{"id":199941136,"date":"2020-06-18T11:52:55","date_gmt":"2020-06-18T09:52:55","guid":{"rendered":"https:\/\/www.shellrent.com\/blog\/?p=199941136"},"modified":"2024-06-11T16:04:39","modified_gmt":"2024-06-11T14:04:39","slug":"riscoprire-la-scienza-lintervista-al-nostro-coo-per-la-summer-stem-academy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.shellrent.com\/blog\/riscoprire-la-scienza-lintervista-al-nostro-coo-per-la-summer-stem-academy\/","title":{"rendered":"L\u2019intervista al nostro COO, docente di Summer STEM Academy"},"content":{"rendered":"\n

Abbiamo intervistato il nostro Chief Operating Officer, Tommaso De Marchi, che terr\u00e0 due lezioni alla Summer STEM Academy sul machine learning, nello specifico su Python e l\u2019image recognition.<\/p>\n\n\n

\n
\"Riscoprire<\/figure><\/div>\n\n\n

Raccontaci il tuo percorso di studi e professionale. Quando \u00e8 nata la passione per l\u2019informatica?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ho iniziato a studiare informatica alle scuole medie per proseguire fino alla specializzazione in Sicurezza Informatica all\u2019Universit\u00e0 di Milano, con sede a Crema. Nel 2007 sono stato probabilmente tra i primi 10 a conseguire questa laurea in Italia.<\/p>\n\n\n\n

Finiti gli studi ho dato il via alla mia carriera professionale con la classica gavetta, passando dal ruolo di stagista in ambito informatico al CPV (Centro Produttivit\u00e0 Veneto), a quello di sistemista applicativo in Telecom a Padova. Un ruolo interessante che mi ha permesso di crescere molto a livello operativo e di continuare a studiare e approfondire argomenti inerenti al mondo informatico. Fin dal periodo universitario sono membro del Mensa<\/a>, la tavola rotonda che incoraggia la ricerca e l\u2019intelligenza umana.<\/p>\n\n\n\n

Volendo continuare a professionalizzarmi 7 anni fa sono entrato in Shellrent<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Di cosa ti occupi in Shellrent?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ad oggi ho un duplice ruolo in Shellrent: come coordinatore aziendale mi interfaccio con i responsabili e i titolari, specialmente per progetti che coinvolgono pi\u00f9 reparti; inoltre, sono responsabile e operatore del reparto Infrastruttura. In sostanza, nel mio reparto ci occupiamo dei sistemi che, in modo automatizzato, vanno a configurare e gestire tutti i server. Il reparto \u00e8 stato creato circa 2 anni fa, l\u2019obiettivo primario era l\u2019automatizzazione delle operazioni: queste ultime inizialmente erano manuali, mentre oggi stiamo gestendo i sistemi in modo che determinati processi si sviluppino senza l\u2019intervento umano, come per esempio la configurazione di un server.<\/p>\n\n\n\n

Inoltre stiamo lavorando all\u2019aggiunta continua di nuovi servizi che siano comunque automatizzati per fornire al cliente finale quanta pi\u00f9 scelta e personalizzazione possibile: inizialmente abbiamo lavorato sulla parte web, come http2 e il cambio live della versione di php, mentre ora su nuovi servizi di posta.<\/p>\n\n\n\n

Cerchiamo di dare al cliente un servizio nuovo e completo, in sinergia specialmente con il reparto Sviluppo: molte delle funzionalit\u00e0 che offriamo richiedono infatti l\u2019integrazione del Pannello Manager, un\u2019interfaccia intuitiva per permettere all\u2019utente di gestire tutti i servizi e chiedere assistenza in modo autonomo.<\/p>\n\n\n\n

Come sono organizzate le tue lezioni per la SSA?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Avr\u00f2 l\u2019opportunit\u00e0 di realizzare 2 lezioni, la prima, teorica, in cui spiegher\u00f2 cos\u2019\u00e8 una rete neurale, a cosa serve e come funziona il riconoscimento delle immagini da parte di un pc.<\/p>\n\n\n\n

Dopo la lezione introduttiva, ci sar\u00e0 un laboratorio pratico che permetter\u00e0 ai ragazzi di esercitarsi con il riconoscimento delle immagini, istruendo il pc a riconoscere le immagini che gli verranno sottoposte.<\/p>\n\n\n\n

