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Nel 2040 ci saranno più robot umanoidi che esseri umani 🤯 Elon Musk ha dichiarato durante la conferenza Future Investment Initiative che secondo lui, entro il 2040, i robot umanoidi supereranno gli esseri umani, con oltre 10 miliardi di esemplari disponibili a prezzi che vanno da $20.000 a $25.000 ciascuno. 💰 Questa previsione si realizza nel momento in cui ogni persona possiede un robot umanoide e tanti altri vengono utilizzati per lavori industriali. 🏭 Anche Goldman Sachs prevede che il mercato totale dei robot umanoidi raggiungerà i $38 miliardi entro il 2035, con un aumento di oltre sei volte rispetto alla precedente proiezione di $6 miliardi. 💸 Secondo te davvero nel giro di 15 anni i robot supereranno il numero di persone? 💬 #elonmusk #robot #goldmansachs

Qual è la differenza tra CPU e FPGA? 🤔 Ecco una semplice spiegazione 👇 Entrambi sono componenti hardware, ma funzionano in modo molto diverso: 📍 Le CPU rappresentano il "cervello" del computer. Eseguono istruzioni in sequenza, una dopo l'altra. Sono versatili e possono gestire molti compiti, ma possono eseguire solo una cosa alla volta. 📍 Gli FPGA invece sono chip riprogrammabili, specializzati per compiti specifici. Consentono di configurare il loro hardware interno per eseguire molte operazioni in parallelo, rendendoli estremamente efficienti per calcoli e compiti complessi. Quando scegliere una e quando l’altra? 👉 Le CPU sono ottime per compiti generali come far girare il sistema operativo o eseguire applicazioni software. 👉 Gli FPGA invece eccellono in compiti specializzati, come l'elaborazione video in tempo reale. Nel video qua sotto trovi il loro funzionamento a livello tecnico 👇 #cpu #fpga #ai

E voi come spiegate il vostro lavoro ai parenti? 👇 #natale #ai #datascience

Ora puoi parlare con ChatGPT su WhatsApp! 💬 Ti basta memorizzare il numero 1-800-242-8478 in rubrica e puoi iniziare a fare tutte le domande che vuoi in chat. 👀 Questa funzionalità è già disponibile in Italia ed è gratuita. 🙌  Chi si trova negli Stati Uniti può anche telefonare ChatGPT e interagirci direttamente a voce. 🗣️   La funzionalità vocale ha un limite di un massimo di 15 minuti al mese. ⏳ E tu? Passerai il Natale a messaggiare con ChatGPT? 🎄 #chatgpt #ai #whatsapp

Ecco uno dei migliori libri introduttivi per il Machine Learning. Si tratta del famoso libro “An Introduction to Statistical Learning”, con esempi di codice Python! 🚀 Gli argomenti trattati sono:👇 ✅ Regressione e classificazione ✅ Selezione del modello lineare e regolarizzazione ✅ Regressione non lineare ✅ Metodi ad albero ✅ Macchine vettoriali di supporto ✅ Apprendimento profondo ✅ Apprendimento non supervisionato Sia la versione R che quella Python del libro sono disponibili gratuitamente👇🏼 Sito web del libro: https://lnkd.in/eBCkgBS #datascience #machinelearning #python

Conosci tutte le tipologie di Machine Learning? 🧐 Ci sono tre principali famiglie nel ML: Supervised, Unsupervised e Reinforcement. 📍Supervised Learning L’algoritmo impara da dati etichettati. I dati sono costituiti da coppie di input e output, dove gli input sono i dati e gli output sono rappresentati dalle variabili target. L’obiettivo è quello di costruire un modello in grado di prevedere l’output corretto per i nuovi dati in input. Esempi di algoritmi di questo tipo sono: linear regression, logistic regression, decision trees, random forests, e le neural networks. 📍 Unsupervised Learning L’algoritmo apprende da dati non etichettati. I dati sono costituiti da dati di input, senza etichette di output corrispondenti. L’obiettivo dell’ Unsupervised Learning è di trovare modelli, strutture o relazioni nei dati. Esempi di Unsupervised Learning: clustering, dimensionality reduction, e l’estrazione di regole di associazione. 📍Reinforcement Learning L’ algoritmo impara interagendo con l’ambiente, compie azioni e riceve “premi” o “penalità” in base al risultato delle sue azioni. L’obiettivo è imparare una politica che massimizzi la ricompensa cumulativa nel tempo. Esempi di Reinforcement Learning: Q-learning, SARSA, e i policy gradient methods. E tu conoscevi tutte queste tipologie di ML? 👇 #machinelearning #ai #datascience

