Firmware 2.0 #21: AI/ML – Big Data Analytics

Oggi esce il nuovo numero della rivista di elettronica Firmware 2.0 dove troverete numerosi contenuti esclusivi per Makers e Professionisti, progetti, tutorial a puntate, articoli tecnici sui Big Data e sulla tecnologia dell'Intelligenza Artificiale, implementati in applicazioni con microcontrollori. Ecco alcuni contenuti che potrete leggere in Firmware 2.0 #21: TinyML: l’apprendimento automatico su microcontrollore, Streaming di temperatura e umidità con l’ecosistema Big Data, Intelligenza Artificiale con Arduino, Rilevamento delle intrusioni su rete CAN-bus con TinyML, e molti altri articoli e progetti.

Editoriale

Intelligenza Artificiale: alla ricerca di nuove skills

Cari lettori,

il nuovo numero di Firmware 2.0 è dedicato al settore “AI/ML-Big Data Analytics”. Si prevede che il segmento emergente dell’IA registrerà una crescita molto interessante entro il 2025, accelerando la sua diffusione nei prossimi mesi e contaminando diversi settori industriali. Ma a che punto siamo con l’Intelligenza Artificiale? L’IA è diventata una delle nuove competenze digitali richieste dal mercato del lavoro. Nonostante l’iniziale timore tipico dei grandi cambiamenti tecnologici, la pandemia ha senza dubbio accelerato i grandi investimenti nelle tecnologie dell’Intelligenza Artificiale da parte di molte realtà aziendali focalizzate su nuove modalità di lavoro e sul garantire la continuità produttiva anche in assenza dell’intervento umano. Il risultato che tutti ci aspettiamo dall’implementazione di soluzioni IA a tutti i livelli è la semplificazione di attività, una maggiore automatizzazione dei processi, l’aumento dell’efficienza produttiva, ma anche una maggiore sicurezza nella gestione di dati e informazioni. A questo sono chiamati a concorrere, garantendo tecnologie sicure e all’avanguardia, sia le software house sia i produttori di chip e dispositivi hardware in grado di elaborare le grandi quantità di dati raccolti. Nel lavoro futuro non esisterà professione che possa fare a meno dell’IA, un contesto che porterà inevitabilmente i lavoratori ad aggiornare le proprie competenze sviluppando sia nuove soft skills tecnologicamente innovative per differenziarsi e stare al passo con i tempi, sia nuovi approcci e nuove professionalità. Sarà necessario anche ripensare nuove modalità per gestire le implicazioni di questa tecnologia emergente sull’intera società. Possiamo avere un’idea di quello che sarà l’impatto potenziale dell’IA nel mercato del lavoro e nell’ecosistema produttivo in generale. Gli investimenti economici dovranno focalizzarsi sul reperire competenze tecnico specialistiche al fine di sviluppare concretamente applicazioni innovative, minimizzando al contempo il rischio da parte delle aziende più all’avanguardia di delocalizzare risorse in Paesi dotati di un approccio all’IA più solido e strutturato.

Buona lettura!

LEGGI ORA L'ANTEPRIMA DELLA RIVISTA DIGITALE FIRMWARE 2.0 #21

(QUESTO E' SOLO UN ESTRATTO, LA RIVISTA COMPLETA E' DISPONIBILE IN FONDO ALLA PAGINA)

ECCO COSA LEGGERAI ALL'INTERNO DI FIRMWARE 2.0 #21:

TinyML: l’apprendimento automatico su microcontrollore

Sono ora disponibili le schede industriali BiCS5 3D TLC con 112 layer di Apacer ottimizzate per Smart IoT e Riconoscimento Facciale AI

Streaming di temperatura e umidità con l’ecosistema Big Data – Parte 1

Streaming di temperatura e umidità con l’ecosistema Big Data – Parte 2

Arduino UNO Mini Limited Edition: l’evoluzione miniaturizzata della storica scheda a microcontrollore

Che cos’è il Transfer Learning e come utilizzarlo

Intelligenza Artificiale con Arduino

Sfide e soluzioni per lo sviluppo di applicazioni di Edge Machine Learning

Come utilizzare Hadoop e perché è fondamentale per i Big Data

Tempi di elaborazione dei Big Data

Quali sono le previsioni tecnologiche per il 2022? L’analisi di Vicor Corporation

Come trasferire uno stile pittorico su una fotografia con Python

L’Apprendimento Automatico applicato all’Astronomia

Avnet Abacus riceve il premio Harwin “European Distributor of the Year 2021”

Rilevamento delle intrusioni su rete CAN-bus con TinyML

Come discriminare gli asintomatici Covid da un colpo di tosse

TensorFlow: riconoscimento automatico di caratteri scritti a mano

Realizziamo una Tela Virtuale con OpenCV per Python

CLICCA QUI SOTTO PER LEGGERE A SCHERMO INTERO LA RIVISTA COMPLETA

[...]

ATTENZIONE: quello che hai appena letto è solo un estratto, l'Articolo Tecnico completo è composto da ben 619 parole ed è riservato agli ABBONATI. Con l'Abbonamento avrai anche accesso a tutti gli altri Articoli Tecnici che potrai leggere in formato PDF per un anno. ABBONATI ORA, è semplice e sicuro.