Published at 09 Aug 2021
Intelligenza artificiale: che cos'è, ambiti di applicazione, sbocchi lavorativi
Intelligenza artificiale: che cos'è, ambiti di applicazione, sbocchi lavorativi
Fra i temi TECH più affascinanti e innovativi, l'AI promette una rivoluzione del mondo del lavoro nei prossimi anni. Scoprine gli sbocchi lavorativi!
Le tecnologie che ruotano attorno all'Intelligenza Artificiale sono sicuramente fra le più affascinanti e innovative che l'universo IT ha prodotto negli ultimi anni.
Qui a Tutored, dato il nostro punto di vista privilegiato sui trend del mercato del lavoro, abbiamo osservato che stanno nascendo sempre più nuovi posti di lavoro nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale.
In questo breve articolo, che farà da introduzione del webinar che terremo il 6 settembre su Intelligenza Artificiale: ricerca, evoluzione e sbocchi professionali con Jacopo Pio Gargano, Data Scientist in Amazon, vediamo brevemente che cos'è l'intelligenza artificiale (soffermandoci in particolare sugli ambiti di applicazione), e quali sono i lavori del futuro legati a quest'ambito.
Molto ci sarebbe da dire anche sulla questione filosofica dei rischi connessi all'Intelligenza Artificiale sulla perdita (ma anche la possibilità di creazione) di molti posti di lavoro, e della più generale interazione uomo-macchina: fino a che punto le macchine arriveranno a sostituirci? Saremo sempre in grado di tenerle sotto controllo? Le opinioni degli esperti sono contrastanti, e soltanto il futuro potrà dare una risposta certa. Noi non ne parleremo in questo articolo, ma per chi volesse approfondire la questione lasciamo il link a questo articolo di Agenda Digitale.
Che cos'è l'Intelligenza Artificiale (e dove si usa)
Nonostante si stia parlando di un mondo molto vasto, la definizione di Intelligenza Artificiale si può facilmente compendiare in poche righe, come hanno fatto gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano in un loro breve video: "l'Artificial Intelligence è il ramo della Computer Science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell'essere umano ed in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani."
Secondo questa definizione, l'AI pertiene un po' tutti quegli ambiti dove si cerca di ottimizzare e automatizzare processi che fino ad oggi sono stati guidati da esseri umani. Gli ambiti di applicazione sono sterminati, e si inseriscono sia nella vita di tutti i giorni, che all'interno dei processi aziendali:
· Piattaforme e-commerce, video e musicali: Amazon, Youtube e Netlix, per esempio, forniscono i loro suggerimenti per gli acquisti, i prossimi video da guardare e le prossime canzoni da ascoltare (e le relative pubblicità allegate) sulla base di algoritmi che indirizzano le preferenze, gli interessi, le decisioni dell’utente, basandosi su informazioni da esso fornite, in maniera indiretta o diretta.
· Autonomous Vehicle: le soluzioni proposte in quest'ambito si riferiscono a qualunque mezzo a guida autonoma adibito a qualunque tipo di trasporto su strada, acqua o aria, come la self-driving car o il veicolo per le consegne dei pacchi a domicilio.
· Cyber security: esistono sistemi di intelligenza artificiale che possono aiutare a riconoscere e combattere degli attacchi informatici. Pensiamo all'enorme flusso di dati, molto spesso privati (o comunque soggetti a specifiche regolamentazioni), che governi e imprese si trovano a dover gestire, e a dover proteggere da qualcuno che se ne vuole impadronire; l'intelligenza artificiale può riconoscere certe tendenze standard nei tentativi di hackeraggio, e ricostruire attacchi precedenti, attraverso cui contrastarne di eventuali futuri.
· Lotta alla disinformazione: esistono delle applicazioni di intelligenza artificiale che sono in grado di individuare le fake news e combattono la disinformazione, analizzando i contenuti dei social media e identificando parole ed espressioni sospette, perché sensazionalistiche o allarmanti. I famosi algoritmi di YouTube, Facebook e Twitter, che sicuramente vanno perfezionati e modificati in futuro per renderli più precisi e accurati (è molto acceso il dibattito sulla natura, a seconda dei punti di vista, moderatrice o censoria di questi algoritmi), sono un esempio di applicazione dell'intelligenza artificiale in quest'ambito.
