
Maziar Entezar
AI and Computer Vision Engineer
La sua passione è stata fin da bambino lo sviluppo del software. Non si è mai fermato ad un solo linguaggio di programmazione perché ha sempre sostenuto che la conoscenza di più linguaggi e dei relativi pregi e difetti sia un aspetto fondamentale per uno sviluppo ottimale dei progetti.
Ha lavorato in ambienti Enterprise, con infrastrutture cluster, infrastrutture cloud, impianti realtime linux, anche in area DevOps e DBA, acquisendo esperienze e competenze fondamentali per poter trattare le problematiche dello sviluppo software da un punto di vista architetturale ed integrato.
Sostenitore da sempre della formazione continua per l’accrescimento delle competenze, arriva ad un certo punto della sua vita in cui deve risolvere alcuni problemi di riconoscimento automatico nelle immagini. Decide quindi di studiare in modo approfondito la materia dedicandosi esclusivamente alla Computer Vision, al Machine Learning, all’Intelligenza Artificiale ed al Deep Learning. Questi argomenti lo entusiasmano a tal punto che decide di dedicarvi tutta la sua carriera lavorativa e decide che da lì in poi quello sarà il suo ambito lavorativo. Ha maturato particolare esperienza nel Deep Learning applicato alla Computer Vision, nelle architetture di rete per la Image Segmentation e nell’ottimizzazione delle reti neurali al fine di ottenere tempi di inferenza sempre più bassi, in particolare quando l’elaborazione avviene in ambienti con risorse hardware limitate (edge, embedded).
Tiene particolarmente all’insegnamento di quanto appreso negli anni in ambito Computer Vision, Machine Learning e Deep Learning ai giovani appassionati e agli studenti. Questi talvolta, nonostante l’entusiasmo iniziale, percepiscono queste tematiche come difficili e non alla portata di tutti. Il suo obiettivo è dimostrare che con i giusti ingredienti tutto è possibile: passione, impegno, tenacia e talvolta un pizzico di testardaggine!
Esperto di: Computer Vision, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, Keras, Tensorflow, Caffe, Caffe 2, PyTorch, Inference Optimization, Cuda, OpenCV, Python