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Appuntamento - 17/11/2023

Innovation@DET - Alla scoperta delle applicazioni del Machine Learning

Innovation@DET: Primo evento dedicato al Machine Learning organizzato dal Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni. Docenti presenteranno soluzioni innovative, aziende condivideranno problemi aperti. Partecipazione in presenza o da remoto il 17/11/2023 a Torino

Fonte immagine: mikemacmarketing / original posted on flickrLiam Huang / clipped and posted on flickr, CC BY 2.0 , da Wikimedia Commons

 

Il Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni (DET) è lieto di presentare Innovation@DET, una serie di eventi progettati per mettere in contatto le esigenze delle imprese con le soluzioni tecnologiche sviluppate dal nostro dipartimento. Il primo evento, dedicato alle applicazioni del Machine Learning, promette di essere un'occasione unica per scoprire le innovazioni più recenti nel campo della tecnologia.

 

Quando e Dove:

Data: 17 novembre 2023

Orario: 9:00 - 11:30

Luogo: Sala Maxwell del Dipartimento di Elettronica e Telecomunicazioni, 5° piano, Corso Castelfidardo 39, Torino.

 

Programma:

  • 9:00 - 10:30 - Presentazione di soluzioni da parte dei docenti DET:
    • Industry & Health
      • Enrico Magli - "Deep learning for image processing with applications to remote sensing and industry."
      • Marina Indri - "Machine Learning per interazioni sicure fra robot e umani in ambienti industriali."
      • Eros Pasero - "Reti Neurali Artificiali per applicazioni industriali avanzate."
      • Jorge Tobon - "Microonde e Machine Learning per il monitoraggio di accidenti cerebrovascolari e l'ispezione di prodotti alimentari e bevande."
      • Paolo Manfredi - "Machine Learning Based Surrogate Models for the Statistical Analysis and Optimization of Electronic Circuits and Devices."
      • Alessio Carullo - "Il ruolo dell'incertezza nelle tecniche di machine learning."
    • Communications & Edge-AI
      • Fabio Dovis - "Detection and classification of jamming signals."
      • Roberto Gaudino - "Reti Neurali per l'Ottimizzazione di Comunicazioni Intra-Data-Center ad Altissimo Bit-Rate mediante la modellizzazione di Laser VCSEL a Basso Consumo."
      • Paolo Bardella - "Device and system modeling with ML."
      • Carla Chiasserini - "Support and design of ML tasks at the edge of the network."
    • Hardware & embedded systems
      • Mario Casu - "Machine learning inference acceleration using embedded and datacenter-class FPGAs."
      • Mihai Lazarescu - "Application and Performance Oriented Neural Network Optimizations for Embedded Systems."
      • Guido Masera - "Deep Learning Inferencing in Edge Devices."
  • 10:30 - 10:45 - Coffee break
  • 10:45 - 11:15 - Presentazioni di problemi aperti da parte di aziende
  • 11:15 - 11:30 - Wrap-up

 

Partecipazione: Per partecipare all'evento, sia in presenza che da remoto, è necessario registrarsi utilizzando il seguente link: Registro all'evento.

 

Non perdete l'opportunità di essere parte di Innovation@DET e scoprire come il Machine Learning sta rivoluzionando il mondo della tecnologia. Vi aspettiamo numerosi!