelli multimodali che secondo chi le ha progettate, sono un passo verso una comprensione più profonda del mondo e che combinano Computer Vision e Natural lAnguage Processing. DALL-E che prende il suo nome dal grande Salvador Dalì è stato addestrato a generare immagini da semplici descrizioni di testo, mentre CLIP è stato addestrato ad associare concetti visivi al linguaggio; in altre parole potete immaginare una rete neruale che sceglie e visualizza immagini durante per accompagnare uno speec o un tal.
DALL-E utilizza una versione da 12 miliardi di parametri di GPT-3 e, come GPT-3, è un modello che implementa i Transformer, proprio il topic della live di oggi.
Gli obiettivi che riescono a raggiungere questi nuovi modelli erano considerati fantascienza solo pochi anni fa. Oggi i modelli multimodali vengono utilizzati in produzione e raggiungono risultati nettamente superiori rispetto ad altre architetture più classiche ad esempio nlla detection dell’odio in video e testi sino al miglioramento dell’attinenza dei risultati delle ricerche dando un contributo significativo specie dal punto di vista semantico.
L’intelligenza artificiale sta facendo passi da gigante in questo senso. Vengono progettati modelli che replicano in maniera sempre più fedele i meccanismi del cervello umano, ottenendo risultati sempre migliori che sistematicamente alzano l’asticella e ci portano in nuovi campi ancora inesplorati con margini di miglioramento pazzeschi. Oggi parleremo, infatti, dei Transformer, una delle architetture più innovative degli ultimi anni;
una tipologia di rete neurale artificiale che simula i meccanismi di attenzione del cervello umano ed è particolarmente usata nella comprensione e la generazione del linguaggio umano.
Continuando la nostra retrospettiva, sicuramente nel 2021 è cresciuto tantissimo l’interesse per l’intelligenza artificiale utilizzata per la generazione di testi di marketing, l’elaborazione di documenti, la traduzione, la conversazione e tutte quelle attività che riguardano l’NLP. Il 2021 è stato l’anno in cui i modelli linguistici di grandi dimensione sono diventati improvvisamente alla portata di tutti e in particolar modo della startup grazie al lavoro di volontari e aziende che hanno iniziato a fornire ai clienti modeli con funzionalità simili a GPT-3 di OPEnAI .
Allo stesso tempo, il 2021 è stato l’anno in cui si sono accesi i riflettori sulle implicazioni dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale.
Un po tutti i governi del mondo hanno iniziato a confrontarsi su possibili regole per un utilizzo responsabile dell’intelligenza artificiale al fine soprattutto per evitare discriminazioni.
Alla luce dell’accelerazione della commercializzazione dell’intelligenza artificiale, la politica ha risposto con regole per rendere i sistemi più trasparenti.
Ad aprile, l’Unione Europea ha proposto regolamenti per disciplinare l’uso dell’IA nei 27 Stati membri del blocco. Impongono divieti di utilizzo di sistemi di identificazione biometrica in pubblico, come il riconoscimento facciale (con alcune eccezioni); proibiscono l’intelligenza artificiale utilizzata per l’attribuzione di valutazioni nel comportamento dell’individuo all’interno della società o per la manipolazione del comportamento subliminale. Sostanzialmente stanno prendendo le distanze da “Black Mirror”.
Ma il più grande risultato raggiunto nel 2021 è l’aumento di investimenti in Intelligenza artificiale che ha raggiunto livelli oltre ogni aspettativa.
Nel 2021 gli investitori hanno versato più denaro nelle startup di intelligenza artificiale che in qualsiasi momento della storia. Secondo un rapporto di novembre 2021 di CB Insights, le startup di intelligenza artificiale di tutto il mondo hanno raccolto 50 miliardi di dollari in oltre 2.000 operazioni, superando i livelli del 2020 del 55%.
Secondo l’ultimo rapporto di Tortoise Intelligence, invece, gli investimenti mondiali nelle società di intelligenza artificiale sono aumentati del 115% dal 2020, segnando la più grande crescita annuale degli investimenti nell’IA da almeno due decenni. L’investimento totale nell’IA ha raggiunto i 77,5 miliardi di dollari nel 2021, un aumento sostanziale rispetto al precedente record stabilito lo scorso anno di 36 miliardi di dollari.
Sostanzialmente analizzando i dati tutti, emerge che tutti i principali investimenti del mondo si stanno concentrando sul Machine Learning.
Per valutare quale sia l’effettivo trend di crescita dell’intelligenza artificiale basti pensare che gli investimenti in soluzioni AI cresceranno del 300% a livello globale nei prossimi 3 anni e secondo Forbes il ML creerà 58milioni di nuove posizioni lavorative entro il 2022.
Le previsioni sul mercato dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning indicano una crescita del 57% annua fino al 2024.
Una crescita ben tre volte superiore rispetto a quella dello sviluppo software.
La richiesta di Data Scientist, infatti, è cresciuta del 50% nel 2020 e Secondo LinkedIn, dal 2012 c’è stato un aumento del 650%
In Italia ad oggi ci sono circa 3.500 offerte d lavoro per Specialisti in Machine Learning e Data Scientist.
Sulla base di questi dati, e tutte le decisioni andrebbero prese con il supporto dei dati, possiamo affermare con certezza che il Machine Learning e l’Intelligenza artificiale sono oggi il miglior ambito in cui acquisire nuove competenze.
L’avvento della data science e del machine learning è un fenomeno ormai evidente e tangibile.
E’ facile intuire quindi, come crescerà in modo esponenziale la richiesta di professionisti del settore, amplificando le possibilità di carriera e le opportunità riservate a chi detiene quelle che sono le vere e proprie skills del futuro.
Ecco perché questo è il momento migliore in assoluto per investire sulla formazione in questo settore ed ecco perché l’obiettivo di DataMasters è quello di forgiare la nuova generazione di data scientist e machine learning engineer italiani, una pipeline di talenti in grado di rispondere rapidamente all’enorme domanda di competenze specialistiche che sta investendo e investirà il mercato del lavoro.
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Il corso è composto da 8 moduli che vi illustrerò dopo il workshop con Vincenzo, più di 40 ore di lezione on demand sulla nostra piattaforma di e-learning, più di 20 ore di live con i docenti con cui esercitarsi a con cui chiarire qualsiasi dubbio e un test finale superato il quale riceverai una certificazione di completamento corsi che potrai condividere su linkedin e sui tuoi canali social per dimostrare le nuove competenze che hai maturato.
Imparerai ad utilizzare le principali librerie di Intelligenza Artificiale, a Manipolare dataset per analizzare, ingegnerizzare, e visualizzare dati, e a Progettare, addestrare ed ottimizzare modelli di Deep Learning e di Reinforcement Learning,
Utilizzeremo insieme Python per la data science e le librerie NumPy, Pandas, MatPlotLib, Seaborn, e SciKit-Learn.
Entreremo nel vivo del Deep Learning e delle Reti Neurali Artificiali, sia Convolutive che Ricorrenti e ibride, imparando ad usare TensorFlow e Keras.
Riuscirai ad approfondire i principali algoritmi di Machine Learning come Support Vector Machines, KNN, Alberi decisionali e Algoritmi genetici e studierai e applicherai il Reinforcement Learning
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