Che cos\u2019\u00e8 la image recognition?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In parole semplici, la image recognition \u00e8 quel ramo di studi dell\u2019informatica che riguarda tutti quei sistemi che si occupano di riconoscere e classificare le immagini. Le teorie alla base sono molteplici ma, il mio obiettivo alla Summer STEM Academy \u00e8 incuriosire gli studenti e far capire che anche un argomento cos\u00ec complesso come il riconoscimento delle immagini pu\u00f2 essere semplificato.<\/p>\n\n\n\n

In che modo le macchine interpretano le immagini?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sono molti i metodi utilizzati per riconoscere le immagini e si basano quasi tutti sulla semplificazione stessa dell\u2019immagine, spesso scorporata in pixel o semplificata per colore, ad esempio dividendo i colori primari o ottenendo i bianchi e i neri. Ogni modello \u00e8 specializzato in determinati riconoscimenti, basti pensare al riconoscimento facciale: alcuni studiano i lineamenti, altri si focalizzano sulla retina, eccetera.<\/p>\n\n\n\n

Come si fa image recognition con Python?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Python mette a disposizione tante librerie e strumenti gi\u00e0 pronti per fare image recognition, permettendo di realizzare sistemi di riconoscimento di immagini potenti scrivendo poco codice: proprio per questo \u00e8 un linguaggio molto utilizzato, in poche righe di codice riesce a classificare le immagini.<\/p>\n\n\n\n

Come si fa a creare una rete neurale da zero? E come funziona?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Nella maggioranza dei casi con Python non serve per creare una rete neurale da zero perch\u00e9 i relativi sistemi neurali sono gi\u00e0 pronti e configurati: basta \u201csemplicemente\u201d istruire la rete neurale di turno a riconoscere le immagini che si condividono. Per far capire la portata dell\u2019intelligenza artificiale, ci sono dei set gi\u00e0 pronti e istruiti per riconoscere un viso.<\/p>\n\n\n\n

Se il funzionamento di un neurone di base \u00e8 semplice, capire come far lavorare tra loro pi\u00f9 neuroni \u00e8 un\u2019attivit\u00e0 pi\u00f9 complicata e si pu\u00f2 ad arrivare reti pi\u00f9 complesse e strutturate in blocchi.<\/p>\n\n\n\n

La rete neurale si basa sul modello di neurone elettronico che \u00e8 molto simile al neurone del cervello umano: quello artificiale prende tutti i dati in ingresso, assegna un peso ad ognuno, li somma decide l\u2019output da generare in base a una funzione. L\u2019attivit\u00e0 di istruire la rete neurale risiede proprio qui: nell\u2019assegnare un peso ad ogni informazione ricevuta.<\/p>\n\n\n\n

Un\u2019ultima domanda. Si sente sempre pi\u00f9 spesso parlare di reti neurali, AI, deep learning, analisi semantica\u2026 Qual \u00e8 la differenza tra metodologie basate su algoritmi di apprendimento (machine learning, reti neurali, deep learning) e un approccio basato su un programma fisso?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

In un programma fisso la macchina non \u00e8 in grado di adattarsi, di modificarsi nel tempo. Per esempio se io istruisco la macchina dicendo che l\u2019immagine che sta guardando \u00e8 un oggetto X, poi cambio un pixel di quella immagine e la macchina non la riconosce pi\u00f9, non sono in presenza di intelligenza artificiale (AI).<\/p>\n\n\n\n

Nelle reti neurali di AI o nel machine learning, invece, il sistema \u00e8 in grado di capire e adattarsi sulla base delle conoscenze. \u00c8 importante distinguere tra sistemi pre-istruiti e sistemi pre-istruiti che auto-apprendono. In che senso? Il sistema pre-istruito che auto-apprende si evolve e si adatta di volta in volta in base ai feedback che riceve. Capendo le risposte degli utenti, i feedback, il sistema apprende nuove informazioni che utilizza per evolversi.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Come docente, Tommaso si rende conto della complessit\u00e0 dell\u2019argomento ma crede che l\u2019attualit\u00e0 del topic possa stimolare curiosit\u00e0 e interesse negli studenti che parteciperanno alla Summer School Academy dell\u2019Associazione Alumni della Scuola Galileiana in collaborazione con la Scuola Galileiana e l’Associazione Alumni UNIPD.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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