DeepLearn 2023: all'Università di Bari la Scuola Primaverile Internazionale sul Deep Learning
Comunicato stampa del 3 aprile 2023
È iniziata oggi l'edizione primaverile della Scuola Primaverile Internazionale DeepLearn, uno dei principali appuntamenti scientifici a livello internazionale sul tema dell'apprendimento automatico profondo delle macchine (deep learning).
È iniziata oggi l'edizione primaverile della Scuola Primaverile Internazionale DeepLearn, uno dei principali appuntamenti scientifici a livello internazionale sul tema dell'apprendimento automatico profondo delle macchine (deep learning). Alla cerimonia inaugurale hanno partecipato il prof. Filippo Lanubile, direttore del Dipartimento di Informatica, il prof. Donato Malerba, organizzatore locale e il prof. Carlos-Martìn Vide della Rovira i Virgili University (Tarragona, Spagna), responsabile del ricco programma scientifico.
La Scuola ha attratto circa 200 ricercatori provenienti da tutto il mondo che assisteranno nei prossimi giorni a lezioni frontali e relazioni invitate sul tema.
Il deep learning è quel campo di ricerca dell'intelligenza artificiale che si basa su diversi livelli di rappresentazione, corrispondenti a gerarchie di caratteristiche di fattori o concetti, dove i concetti di alto livello sono definiti sulla base di quelli di basso. Esso si basa su reti neurali artificiali organizzate in diversi strati, dove ogni strato calcola i valori per quello successivo. Fu teorizzato per la prima volta negli anni '80, ma solo con l’avvento di Internet e la disponibilità di grandi quantità di dati, il deep learning ha raggiunto il suo pieno potenziale. Le più note applicazioni sono nel campo della visione artificiale e, più recentemente, in chatbot come ChatGPT.
Fra i relatori della scuola ci sono ospiti illustri come il prof. Vipin Kumar, della University of Minnesota, il prof. William S. Noble, della University of Washington, e la prof.ssa Emma Tolley, della Swiss Federal Institute of Technology di Losanna (Svizzera).
La scuola, organizzata congiuntamente dall'Università degli Studi di Bari Aldo Moro e dallo IRDTA con sede a Bruxelles e Londra, proseguirà fino a venerdì 7 aprile 2023.
È iniziata oggi l'edizione primaverile della Scuola Primaverile Internazionale DeepLearn, uno dei principali appuntamenti scientifici a livello internazionale sul tema dell'apprendimento automatico profondo delle macchine (deep learning). Alla cerimonia inaugurale hanno partecipato il prof. Filippo Lanubile, direttore del Dipartimento di Informatica, il prof. Donato Malerba, organizzatore locale e il prof. Carlos-Martìn Vide della Rovira i Virgili University (Tarragona, Spagna), responsabile del ricco programma scientifico.
La Scuola ha attratto circa 200 ricercatori provenienti da tutto il mondo che assisteranno nei prossimi giorni a lezioni frontali e relazioni invitate sul tema.
Il deep learning è quel campo di ricerca dell'intelligenza artificiale che si basa su diversi livelli di rappresentazione, corrispondenti a gerarchie di caratteristiche di fattori o concetti, dove i concetti di alto livello sono definiti sulla base di quelli di basso. Esso si basa su reti neurali artificiali organizzate in diversi strati, dove ogni strato calcola i valori per quello successivo. Fu teorizzato per la prima volta negli anni '80, ma solo con l’avvento di Internet e la disponibilità di grandi quantità di dati, il deep learning ha raggiunto il suo pieno potenziale. Le più note applicazioni sono nel campo della visione artificiale e, più recentemente, in chatbot come ChatGPT.
Fra i relatori della scuola ci sono ospiti illustri come il prof. Vipin Kumar, della University of Minnesota, il prof. William S. Noble, della University of Washington, e la prof.ssa Emma Tolley, della Swiss Federal Institute of Technology di Losanna (Svizzera).
La scuola, organizzata congiuntamente dall'Università degli Studi di Bari Aldo Moro e dallo IRDTA con sede a Bruxelles e Londra, proseguirà fino a venerdì 7 aprile 2023.
L'evento offrirà anche l'occasione per far conoscere ai partecipanti le ricerche di settore svolte presso il Dipartimento di Informatica e in particolare del Laboratorio KDDE guidato dal prof. Donato Malerba.
