ML OPS: Strumenti e metodologie per le sfide dell’Intelligenza Artificiale

L’Intelligenza Artificiale è uno dei principali driver d’innovazione e trasformazione all’interno dell’attuale panorama IT. Per rispondere in modo efficace alle sfide poste dallo sviluppo e dalla messa in esercizio di nuovi modelli di Intelligenza Artificiale servono nuove metodologie e strumenti. Analizzeremo gli aspetti tecnici principali che caratterizzano il ciclo di vita del modello durante il processo di prototipazione fino al rilascio in produzione, introdurremo metodologie come MLOps, gli strumenti e l’approccio tecnico necessari per affrontare efficacemente i progetti di Intelligenza Artificiale.

Speaker’s Bio

Mattia Gallegati, ingegnere informatico con esperienza nell’innovazione IT nel settore automation per l’Industria 4.0.  Oggi si occupa di progettazione di architetture e sviluppo di soluzioni software enterprise in ambito finanziario, industriale, automation e lifescience.  Una parte significativa delle sue attività è dedicata all’Intelligenza Artificiale, alla progettazione di soluzioni architetturali per l’integrazione di nuovi modelli e alla gestione del loro ciclo di vita con metodologia DevOps e MLOps. Appassionato di tecnologie open source e innovazione, svolge la sua professione senza bias tecnologici cercando la strategia e gli strumenti giusti per lo scopo, curando i rapporti umani con i colleghi, clienti e fornitori in modo prioritario.