- Introduzione
- Computer visione
- Importanza dell’insegnamento ai computer a comprendere le immagini
- Rappresentazione delle immagini
- Le immagini sono rappresentate da pixel
- Caratteristiche visuali e contestuali
- Etichettatura delle immagini
- Necessità di fornire etichette alle immagini
- Sforzo manuale e costoso
- Crowd-sourcing
- Coinvolgimento delle masse per l’etichettatura delle immagini
- Utilizzo di piattaforme online per la collaborazione
- Apprendimento automatico
- Utilizzo di algoritmi di machine learning per apprendere dalle immagini etichettate
- Riconoscimento dei pattern e delle caratteristiche
- Big data
- La necessità di grandi quantità di dati per addestrare i modelli di apprendimento automatico
- Creazione di dataset di immagini annotati
- Trasferimento di conoscenza
- Utilizzo di modelli pre-addestrati per trasferire conoscenza da un dominio all’altro
- Riduzione del bisogno di dati di addestramento
- Generalizzazione
- Capacità dei computer di generalizzare le conoscenze apprese da un insieme limitato di immagini
- Riconoscimento di oggetti in nuove situazioni
- Applicazioni
- Visione artificiale nelle automobili autonome
- Riconoscimento di volti e identificazione di emozioni
- Assistenza medica tramite l’analisi di immagini diagnostiche
- Impatto sociale
- Progressi nella comprensione delle immagini possono migliorare molte aree della vita umana
- Necessità di considerare l’etica e la responsabilità nell’utilizzo di queste tecnologie
Il discorso di Fei-Fei Li ha evidenziato l’importanza di insegnare ai computer a comprendere le immagini. Attraverso l’etichettatura delle immagini, il crowd-sourcing, l’apprendimento automatico e l’utilizzo di modelli pre-addestrati, è possibile addestrare i computer a riconoscere oggetti, pattern e caratteristiche visive. L’impiego di grandi quantità di dati, insieme alla capacità di generalizzare le conoscenze, consente ai computer di riconoscere oggetti in nuove situazioni e di applicare la visione artificiale in settori come le automobili autonome, l’analisi di immagini diagnostiche e il riconoscimento facciale. Tuttavia, è fondamentale considerare l’etica e la responsabilità nell’utilizzo di tali tecnologie per massimizzare i benefici e mitigare i rischi.