WMF 2026 - Machine Learning

Machine Learning

Lo stage dedicato al Machine Learning, con focus su tecniche, modelli e applicazioni pratiche nei progetti reali.
Qui troverai approfondimenti da esperti del settore e casi studio per comprendere come implementare soluzioni ML efficaci.

Hosting della sala

Roberto Digennaro
Roberto Digennaro
Senior Data Analyst
24 GIUGNO
25 GIUGNO
26 GIUGNO
N.A.I.P. - Live Concert N.A.I.P. - Live Concert
Opening Ceremony Opening Ceremony
25 giugno 11:50 - 12:20
30 min
English
Full Ticket
25 giugno 12:40 - 13:10
30 min
English
Building AI agents in regulated industries is not about the model, but the system around it. In this talk we share how we built a scalable RAG pipeline over hundreds of thousands of documents across many data sources, with strong security guardrails, observability and evaluation. We cover architecture decisions, UI/UX tradeoffs for compliance, dynamic interfaces, and how we use user feedback to continuously improve the system.
Full Ticket
25 giugno 14:30 - 15:00
30 min
English
L'AI Generativa ha ridefinito l'esperienza utente di TheFork, rivoluzionando il modo in cui aiutiamo le persone a scoprire il loro prossimo ristorante preferito. In questo talk ti portiamo dietro le quinte del nostro viaggio: ti racconteremo senza filtri come abbiamo navigato le complessità della governance, le sfide tecniche e i nodi organizzativi. Che tu sia un Product Leader o un ingegnere, uscirai da questa sessione con una strategia concreta per integrare la GenAI e creare prodotti non solo funzionali, ma realmente intelligenti.
Full Ticket
25 giugno 15:20 - 15:50
30 min
English
From monoliths to microservices, and from data centers to the cloud, every wave of digital transformation has reshaped how we build and run technology. Today we stand at the next wave: the shift from apps to agents. Explore how agentic architecture changes system design and see that journey in action through a live demo showcasing how modern agents interact with APIs, tools, and existing systems.
Full Ticket
25 giugno 16:10 - 16:40
30 min
Italian
Un modello AI allineato viene addestrato su un compito specifico. Risultato: inizia a comportarsi in modo rischioso e imprevedibile. È l'emergent misalignment, fenomeno che abbiamo replicato su modelli reali. Le strategie di validazione tradizionali non bastano: servono consapevolezza, evaluation continua, red teaming. Lo scopo è costruire una comprensione dell'AI Safety: racconteremo di dati sperimentali di prima mano e strumenti concreti per adottare l'AI senza lasciare vulnerabilità nascoste.
Full Ticket
25 giugno