Corso sulla Struttura dell’Intelligenza Artificiale: Anatomia di un sistema di Intelligenza Artificiale

Anatomia di un Sistema di Intelligenza Artificiale

🤖 Cos’è una AI: struttura e livelli di astrazione

Un sistema di Intelligenza Artificiale è un insieme coordinato di componenti software e hardware progettati per replicare – in forma limitata – capacità cognitive umane, come percepire, apprendere, decidere e generare.

Livelli di astrazione:

• ⚙️ Livello tecnico: algoritmi, reti neurali, modelli
• 🧠 Livello concettuale: conoscenza, ragionamento, linguaggio
• 🧩 Livello sistemico: interazione tra moduli e ambienti

🔄 Pipeline tipica di un sistema AI

1. Data Preprocessing – pulizia, formattazione, normalizzazione dei dati
2. Training del modello – apprendimento supervisionato o non supervisionato
3. Inferenza – utilizzo del modello per fare previsioni su nuovi dati
4. Valutazione – metrica di performance: accuracy, precision, recall, F1

🧩 Moduli software in un sistema AI

• 📥 Data Ingestion – raccoglie dati da fonti eterogenee (API, CSV, sensori)
• 🧪 Training Engine – gestisce il modello e l’addestramento
• 📤 Inference Engine – risponde a nuove richieste in tempo reale
• 🖥️ Interfaccia – dashboard, API REST, chatbot o visualizzazioni

📊 Dataset, obiettivi e task AI

Dataset: raccolte strutturate (es. immagini, testi, dati tabellari) che alimentano l’addestramento.

Obiettivi: prevedere, generare, riconoscere, classificare.

Task tipici:

• 📈 Classificazione – riconoscere una categoria (es. spam vs non-spam)
• 📉 Regressione – prevedere un valore numerico (es. prezzi immobiliari)
• 📝 Generazione – creare nuovi contenuti (es. testo, immagini, codice)
• 🧬 Segmentazione – identificare sezioni nei dati (es. in un’immagine medica)

🧪 LAB – Caso d’uso: mappare un sistema AI reale

Obiettivo: analizzare un'applicazione AI e scomporla in blocchi funzionali.

Esempio: sistema di riconoscimento facciale

• 📸 Input: immagine da webcam o archivio
• 🧹 Preprocessing: ridimensionamento, conversione in scala di grigi
• 🧠 Modello: CNN addestrata su dataset di volti (es. LFW)
• 📤 Output: ID utente o tag associato
• 📈 Valutazione: accuratezza > 90%, FPR < 5%

Compito: scegli un'app AI (es. traduttore automatico, filtro antispam) e costruisci la sua mappa funzionale in 5 blocchi.

📘 Conclusione

Comprendere l’architettura e la pipeline di un sistema AI è il primo passo per progettare soluzioni efficaci, trasparenti e scalabili. Il prossimo modulo ti porterà nel cuore della progettazione dei modelli neurali.