Il GDG Torino ti aspetta per un viaggio nel futuro dell’AI! 🚀

Il Deep Learning continua a spingere i confini dell’innovazione, ma sfide come interpretabilità e robustezza ne limitano il potenziale. Nel frattempo, gli agenti autonomi basati su LLM stanno trasformando il modo in cui l’AI interagisce con il mondo.

Sei pronto a scoprire i limiti attuali e le prospettive di queste tecnologie? Non puoi mancare! 🤖

--- Programma ---

🎫 Check-in e presentazione (18:30)

1️⃣ “Current challenges and perspectives in Deep Learning” - Carlo Alberto Barbano (18:45)

Il Deep Learning(DL) è diventato di recente uno degli strumenti più diffusi per risolvere una varietà di compiti, spesso con prestazioni superiori rispetto ai precedenti metodi all'avanguardia. I modelli DL sono spesso in grado di apprendere rappresentazioni significative e astratte dei dati sottostanti. Tuttavia, nonostante i notevoli risultati ottenuti, i modelli DL devono ancora affrontare notevoli limitazioni. Questo intervento approfondirà questi limiti, esplorando questioni come l'efficienza dei dati, le sfide di robustezza, l'apprendimento collaterale e l'interpretabilità dei modelli DL. Comprendere questi limiti e come affrontarli può aprire la strada ad applicazioni più efficaci e affidabili del deep learning in diversi ambiti.

2️⃣ “From Conversation to Action: The Rise of LLM-Powered Autonomous Agents” - Gianni Molinari (19:30)

Negli ultimi mesi abbiamo assistito a un passaggio dai tradizionali chatbot conversazionali a sofisticati sistemi di agenti che affrontano compiti complessi in linguaggio naturale pianificando e interagendo con i loro ambienti tramite strumenti integrati. Questi agenti guidati dall'LLM combinano capacità avanzate di ragionamento, memoria ed esecuzione dei compiti per affrontare sfide multiformi. Tuttavia, le architetture attuali spesso non sono all'altezza quando devono affrontare compiti che richiedono un'ampia pianificazione e quando operano in ambienti altamente dinamici. Questo intervento analizzerà criticamente lo stato dell'arte delle architetture dei sistemi ad agenti, esaminando i limiti principali, come l'insufficienza delle metodologie di memoria e l'eccessiva dipendenza da dati pre-addestrati che limitano la generalizzazione. Verranno inoltre esplorate le direzioni di ricerca emergenti che promettono di migliorare la robustezza e l'adattabilità di questi sistemi.

🎁 Giveaway (20:00)

Presentandosi dal vivo ogni partecipante potrà vincere un gadget!

🍕 Networking (20:15)

Pizza e chiacchiere, per conoscerci meglio

--- Info & FAQ ---

📍 Location: Talent Garden, Via Giuseppe Giacosa, 36/38, 10125 Torino TO

- L’evento è totalmente gratuito

- durante l'evento potrebbero essere scattate alcune foto a campo largo per la promozione della community. Se preferisci non apparire nelle foto scattate durante l’evento, puoi farcelo sapere all’ingresso.

Per altre domande scrivici su gdg.community.dev