Una Intelligenza Artificiale Generale, o AGI (Artificial General Intelligence) non è vicina come il marketing o personaggi quali Elon Musk vi vogliono far credere. In questa domanda posta durante un episodio in diretta di DataClub, fornisco la mia visione da persona che lavora nell’industria dell’Intelligenza Artificiale e ritiene che siamo ancora lontanissimi anche solo dal concentualizzare tale obiettivo.

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Perchè la scuola italiana non riesce a fornire le competenze tecnico scientifico necessarie per permettere ai giovani ed al Paese di essere competitivo? In questo episodio di #DataClub vi presento i dati che descrivono la situazione della scuola italiana ed il suo fallimento nel formare talenti STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics). In particolare, tramite uno studio pubblicato da TensorGen, abbiamo individuato quali sono le cause principali.

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Il video di Umberto Galimberti https://youtu.be/0dDk-UfKfGM

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OUTLINE 00:00 I motivi di questa ricerca 01:10 Le parole di Umberto Galimberti 02:53 Cosa mi chiedono i giovani laureati 03:35 La situazione della scuola italiana 05:23 Le cause del fallimento scolastico italiano 05:41 Mancano i servizi di orientamento scolastici 06:26 Le famiglie (purtroppo) sostituiscono l'orientamento scolastico 07:20 Estremo ritardo per l'ingresso nel mondo del lavoro 08:30 Il fenomeno del fuoricorso 09:00 Il più lungo perido di transizione scuola-lavoro 09:45 Incompatibilità del sistema educativo con il mondo del lavoro 11:00 Metodi educativi anacronistici 12:30 Canale inglese tecnico 12:50 Conclusioni

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Il mio percorso nell'industria della Data Science e dell'Intelligenza Artificiale (machine learning) mi ha portato a vivere e a lavorare in continenti paesi diversi, inclusi UK, Canada, Russia ed altri. In questo episodio di DataClub vi racconto la mia avventura nel mondo della Computer Science (informatica) dai primi progetti avviati da studente fino ad arrivare ad una carriera internazionale come Data Scientist in Nord America!

ANNO 0: tutto inizia quando ero un giovane ed inesperto studente universitario a Milano ANNO 1: fondo il mio primo progetto ed ottengo i primi risutati promettenti ANNO 2: cosa farò da grande? Esploro nuove opportunità ANNO 3: Mi trasferisco a Londra ANNO 4: Mobile app development e blockchain ANNO 5: Mi trasferisco in Russia! ANNO 6: Nord America ANNO 7: Data Scientist in Carriera. ANNO 8: Intelligenza Artificiale, a love story. ANNO 9: Covid e nuovi progetti OGGI: Cosa mi motiva

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1. Commoditizzazione dei tools (alcune skills sempre meno rilevanti). Cloud in crescita e "democratizzazione" dell'AI.
2. I data scientist e data engineer inizano a non essere più risorse scarse, mentre la "domain expertise" acquista sempre più valore nella maggior parte dei casi.
3. Big Data o Smart Data?
4. Più consapevolezza in aziendsu cosa significhi avere un progetto di ML, l'hype inizierà a sfumare in favore di risultati più realistici e misurabili.
5. Maggior focus sull'interpretazione dei modelli di Artificial Intelligence (basta "black boxes", come spiego cosa succede dietro le quinte?)
6. Consolidamento dei framework/piattaforme di Machine Learning
7. L’Italia finalmente intravede il potenziale (in ritardo)
8. Privacy, privacy e ancora privacy

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