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Esiste una sostanziale differenza tra il “sapere”, il “saper fare”ed il “fare”. Chi sa non è detto che sappia fare. E d’altronde chi sa e sa fare non è detto che faccia. In passato nell’era pre-industriale, era facile trovare persone che incarnavano tutte e tre queste competenze. L’artigiano ed il contadino, per esempio, erano persone in grado di curare tutte le fasi per la produzione, rispettivamente, di un manufatto o di un prodotto per nutrirsi, dalla sua ideazione alla realizzazione pratica. Con l’avvento dell’era industriale e dei consumi il “saper fare” è stato espunto apposta dalla competenza più ampia del “sapere” in modo che la gente non sapendo più auto-prodursi ciò di cui aveva bisogno, era costretto ad acquistarlo dalle aziende di produzione di massa. La scuola altresì forma lavoratori adatti ad inserirsi in  questo sistema industriale che ha bisogno solo di forza lavoro che compia i compiti singoli di un intero e complesso processo di produzione. Ma cosa accade in caso di

#Baudrillard #simulazione #simulacro #metaverso #sostenibilità Il filosofo francese Jean Baudrillard nel 1981, all’interno del suo libro “Simulacri e Simulazione “, ha definito quattro espressioni diverse della simulazione, a seconda di quanto rispecchiano la realtà. Andiamo a vedere brevemente questa interessante classificazione.   1. Replica di un particolare aspetto della realtà, che è già noto ed avvenuto.   2. Simulazione di qualcosa che potrebbe accadere nella realtà.   3. Simulazione di qualcosa che sarebbe potuto succedere, ma che non è successo.    4. Simulazioni che non hanno alcuna somiglianza con la realtà, e che Baudrillard definisce “simulacri”. Comprendiamo quindi che la simulazione non è solo una guida per il mondo reale, ma anche per quei mondi che i filosofi chiamano “mondi possibili”. La imminente “era della simulazione”, o “età sintetica“, che ci apprestiamo a vivere costituirà una nuova forma di civilizzazione, un nuovo cambio di paradigma, della stessa portata di

La Computer Vision Incorporata. The term embedded vision refers to the integration of a camera, acquisition sensor of a vision system, and of a processing board which, by means of image processing algorithms, allow to extract information and give meaning to the images or videos acquired. Machine vision is developing and evolving rapidly, driven by advances in electronics and vision sensor technology. Col termine visione embedded ci si riferisce all'integrazione di una telecamera, sensore di acquisizione di un sistema di visione, e di una scheda di elaborazione che, per mezzo di algoritmi di image processing, permette di estrarre le informazioni e dare significato alle immagini o video acquisiti.  La visione artificiale si sta sviluppando ed evolvendo rapidamente, trainata dai progressi dell'elettronica e dalla tecnologia dei sensori di visione. In fact, historically, the vision systems consisted of a camera and a Personal Computer. These components were both bulky and expensive

Tateo’s Interdisciplinary Lifelong Learning Project T I L L L LEARNING  -  SHARING  -  NETWORKING Learning, knowledge sharing and Communities engagement about: Artificial Intelligence, Extended / Augmented / Virtual / Mixed Reality (XR/AR/VR/MR), Automation, Electronics, Computer Science and Information Technology, Mobile Technologies, Problem Solving & Innovation, Readings, Social Media, Digital Modeling and Simulation, Computer Vision, Work & Soft Skills, Railway. by  Tateo Giovanni Battista _____________________________ SHARING TILLL project Journal -- August 2022. Giornale del progetto TILLL - Agosto 2022 . We are talking about:    #artificialIntelligence #augmentedReality #virtualreality #mixedReality #automation #electronics #computerscience #informationTechnology #mobileTechnology #problemSolving #innovation #reading #socialmedia #simulation #computervision #workSkills #softskills #railway #TILLL #TateoBlog  Summary . Summary of the learning activities executed in July 2