Intelligenza Artificiale eBooks
eBooks con argomento Intelligenza Artificiale di Formato Pdf Scienza dei calcolatori
Intelligenza Artificiale. E-book. Formato PDF Riccardo Rizzo - Riccardo Rizzo, 2017 -
Elaborare le informazioni è diventata una sfida avvincente per il mondo contemporaneo dove la conoscenza è parte fondamentale del nostro vivere. Gli studi dell’intelligenza artificiale hanno fatto passi da gigante e negli ultimi anni hanno un ruolo sempre più importante nelle nostre vite. Questo libro cerca di mettere chiarezza sulla situazione attuale e spiega, cercando di evitare complicati matematicismi, come funziona questa meraviglia moderna. Verranno analizzati alcuni esempi pratici per far capire anche a chi non conosce la materia i principi di funzionamento dei vari livelli fino ad analizzare un progetto reale di intelligenza artificiale applicato alla guida autonoma. La lettura del libro è consigliata anche a chi non ha le basi informatiche e matematiche sulla teoria del machine learning. Argomenti trattati: prospettive dell’intelligenza artificiale, le priorità della ricerca, classificatori bayesiani, classificatori lineari, classificatori svm, classificatori softmax, reti neurali, reti neurali a convoluzione, esempi pratici di reti neurali, big data.
Machine Learning e Intelligenza Artificiale - Metodologie per lo sviluppo di sistemi automatici. E-book. Formato PDF Gianfranco Barone - Dario Flaccovio Editore, 2021 -
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.