· Image processing: le applicazioni di intelligenza artificiale in ambito Image processing riguardano l'effettuazione di analisi di immagini o video per il riconoscimento di persone, animali e cose presenti nell’immagine, per il riconoscimento biometrico e, in generale, l’estrazione di informazioni dall’immagine/video.
Altri ambiti di applicazione si hanno nell'amministrazione pubblica e nell'erogazione di serivizi, nella salute, nei trasporti, nelle fabbriche e in tanto altro, e afferiscono all'analisi di dati, al problem solving, all'automazione e l'elaborazione di modelli.
Lavori in ambito AI: le professioni del futuro
In questo paragrafo riportiamo la nostra personale top 5 di lavori in ambito AI. Per quanto ne parleremo spesso come di "lavori del futuro", è importante notare che, soprattutto per ciò che riguarda le aziende più innovative, questi lavori siano quanto di più presente ed attuale si possa trovare nel mondo del lavoro.
Si farà anche riferimento al tipo di background che questi profili professionali devono avere: tuttavia, per chi abbia finito una triennale in ambito STEM, e sia già adesso particolarmente orientato verso l'intelligenza artificiale, l'ideale è ovviamente frequentare Università in Intelligenza Artificiale già in Magistrale, fra cui ci sono: la magistrale in Artificial Intelligence Systems all'Università di Trento, la magistrale in Artificial Intelligence all'Università degli studi Alma Mater Studiorum di Bologna, la magistrale in Artificial Intelligence and Robotics alla Sapienza di Roma, e la magistrale in Ingegneria robotica e dell'automazione all'Università degli studi di Pisa.
Se invece vuoi approfondire questo mondo in ambito extrauniversitario, QiBit, la divisione specializzata ICT di Gi Group, e Topnetwork hanno strutturato l'Academy Intelligenza Artificiale, un percorso di formazione che ha lo scopo di dare la possibilità a giovani neolaureati di imparare, scoprire, formarsi e poi iniziare a lavorare nell’Innovation Lab di Topnetwork. Puoi scoprirne tutti i dettagli anche su Tutored, cliccando qui!
Ecco 5 lavori in ambito AI:
1. Machine Learning Engineer
I Machine Learning Engineer saranno una figura professionale ricercatissima nel futuro. Queste figure professionali sono principalmente responsabili della creazione e della gestione di piattaforme per progetti di machine learning: un Machine Learning Engineer è infatti al centro dei progetti di intelligenza artificiale, dalla genesi, alla supervisione della realizzazione fino alla consegna del prodotto (sulla differenza fra Intelligenza Artificiale e Machine Learning, rimandiamo al webinar che terrà Jacopo Pio Gargano il 6 settembre).
Il suo profilo ben si adatta a coloro che provengono da un background nella ricerca applicata e nella scienza dei dati. Inoltre, è anche necessario avere competenze come programmatore di intelligenza artificiale, e dimostrare una conoscenza approfondita di più linguaggi di programmazione (Java, Python, Scala).
Lo stipendio medio per un Machine Learning Engineer si aggira, in Italia, attorno ai 34.000 euro, che arriva a superare i 50.000 euro per i senior (fonte Glassdoor).
2. Data Scientist
Forse il profilo più "attuale" di tutti (sicuramente su Tutored, dove fioccano le offerte di stage e lavoro per questo profilo, come il contratto a tempo indeterminato offerto da Generali), il Data Scientist è il lavoro del futuro. I Data Scientist sono incaricati di raccogliere, analizzare e interpretare set di dati grandi e complessi, sfruttando sia il Machine Learning che l'analisi predittiva. Svolgono inoltre un ruolo fondamentale nello sviluppo di algoritmi che consentono la raccolta e la pulizia dei dati per l'analisi.
Vi è una forte (e fruttuosa) connessione fra AI e Data Science: i data scientist si avvalgono spesso dei metodi di deep learning che sono alla base delle reti neurali, le quali possono essere usate per eseguire operazioni di pulizia dei dati, classificazioni e previsioni. Le applicazioni basate sull’Intelligenza Artificiale possono poi sfruttare questi flussi di dati puliti ed ottimizzati per migliorare il proprio operato e apprendere come svolgere i propri compiti in modo più efficiente. L’AI, inoltre, può diventare uno strumento molto potente nelle mani dei Data Scientist, perché permette di eseguire operazioni di classificazione e di analisi in modo molto più veloce rispetto ad un essere umano, e di ottimizzare e velocizzare i processi di estrapolazione delle informazioni dai dati.
