Intelligenza Artificiale

Il Programma Formativo del WMF2021

Social Media Strategies

La sala Social Media Strategies sarà organizzata in collaborazione con il SMStrategies, l'evento di riferimento per i professionisti dei Social Media e del Web Marketing.
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Mainstage

Concerti live, talk ispirazionali e dibattiti: grazie al contributo di esperti nazionali e internazionali, player del settore, ospiti, artisti e personaggi del mondo dello spettacolo, sul Mainstage si è dato spazio ai trend del futuro, ai dati di mercato e ai temi innovativi ad elevato impatto sociale! Tutti i concerti sono inoltre stati interpretati in lingua LIS.
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Book Presentation

La sala Book Presentation del WMF vuole incentivare la cultura del libro e del digitale. All'interno di quest'ultima, gli autori presenteranno i loro testi su temi dedicati al Digital Marketing e all'Innovazione.
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Startup

La sala Startup del WMF costituisce un vero e proprio evento verticale dedicato al mondo delle startup.
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Women In Tech

All'interno dell'open stage Women in Tech si alterneranno interventi di professioniste provenienti da tutto il mondo che lavorano in ambito tecnologico e che contribuiscono attivamente ad innovarlo.

Research for Future

All'interno del seguente open stage, parte del WMF - Research 4 Future, sono intervenuti ricercatori del panorama italiano e internazionale per presentare i loro progetti di ricerca innovativi.

Workshop

I workshop del Festival sono momenti formativi pratici della durata di 100 minuti. I partecipanti sono seguiti, passo dopo passo, da professionisti del settore per mettere in pratica strategie e progetti di business. I workshop sono a numero chiuso e a pagamento: tutto il ricavato dalle iscrizioni viene destinato alla campagna di raccolta fondi del Festival. Le iscrizioni verranno aperte nelle prossime settimane.

Non ci sono interventi nella sala selezionata in questo giorno.

Gli interventi del 15 luglio

Gli interventi del 16 luglio

Gli interventi del 17 luglio

17 luglio
10:50 - 11:30
Intelligenza Artificiale

Implicazioni sociali ed etiche dell'IA: come garantire trasparenza ed equità degli algoritmi?

Sappiamo di utilizzare ogni giorno algoritmi di IA. Siamo sicuri di sapere come funzionano? Come fare a garantire che le soluzioni che usiamo o che proponiamo ai nostri clienti siano sicure, non contengano bias di genere ed etnia, siano affidabili e spiegabili ? Vedremo come riconosce i rischi dell' IA (riconoscimento facciale, profilazione, etc) e come evitarli. Parleremo di come si stia cercando di regolamentare l'IA in modo da garantire il rispetto dei diritti e della privacy di tutti.
Roberta Russo
Roberta Russo
Hewlett Packard Enterprise   
17 luglio
11:50 - 12:30
Intelligenza Artificiale

Intelligenza Artificiale e salute: come migliorare la diagnosi precoce ed il monitoraggio di malattie da remoto attraverso biomarcatori digitali?

Quanto tempo avete aspettato recentemente per una visita medica? Il settore sanitario oggigiorno sta mostrando segni di cedimento e crisi, in quasi tutti i paesi al mondo. Sono tre i fattori principali: crescita ed invecchiamento della popolazione, tecnologie costose e poco scalabili, e crescita delle aspettative da parte dei pazienti verso un'assistenza sanitaria maggiormente personalizzata per i loro bisogni. L'intelligenza artificiale è la chiave di volta per costruire applicazioni digitali che rendono il sistema sanitario più accessibile, il monitoraggio da remoto più accurato ed infine permettono di usufruire degli spazi fisici in sicurezza. Partecipa alla sessione per conoscere le sfide e le opportunità della salute digitale e quale sarà l'evoluzione nei prossimi anni.
Arianna Arienzo
Pietro Montino
Arianna Arienzo
Pietro Montino
17 luglio
14:10 - 14:50
Intelligenza Artificiale

The New Dimensions of Human - Machine Interaction through Next Level Text Generators

In this talk I would like to focus on the emerging trends in conversational AI with the particular focus on the potential of transformers (GPT, BERT, etc) understood not only as mere conversational bots, but as powerful and robust business intelligence tools. I will also present our current research work focusing on the application of transformers in marketing in the context of automation of iterative (and mundane) tasks and providing scheme for data-driven decision making.
Aleksandra Przegalinska
Aleksandra Przegalinska
17 luglio
15:10 - 15:50
Intelligenza Artificiale

La progettazione di soluzioni di AI: un approccio strategico - Il metodo Alchim.ia

L'intervento presenterà la metodologia corretta attraverso cui progettare soluzioni di intelligenza artificiale centrate sui bisogni degli utenti con particolare riferimento a quelle afferenti all'area del marketing e della comunicazione aziendale. Più in particolare verrà presentato il modello Alchim.ia, messo a punto all'interno del laboratorio di intelligenza artificiale della IULM, IULM AI Lab che, bastato su approcci consolidati (Design Thinking, Cross-Industry, AGILE... ), offre ai decisori aziendali, ai marketer e agli imprenditori l'approccio e il modello di flusso più corretto per progettare soluzioni di AI realmente basate sui bisogni degli utenti e sulle caratteristiche delle aziende.
Guido Di Fraia
Guido Di Fraia
17 luglio
17:50 - 18:30
Intelligenza Artificiale

Il CRM non basta più. Come aumentare la redditività dei canali di vendita con AI e social messaging

I clienti oggi si aspettano risposte di aiuto pratico. SUBITO. Nell’esatto momento del bisogno. C'è confusione tra Omnicanalità (fattore strutturale del post Covid) e Multicanalità. Per gestire l'Omnichannel, serve andare oltre il CRM. Si parla di CDP, business messaging, data science platform. Vediamo casi pratici di tecnologie as a service che non richiedono programmatori e data scientist. Altrimenti a cosa servono siti internet, social media ... se poi generano solo tonnellate di ticket ed email?
Omar Fogliadini
Omar Fogliadini
LIFEdata AI   
17 luglio
18:50 - 19:30
Intelligenza Artificiale

Tecniche Jedi di Wall Street per data scientist

Il machine learning sta rapidamente diventando un campo mercificato. Con la ricca quantità di dati con pipeline, modelli open source e piattaforme aziendali, il lavoro di un data scientist si sta spostando maggiormente verso la comprensione e la pulizia dei dati insieme alla generazione di features. Sembra che la modellazione sofisticata sia lasciata solo alla ricerca accademica. Uno dei motivi è il valore relativamente basso di un errore: alcune raccomandazioni così sbagliate o previsioni di errore dannono tanto il business. Tuttavia, nel settore della finanza quantitativa, un singolo imprevisto può portare a perdite superiori, la chiusura del fondo, e anche azioni legali. In questo discorso, esamineremo le migliori pratiche dell'arsenale dei quanti che possono (e dovrebbero) essere riapplicati nelle pipeline ML standard per garantire robustezza e gestire i rischi.
Oleksandr Honchar
Oleksandr Honchar
Neurons Lab