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Formazione e diversity al centro della Summer STEM Academy

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opinioni evento Summer STEM Academy

Si è conclusa da pochi giorni Summer STEM Academy, la summer school sui saperi del domani che ha coinvolto 20 ragazzi e ragazze meritevoli selezionati in tutta Italia e docenti di alto profilo per un evento formativo e stimolante sulle materie STEM (Science, Technology, Engineering, Mathematics) considerate le professioni del futuro.

Ce ne siamo già accorti: la continua trasformazione digitale e l’evoluzione tecnologica sono processi ormai irreversibili che spingono la formazione sempre più verso le materie STEM. Secondo una classifica stilata da World Economic Forum sul Gender Gap nel 2020, l’Italia è al 76° posto: un valore che fa riflettere ed evidenzia quanto, nonostante si parli spesso di parità di genere e salariale, ancora oggi, nel 2020, questa non esista.

Ecco perché l’Associazione Alumni della Scuola Galileiana di Studi Superiori e i partner organizzativi hanno deciso di puntare non solo sulla formazione tecnico-scientifica ma anche sulle tematiche di genere, offrendo dei modelli di ricercatori e ricercatrici che mostrino da vicino cosa significa lavorare con le materie STEM e che è possibile per chiunque avvicinarvisi.

Intelligenza artificiale: reti neurali e image recognition

L’intelligenza artificiale è un argomento sempre più attuale, con nuovi strumenti e relative applicazioni che continuano a migliorare la nostra vita.

Con Tommaso De Marchi, il nostro Chief Operation Officer in Shellrent, abbiamo deciso di spingere verso l’intelligenza artificiale parlando di reti neurali e image recognition, una branca dell’informatica che cerca di sviluppare nuovi algoritmi per operare con cognizione, come il cervello umano. Memorizzare la conoscenza, applicarla per risolvere i problemi e acquisire nuova conoscenza tramite l’esperienza: ecco i passaggi fondamentali. A questo punto entrano in gioco le reti neurali e l’image recognition, ossia il riconoscimento e la classificazione delle immagini.

Nelle reti neurali di AI o nel machine learning, il sistema è in grado di capire e adattarsi sulla base delle conoscenze. È importante distinguere tra sistemi pre-istruiti e sistemi pre-istruiti che auto-apprendono: questi ultimi, infatti, riescono ad adattarsi ai feedback, continuando ad evolversi e trovando sempre nuove soluzioni. Ecco che, nel riconoscimento e classificazione delle immagini, la strategia vincente è semplificare, individuando e memorizzando solo le cose essenziali (ad esempio, nel viso l’AI identifica punti specifici facili da individuare e la posizione relativa tra loro.

Grazie alle reti neurali convoluzionali (CNN) l’image recognition permette ai sistemi di AI di simulare il comportamento del cervello umano per quanto riguarda il riconoscimento di un’immagine. Infatti, le CNN traggono vantaggio dal fatto che, in una data immagine, la vicinanza tra due pixel è strettamente correlata alla somiglianza, con la conseguenza che ogni neurone è responsabile solo dell’elaborazione di una determinata parte dell’immagine. Le CNN in sostanza operano come il cervello umano: se quest’ultimo recepisce le immagini in piccoli blocchi parzialmente sovrapposti e poi li elabora, allo stesso modo le CNN riducono ogni immagini in piccoli blocchi e li analizzano in base alle loro features.

Dopo un’introduzione teorica, Tommaso De Marchi ha cercato di coinvolgere ancora di più i ragazzi con un laboratorio pratico, per dare un vero risconto ai ragazzi e ragazze interessati alle sue lezioni. Come funziona la classificazione delle immagini? Le reti neurali possono sbagliare? Prendendo due immagini, da una parte delle mele e dall’altra dei pomodori, Tommaso ha dimostrato agli studenti che le reti neurali, se addestrate male, non riescono a riconoscerle e classificarle.

L’evento conclusivo

Abbiamo seguito in diretta l’evento conclusivo, che puoi trovare su Youtube a questo link, una cerimonia in cui, oltre ai capofila dell’evento, sono intervenuti anche altri partner per un panel di approfondimento sulle tematiche di diversità di genere e inclusione.

Le ospiti, Marina Collautti (Generali Italia), Paola Marigo (Vicedirettrice Scuola Galileiana di Studi Superiori, Dipartimento di Fisica e Astronomia Galileo Galilei) e Barbara Falcomer (Valore D) hanno condiviso le loro opinioni sull’importanza delle materie STEM e sulla crescente possibilità occupazionale sottolineando il concetto di diversity e inclusione, fondanti per la Summer STEM Academy. I contributi provenienti da diversi mindset e background culturale e sociale possono portare un arricchimento finale, sostenuto dal team working e soft skill che i ragazzi sviluppano.

Abbiamo chiesto a Tommaso De Marchi cosa pensasse di questa esperienza:

Un evento formativo di livello che mi ha visto partecipe nel ruolo di docente, permettendomi di condividere le mie competenze informatiche con chi nutre la stessa passione. Si tratta di un’ottima occasione per gli studenti e le studentesse di approcciare il mondo delle discipline STEM. Ho visto i ragazzi molto interessati e partecipativi, specialmente durante il laboratorio pratico in cui hanno potuto mettere in pratica le conoscenze apprese durante le precedenti lezioni teoriche.

Ringraziamo l’Associazione Alumni della Scuola Galileiana per aver organizzato l’evento in collaborazione con la Scuola Galileiana di Studi Superiori e l’Associazione Alumni dell’Università degli Studi di Padova.

evento conclusivo SSA

Elena Parise

Note sull'autore
Marketing Assistant - Appassionata di scrittura e social media, crede fortemente nell’influenza positiva del digitale e della comunicazione nella vita quotidiana. In Shellrent supporta le imprese nell’identificazione delle soluzioni più adatte in materia di hosting, cloud e infrastrutture IT.
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