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Apple, un programma di specializzazione per l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning

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Il Machine Learning Reseach group di Apple, il gruppo della Mela che si occupa di ricerche e innovazioni dell’azienda nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico, ha annunciato un programma di specializzazione invitando esperti in vari campi a mettere a disposizione il loro know-how per creare nuovi prodotti dedicati al machine learning e in grado di sfruttare l’intelligenza artificiale.

Michael Rennaker, la persona che – per conto di Apple – guida il gruppo che si si occupa di ricerche in ambito accademico – ha annunciato il nuovo programma di specializzazione su Twitter, incoraggiando esperti in vari campi all’infuori dell’IA in gradi di scrivere codice e che vogliono gradualmente immergersi nel settore del machine learning, a fare domanda.

Sul sito web MachineLearningResearch.apple.com l’azienda spiega che il programma dura un anno, è rivolto a laureati in discipline scientifico-tecnologiche (scienza, tecnologia, ingegneria e matematica) con background nello sviluppo software, e altri ancora con esperienze in settori come il design, la linguistica, le neuroscienze o la psicologia. L’idea è di investire nello sviluppo tecnico e teorico del machine Learning e aiutare le persone a far progredire le loro carriere professionali.

Maggiori dettagli a questo indirizzo. Da anni Apple si occupa di machine learning. In un meeting che si è svolto in Spagna il 2016 Apple aveva mostrato a persone selezionate, alcuni dei lavori in corso nel campo nel campo dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico. Tra gli argomenti di cui si era parlato, salute e funzioni vitali, rivelazioni volumetriche con i sensori LiDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) per il telerilevamento di oggetti e superfici, predizioni complesse con output strutturato, elaborazione e colorizzazione delle immagini, assistenti intelligenti, modellazione del linguaggio (funzionalità utili per il riconoscimento vocale, identificare e autenticare singole voci), riconoscimento delle attività svolte dagli individui, modellazione cognitiva, del deep learning nelle reti neurali, deep reinforcement learning, formazione nel distributed computing e altro ancora.

 

 

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