Machine Learning e Intelligenza Artificiale – Metodologie per lo sviluppo di sistemi automaticidi Gianfranco Barone

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Descrizione

Questo libro si rivolge a chi accetta la sfida tecnologica dell’intelligenza artificiale e vuole partecipare attivamente a questo cambiamento.
Una rivoluzione in atto davanti ai nostri occhi, dopo quella agricola, quella industriale e l’avvento di internet, e che parimenti è destinata a cambiare il mondo dei Sapiens. Quella dell’IA è contemporaneamente un’opportunità e una potenziale minaccia: un’opportunità per chi saprà cogliere i vantaggi di questa tecnologia sfruttandone le potenzialità; una minaccia per chi non sarà in grado di adeguarsi alla nuova realtà e subirà la trasformazione tecnologica senza confrontarsi con essa.
L’opera fornisce un percorso chiaro ed efficace che comprende tutte le conoscenze necessarie per lo sviluppo di sistemi gestiti dall’IA. Attraverso esempi pratici vengono introdotti gli algoritmi ad apprendimento supervisionato per problemi di regressione e di classificazione più utilizzati, quelli ad apprendimento non supervisionato e le strategie per l’apprendimento semi-supervisionato. Le tecniche presentate, inoltre, sono introdotte evidenziando le possibili insidie nelle applicazioni pratiche.

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Questo libro si rivolge a chi accetta la sfida tecnologica dell’intelligenza artificiale e vuole partecipare attivamente a questo cambiamento. Una rivoluzione in atto davanti ai nostri occhi, dopo quella agricola, quella industriale e l’avvento di internet, e che parimenti è destinata a cambiare il mondo dei Sapiens. Quella dell’IA è contemporaneamente un’opportunità e una potenziale minaccia: un’opportunità per chi saprà cogliere i vantaggi di questa tecnologia sfruttandone le potenzialità; una minaccia per chi non sarà in grado di adeguarsi alla nuova realtà e subirà la trasformazione tecnologica senza confrontarsi con essa. L’opera fornisce un percorso chiaro ed efficace che comprende tutte le conoscenze necessarie per lo sviluppo di sistemi gestiti dall’IA. Attraverso esempi pratici vengono introdotti gli algoritmi ad apprendimento supervisionato per problemi di regressione e di classificazione più utilizzati, quelli ad apprendimento non supervisionato e le strategie per l’apprendimento semi-supervisionato. Le tecniche presentate, inoltre, sono introdotte evidenziando le possibili insidie nelle applicazioni pratiche.

Informazioni aggiuntive

Autore: Gianfranco Barone EAN/ISB: 9788857913292
Editore: Dario Flaccovio Editore Protezione: acs4 |
Formati disponibili: pdf Pagine versione cartacea: 226
Lingua: it Estratto: Leggi

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Informazioni sull'autore

Gianfranco Barone
Ingegnere gestionale, ha lavorato come sviluppatore di sistemi basati su database relazionali per società italiane ed estere, e ha sviluppato sistemi di intelligenza artificiale e di data analytics per la PA e aziende private. È docente di corsi di programmazione e corsi di intelligenza artificiale e machine learning accreditati CNI, CNAPI e CNAPPC.

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