Lo stipendio medio in Italia per un Data Scientist si aggira attorno ai 32.000 euro all'anno, che possono diventare fino a oltre 43.000 per una figura esperta (fonte Glassdoor).
3. Business Intelligence Developer
Le carriere nell'intelligenza artificiale includono anche la posizione di sviluppatore di business intelligence (BI). Meno tecnico e più "manageriale" degli altri, l'obiettivo principale di un Business Intelligence Developer è analizzare insiemi di dati complessi per identificare le tendenze del mercato e del business. Gli sviluppatori di business intelligence svolgono un ruolo chiave nel migliorare l'efficienza e la redditività di un'azienda, e con la crescente mole di dati che le aziende si trovano ad acquisire, una persona con competenze analitiche e informatiche in grado di utilizzare l'Intelligenza Artificiale per analizzare questi dati e fornirne una chiave di lettura sarà in futuro molto richiesta.
Lo stipendio medio per un Business Intelligence Developer si aggira attorno ai 58.000 euro all'anni, che possono superare i 71.000 euro per una figura esperta (fonte Glassdoor).
4. Research Scientist
Ovviamente, a questa lista non può mancare la figura del ricercatore in ambito AI. Ricordiamo che l'Artificial Intelligence è un settore molto vario, comprensivo di matematica applicata, machine learning, deep learning, statistica computazionale... e che per ogni settore c'è un esperto.
Una magistrale, ma preferibilmente anche un dottorato in intelligenza artificiale, conseguito presso un'università di informatica o ingegneria informatica rappresentano la chiave d'accesso a questo ruolo interamente dedicato alla ricerca e allo sviluppo.
Come per la gran parte delle discipline STEM, vi sono numerosi luoghi di lavoro anche fuori dall'università per un ricercatore in ambito AI: la maggior parte delle aziende, specie quelle più grandi e innovative, sono alla ricerca di professionisti della tecnologia che abbiano una conoscenza approfondita di benchmarking, calcolo parallelo, calcolo distribuito, apprendimento automatico e intelligenza artificiale.
Lo stipendio medio per un Research Scientist si aggira attorno ai 35.000 euro all'anno, che possono arrivare fino a 46.000 euro per una figura esperta (fonte Glassdoor).
5. Big Data Engineer/Architects
Gli ingegneri e gli architetti dei big data svolgono un ruolo fondamentale nello sviluppo di un business ecosystem che consente ai sistemi aziendali di comunicare tra loro e raccogliere dati. Il loro ruolo, rispetto a quello dei Data Scientist, è ancora più inserito per questa ragione nelle dinamiche aziendali: la comunicazione e la condivisione di dati, che vanno opportunamente sfruttati per convogliare tutti i team aziendali in un'unica direzione è in mano ai Big Data Engineer (o Architects), che in genere hanno infatti il compito di pianificare, progettare e sviluppare la gestione dei dati.
I candidati ideali devono anche dimostrare una significativa esperienza di programmazione con C++, Java, Python e Scala. Devono anche mostrare una conoscenza approfondita e un'esperienza nell'attività di data mining, visualizzazione e migrazione dei dati. Fra le soft skills, è facile intuirlo, sono fondamentali delle ottime doti di comunicazione: i dati, una volta interpretati, vanno trasmessi a tutti i lavoratori dell'azienda.
Lo stipendio medio per un Big Data Engineer si aggira attorno ai 29.000 euro all'anno, che possono arrivare fino a 40.000 per una figura esperta (fonte Glassdoor).
Come si sarà intuito, il background ideale è quello di un laureato in informatica, ingegneria (in particolare informatica, robotica o elettronica) o matematica. Su Tutored sono numerose le offerte di lavoro per laureati in questi settori, vieni a scoprirli cliccando qui.
Desideri approfondire il tema dell'Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni? Rinnoviamo il nostro invito al webinar che terremo il 6 settembre con Jacopo Pio Gargano, Data Scientist in Amazon, su Intelligenza Artificiale: ricerca, evoluzione e sbocchi professionali,
Fra i temi TECH più affascinanti e innovativi, l'AI promette una rivoluzione del mondo del lavoro nei prossimi anni. Scoprine gli sbocchi lavorativi!