Stanno per chiudere le iscrizioni al nostro Hackathon! 🚨 Qualche giorno fa ti abbiamo annunciato l’organizzazione dell’Hackapizza 🍕🚀 Ecco un reminder 👇 👉 24 ore di hacking no-stop 👉 Squadre da 2 a 4 persone (o partecipa come singolo e trovi squadra sul posto) 👉 Sfide su API integration, agenti AI e molto altro! Saranno due giornate completamente dedicate all’AI Generativa. 🚀 Che tu sia un esperto o semplicemente un appassionato a cui piace lavorare con l’AI, questa è l'occasione perfetta per metterti alla prova! 🔥 📅 Quando? 18-19 gennaio 2025 📍 Dove? IBM Studios Milano, Piazza Gae Aulenti E ovviamente ci saranno dei premi … 👀 🏆 Le iscrizioni chiudono questa domenica! ⏳ Trovi tutte le informazioni per iscriverti a questo link 👉 hackathon.datapizza.com PS: fidati, non puoi mancare. Saranno 24 ore non-stop di pizza e AI!🍕 #ai #hackathon #milano

Le aziende devono tenere in considerazione anche questo aspetto 👀 Oggi, le aziende devono affrontare diverse sfide per riuscire a stare al passo con tutti i cambiamenti tecnologici. 🔥 Una delle sfide più importanti è quella della transizione digitale ed ecologica. 🙌 La transizione digitale ed ecologica è cruciale per le aziende per riuscire a crescere in modo sostenibile e rimanere competitive. 🚀 Proprio per questo volevamo parlarti di questo corso 👉 Digital for Sustainability Si tratta di un corso di Perfezionamento del Politecnico di Milano, creato da Cefriel ed Experis Academy. 📚 🗓️ Il corso dura 10 mesi: da Marzo a Dicembre 2025  📘 Lezioni online in diretta e in presenza a Milano  🎓 Con docenti del Politecnico e professionisti del settore Se hai una laurea triennale o magistrale e vuoi fare carriera nel mondo ESG & Digitale potrebbe essere l’occasione giusta! 💪 Trovi tutte le informazioni a questo link 👉 https://lnkd.in/dZYEGeb2 #sustainability #adv #digitale

Quanti in questa situazione? 😂    #datascience #informatica #machinelearning

Google annuncia Willow, il nuovo chip quantistico! 🚀 Questo chip è il risultato di un lavoro iniziato nel 2012 da Google Quantum AI Lab, in collaborazione con NASA Ames Research Center e la Universities Space Research Association. 🤝 Willow ha raggiunto due traguardi fondamentali: 1️⃣ Ha eseguito un calcolo di riferimento standard in meno di cinque minuti, che richiederebbe ai supercomputer più veloci di oggi 10 quadrilioni di anni. 🤯 2️⃣ Può ridurre gli errori esponenzialmente man mano che si scala utilizzando più qubit. Questo risolve una sfida chiave nella correzione degli errori quantistici. 💪 Willow ha dimostrato che più qubit si usano, più si riducono gli errori e più quantistico diventa il sistema. Questo risultato storico è noto nel campo come "sotto soglia". 📉 Come misura delle prestazioni di Willow, Google ha utilizzato il benchmark del campionamento di circuiti casuali (RCS), il benchmark classicamente più difficile che può essere fatto su un computer quantistico. 📊 Ti piacerebbe se approfondissimo di più quest'argomento su un video YouTube? Faccelo sapere con un commento qui sotto! 👇 #google #quantumcomputing #willow