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"Come una direzione d’orchestra: costruire un sistema AI conversazionale in tempo reale" di Massimiliano Enea, Tech Lead @ Donq, e Paolo Brasolin, Computational linguistics researcher e advanced scientific programmer mlopsday Bologna, 29 Ottobre 2026

Come una direzione d’orchestra: costruire un sistema AI conversazionale in tempo reale

"How I Learned to Stop Worrying and Ship AI Agents to Production" di Salvatore Visaggi - AI Engineer @ AgileLab - mlopsday Bologna, 29 Ottobre 2026

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"Ricerca semantica su un milione di video con due GPU consumer: si può fare" di Tommaso Doninelli - Strategi IT Consultant & Senior Platform Engineer - mlopsday Bologna, 29 Ottobre 2026

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"Architettura AI "Switchabile": Routing Dinamico, RAG Locale e Ottimizzazione TCO tra Cloud e On-Premise" di Vincenzo Di Franco - AI Engineer @ datwave - mlopsday Bologna, 29 Ottobre 2026

Architettura AI “Switchabile”: Routing Dinamico, RAG Locale e Ottimizzazione TCO tra Cloud e On-Premise

"Cost-Aware MLOps: ottimizzare inference e pipeline ML"di Serena Sensini - Innovation Leader @ Dedalus - mlopsday Bologna, 29 Ottobre 2026"ì

Cost-Aware MLOps: ottimizzare inference e pipeline ML

"Agenti AI event-driven: orchestrazione di agenti con contesto di grandi dimesioni su larga scala"di Luca Bianchi - CTIO @ MESA - mlopsday Bologna, 29 Ottobre 2026

Agenti AI event-driven: orchestrazione di agenti con contesto di grandi dimesioni su larga scala

"Unit Economics degli LLM on-premise: misurare il valore reale dell’AI locale"di Andrea Saravalle - Economista applicato, PhD e Professore a contratto @ Università di Bologna / Università di Brescia / Università Politecnica delle Marche - mlopsday Bologna, 29 Ottobre 2026

Unit Economics degli LLM on-premise: misurare il valore reale dell’AI locale