Le tecnologie che ruotano attorno all'Intelligenza Artificiale sono sicuramente fra le più affascinanti e innovative che l'universo IT ha prodotto negli ultimi anni.
Qui a Tutored, dato il nostro punto di vista privilegiato sui trend del mercato del lavoro, abbiamo osservato che stanno nascendo sempre più nuovi posti di lavoro nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale.
In questo breve articolo, che farà da introduzione del webinar che terremo il 6 settembre su Intelligenza Artificiale: ricerca, evoluzione e sbocchi professionali con Jacopo Pio Gargano, Data Scientist in Amazon, vediamo brevemente che cos'è l'intelligenza artificiale (soffermandoci in particolare sugli ambiti di applicazione), e quali sono i lavori del futuro legati a quest'ambito.
Molto ci sarebbe da dire anche sulla questione filosofica dei rischi connessi all'Intelligenza Artificiale sulla perdita (ma anche la possibilità di creazione) di molti posti di lavoro, e della più generale interazione uomo-macchina: fino a che punto le macchine arriveranno a sostituirci? Saremo sempre in grado di tenerle sotto controllo? Le opinioni degli esperti sono contrastanti, e soltanto il futuro potrà dare una risposta certa. Noi non ne parleremo in questo articolo, ma per chi volesse approfondire la questione lasciamo il link a questo articolo di Agenda Digitale.
Che cos'è l'Intelligenza Artificiale (e dove si usa)
Nonostante si stia parlando di un mondo molto vasto, la definizione di Intelligenza Artificiale si può facilmente compendiare in poche righe, come hanno fatto gli Osservatori Digital Innovation del Politecnico di Milano in un loro breve video: "l'Artificial Intelligence è il ramo della Computer Science che studia lo sviluppo di sistemi hardware e software dotati di capacità tipiche dell'essere umano ed in grado di perseguire autonomamente una finalità definita prendendo delle decisioni che, fino a quel momento, erano solitamente affidate agli esseri umani."
Secondo questa definizione, l'AI pertiene un po' tutti quegli ambiti dove si cerca di ottimizzare e automatizzare processi che fino ad oggi sono stati guidati da esseri umani. Gli ambiti di applicazione sono sterminati, e si inseriscono sia nella vita di tutti i giorni, che all'interno dei processi aziendali:
· Piattaforme e-commerce, video e musicali: Amazon, Youtube e Netlix, per esempio, forniscono i loro suggerimenti per gli acquisti, i prossimi video da guardare e le prossime canzoni da ascoltare (e le relative pubblicità allegate) sulla base di algoritmi che indirizzano le preferenze, gli interessi, le decisioni dell’utente, basandosi su informazioni da esso fornite, in maniera indiretta o diretta.
· Autonomous Vehicle: le soluzioni proposte in quest'ambito si riferiscono a qualunque mezzo a guida autonoma adibito a qualunque tipo di trasporto su strada, acqua o aria, come la self-driving car o il veicolo per le consegne dei pacchi a domicilio.
· Cyber security: esistono sistemi di intelligenza artificiale che possono aiutare a riconoscere e combattere degli attacchi informatici. Pensiamo all'enorme flusso di dati, molto spesso privati (o comunque soggetti a specifiche regolamentazioni), che governi e imprese si trovano a dover gestire, e a dover proteggere da qualcuno che se ne vuole impadronire; l'intelligenza artificiale può riconoscere certe tendenze standard nei tentativi di hackeraggio, e ricostruire attacchi precedenti, attraverso cui contrastarne di eventuali futuri.
· Lotta alla disinformazione: esistono delle applicazioni di intelligenza artificiale che sono in grado di individuare le fake news e combattono la disinformazione, analizzando i contenuti dei social media e identificando parole ed espressioni sospette, perché sensazionalistiche o allarmanti. I famosi algoritmi di YouTube, Facebook e Twitter, che sicuramente vanno perfezionati e modificati in futuro per renderli più precisi e accurati (è molto acceso il dibattito sulla natura, a seconda dei punti di vista, moderatrice o censoria di questi algoritmi), sono un esempio di applicazione dell'intelligenza artificiale in quest'ambito.
· Image processing: le applicazioni di intelligenza artificiale in ambito Image processing riguardano l'effettuazione di analisi di immagini o video per il riconoscimento di persone, animali e cose presenti nell’immagine, per il riconoscimento biometrico e, in generale, l’estrazione di informazioni dall’immagine/video.
Altri ambiti di applicazione si hanno nell'amministrazione pubblica e nell'erogazione di serivizi, nella salute, nei trasporti, nelle fabbriche e in tanto altro, e afferiscono all'analisi di dati, al problem solving, all'automazione e l'elaborazione di modelli.
Lavori in ambito AI: le professioni del futuro
In questo paragrafo riportiamo la nostra personale top 5 di lavori in ambito AI. Per quanto ne parleremo spesso come di "lavori del futuro", è importante notare che, soprattutto per ciò che riguarda le aziende più innovative, questi lavori siano quanto di più presente ed attuale si possa trovare nel mondo del lavoro.
Si farà anche riferimento al tipo di background che questi profili professionali devono avere: tuttavia, per chi abbia finito una triennale in ambito STEM, e sia già adesso particolarmente orientato verso l'intelligenza artificiale, l'ideale è ovviamente frequentare Università in Intelligenza Artificiale già in Magistrale, fra cui ci sono: la magistrale in Artificial Intelligence Systems all'Università di Trento, la magistrale in Artificial Intelligence all'Università degli studi Alma Mater Studiorum di Bologna, la magistrale in Artificial Intelligence and Robotics alla Sapienza di Roma, e la magistrale in Ingegneria robotica e dell'automazione all'Università degli studi di Pisa.
Se invece vuoi approfondire questo mondo in ambito extrauniversitario, QiBit, la divisione specializzata ICT di Gi Group, e Topnetwork hanno strutturato l'Academy Intelligenza Artificiale, un percorso di formazione che ha lo scopo di dare la possibilità a giovani neolaureati di imparare, scoprire, formarsi e poi iniziare a lavorare nell’Innovation Lab di Topnetwork. Puoi scoprirne tutti i dettagli anche su Tutored, cliccando qui!
Ecco 5 lavori in ambito AI:
1. Machine Learning Engineer
I Machine Learning Engineer saranno una figura professionale ricercatissima nel futuro. Queste figure professionali sono principalmente responsabili della creazione e della gestione di piattaforme per progetti di machine learning: un Machine Learning Engineer è infatti al centro dei progetti di intelligenza artificiale, dalla genesi, alla supervisione della realizzazione fino alla consegna del prodotto (sulla differenza fra Intelligenza Artificiale e Machine Learning, rimandiamo al webinar che terrà Jacopo Pio Gargano il 6 settembre).
Il suo profilo ben si adatta a coloro che provengono da un background nella ricerca applicata e nella scienza dei dati. Inoltre, è anche necessario avere competenze come programmatore di intelligenza artificiale, e dimostrare una conoscenza approfondita di più linguaggi di programmazione (Java, Python, Scala).
Lo stipendio medio per un Machine Learning Engineer si aggira, in Italia, attorno ai 34.000 euro, che arriva a superare i 50.000 euro per i senior (fonte Glassdoor).
2. Data Scientist
Forse il profilo più "attuale" di tutti (sicuramente su Tutored, dove fioccano le offerte di stage e lavoro per questo profilo, come il contratto a tempo indeterminato offerto da Generali), il Data Scientist è il lavoro del futuro. I Data Scientist sono incaricati di raccogliere, analizzare e interpretare set di dati grandi e complessi, sfruttando sia il Machine Learning che l'analisi predittiva. Svolgono inoltre un ruolo fondamentale nello sviluppo di algoritmi che consentono la raccolta e la pulizia dei dati per l'analisi.
Vi è una forte (e fruttuosa) connessione fra AI e Data Science: i data scientist si avvalgono spesso dei metodi di deep learning che sono alla base delle reti neurali, le quali possono essere usate per eseguire operazioni di pulizia dei dati, classificazioni e previsioni. Le applicazioni basate sull’Intelligenza Artificiale possono poi sfruttare questi flussi di dati puliti ed ottimizzati per migliorare il proprio operato e apprendere come svolgere i propri compiti in modo più efficiente. L’AI, inoltre, può diventare uno strumento molto potente nelle mani dei Data Scientist, perché permette di eseguire operazioni di classificazione e di analisi in modo molto più veloce rispetto ad un essere umano, e di ottimizzare e velocizzare i processi di estrapolazione delle informazioni dai dati.
Lo stipendio medio in Italia per un Data Scientist si aggira attorno ai 32.000 euro all'anno, che possono diventare fino a oltre 43.000 per una figura esperta (fonte Glassdoor).
3. Business Intelligence Developer
Le carriere nell'intelligenza artificiale includono anche la posizione di sviluppatore di business intelligence (BI). Meno tecnico e più "manageriale" degli altri, l'obiettivo principale di un Business Intelligence Developer è analizzare insiemi di dati complessi per identificare le tendenze del mercato e del business. Gli sviluppatori di business intelligence svolgono un ruolo chiave nel migliorare l'efficienza e la redditività di un'azienda, e con la crescente mole di dati che le aziende si trovano ad acquisire, una persona con competenze analitiche e informatiche in grado di utilizzare l'Intelligenza Artificiale per analizzare questi dati e fornirne una chiave di lettura sarà in futuro molto richiesta.
Lo stipendio medio per un Business Intelligence Developer si aggira attorno ai 58.000 euro all'anni, che possono superare i 71.000 euro per una figura esperta (fonte Glassdoor).
4. Research Scientist
Ovviamente, a questa lista non può mancare la figura del ricercatore in ambito AI. Ricordiamo che l'Artificial Intelligence è un settore molto vario, comprensivo di matematica applicata, machine learning, deep learning, statistica computazionale... e che per ogni settore c'è un esperto.
Una magistrale, ma preferibilmente anche un dottorato in intelligenza artificiale, conseguito presso un'università di informatica o ingegneria informatica rappresentano la chiave d'accesso a questo ruolo interamente dedicato alla ricerca e allo sviluppo.
Come per la gran parte delle discipline STEM, vi sono numerosi luoghi di lavoro anche fuori dall'università per un ricercatore in ambito AI: la maggior parte delle aziende, specie quelle più grandi e innovative, sono alla ricerca di professionisti della tecnologia che abbiano una conoscenza approfondita di benchmarking, calcolo parallelo, calcolo distribuito, apprendimento automatico e intelligenza artificiale.
Lo stipendio medio per un Research Scientist si aggira attorno ai 35.000 euro all'anno, che possono arrivare fino a 46.000 euro per una figura esperta (fonte Glassdoor).
5. Big Data Engineer/Architects
Gli ingegneri e gli architetti dei big data svolgono un ruolo fondamentale nello sviluppo di un business ecosystem che consente ai sistemi aziendali di comunicare tra loro e raccogliere dati. Il loro ruolo, rispetto a quello dei Data Scientist, è ancora più inserito per questa ragione nelle dinamiche aziendali: la comunicazione e la condivisione di dati, che vanno opportunamente sfruttati per convogliare tutti i team aziendali in un'unica direzione è in mano ai Big Data Engineer (o Architects), che in genere hanno infatti il compito di pianificare, progettare e sviluppare la gestione dei dati.
I candidati ideali devono anche dimostrare una significativa esperienza di programmazione con C++, Java, Python e Scala. Devono anche mostrare una conoscenza approfondita e un'esperienza nell'attività di data mining, visualizzazione e migrazione dei dati. Fra le soft skills, è facile intuirlo, sono fondamentali delle ottime doti di comunicazione: i dati, una volta interpretati, vanno trasmessi a tutti i lavoratori dell'azienda.
Lo stipendio medio per un Big Data Engineer si aggira attorno ai 29.000 euro all'anno, che possono arrivare fino a 40.000 per una figura esperta (fonte Glassdoor).
Come si sarà intuito, il background ideale è quello di un laureato in informatica, ingegneria (in particolare informatica, robotica o elettronica) o matematica. Su Tutored sono numerose le offerte di lavoro per laureati in questi settori, vieni a scoprirli cliccando qui.
Desideri approfondire il tema dell'Intelligenza Artificiale e delle sue applicazioni? Rinnoviamo il nostro invito al webinar che terremo il 6 settembre con Jacopo Pio Gargano, Data Scientist in Amazon, su Intelligenza Artificiale: ricerca, evoluzione e sbocchi professionali,
