SILICIO E NUVOLE

Creare una mini-AI autonoma Obiettivo del modulo Progettare, addestrare e deployare una micro-AI che svolge un compito ben definito (testo, immagini o decisioni), con pipeline completa: input → decisione AI → output → validazione , interfaccia d’uso (CLI, API o web), logging e salvataggio/ripristino dei pesi. Il percorso è hands-on e progressivo: si parte da un baseline semplice, poi si estende. Scaletta passo-passo 🕐 Scoping e setup ambiente Scegli il dominio : Testo : classificatore di notizie (politica/sport/tech). Immagini : generatore di descrizioni per immagini pre-caricate (feature estratte + template). Decisioni : AI che suggerisce azioni su una checklist (regole+modello). Definisci l’output : etichetta, punteggio, testo, raccomandazione con motivazione breve. Setup : Python 3.10+, virtualenv, pacchetti minimi: pip install numpy pandas scikit-learn joblib fastapi uvicorn streamlit pydantic Repo : struttura consigliat...

Architetture complesse: dai layer alla logica modulare Perché “architetture complesse”? Quando i problemi crescono di difficoltà (linguaggio naturale, visione, serie temporali multivariate), non basta una rete “piatta”. Serve costruire modelli componibili , con blocchi riutilizzabili, che separano le responsabilità: estrazione di feature, memorie a lungo raggio, ragionamento sequenziale, generazione. Questo modulo insegna come passare dai singoli layer a moduli più ricchi – e come assemblarli in pipeline robuste. 1) Layer base: mattoni fondamentali I layer sono le unità minime di calcolo. Conoscerne comportamenti e limiti è cruciale per non “abusare” della profondità o scegliere attivazioni/normalizzazioni inadatte. Dense (fully connected): proiezioni lineari con attivazione non lineare (ReLU, GELU, SiLU). Ottimi come head finali o per integrare feature eterogenee. Convolutional (Conv): estraggono pattern locali con condivisione dei pesi. Varianti utili: depthwise...

Progettare e addestrare un mini-modello 🎯 Obiettivo del modulo Comprendere e sperimentare tutte le fasi necessarie per costruire e addestrare un modello di intelligenza artificiale semplice ma completo, utilizzando una rete neurale di tipo MLP (Multi-Layer Perceptron). Il modulo guida passo dopo passo nella realizzazione di un mini-engine per il training, includendo anche tecniche di miglioramento delle prestazioni come la normalizzazione, il dropout e l’early stopping. L’attività pratica culmina nell’allenamento di una mini-AI su dataset personalizzati. 📌 Contenuti dettagliati 🔧 Architettura MLP (Multi-Layer Perceptron) Cos’è un MLP e perché è utile per problemi di classificazione e regressione. Struttura base: input layer, hidden layer(s), output layer. Attivazioni (ReLU, sigmoid, softmax) e funzione di output in base al compito. Numero di neuroni e strati: come sceglierli e con quali criteri. ⚙️ Costruzione dell’engine di training Forward pass: calcolo dell’output p...

Mattoni matematici e computazionali Destinatari: studenti universitari, autodidatti in AI, data scientist junior, insegnanti STEM Prerequisiti: conoscenze base di algebra lineare, derivate, Python 🎯 Obiettivi del modulo Comprendere le basi matematiche e computazionali che sottendono il funzionamento di una rete neurale. Familiarizzare con vettori, matrici e tensori come strutture fondamentali nella rappresentazione dei dati e dei modelli. Introdurre i concetti di calcolo differenziale automatico (autodiff) e computational graph. Acquisire i primi strumenti pratici per lavorare con librerie come NumPy e PyTorch. Costruire da zero una rete neurale semplice con forward pass e backpropagation. 🧱 Contenuti 1. 📐 Vettori, matrici e tensori: come ragiona il modello Le reti neurali trattano input numerici come vettori (1D), matrici (2D) o tensori (nD). Ogni livello di una rete effettua operazioni matriciali: moltiplicazioni, somme, funzioni di attivazione. Il tensore ...

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 Data Preprocessing – pulizia, formattazione, normalizzazione dei dati Training del modello – apprendimento supervisionato o non supervisionato Inferenza – utilizzo del modello per fare previsioni su nuovi dati Valutazione – metrica di performance: accuracy, precision, recall, F1 🧩 Moduli software in un sistema AI 📥 Data Ingestion – raccoglie dati da fonti eterog...

Verso le architetture Transformer Le architetture Transformer hanno rivoluzionato il campo dell’intelligenza artificiale, in particolare l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma anche la visione artificiale e la multimodalità. La loro forza risiede nella capacità di catturare relazioni a lungo raggio in sequenze di dati, superando i limiti delle reti ricorrenti (RNN, LSTM, GRU) e delle convoluzionali (CNN) in compiti linguistici e sequenziali. 1. Meccanismo di attenzione Self-Attention : ogni parola di una frase “guarda” tutte le altre parole, attribuendo un peso (attenzione) diverso a seconda della loro rilevanza. Questo permette al modello di gestire contesti lunghi senza degradazione di memoria come accadeva nelle RNN. Multi-Head Attention : più “teste” di attenzione lavorano in parallelo, ognuna catturando relazioni semantiche diverse (per esempio, una testa può cogliere concordanze grammaticali, un’altra la semantica tra soggetto e verbo). Scalabilità : il calc...

Reti ricorrenti e sequenziali (RNN, LSTM, GRU) 1. Modelli per dati sequenziali Le reti ricorrenti sono progettate per gestire dati che hanno un ordine o una sequenza temporale: Serie temporali: previsioni su dati che cambiano nel tempo (es. mercato finanziario, sensori) Testi e linguaggio: elaborazione di frasi, traduzione automatica, analisi del sentiment 2. Problemi e architetture avanzate Reti RNN tradizionali soffrono del problema del vanishing gradient , che rende difficile apprendere dipendenze a lungo termine. Soluzioni: LSTM: Long Short-Term Memory, gestisce efficacemente dipendenze lunghe GRU: Gated Recurrent Unit, versione semplificata ed efficiente di LSTM 3. Applicazioni in NLP Traduzione automatica : convertire testi da una lingua all’altra Analisi del sentiment : capire emozioni e opinioni nei testi Previsione di sequenze : completamento automatico di frasi o serie temporali 4. Introduzione alle attention mechanism Le...

Reti neurali convoluzionali (CNN) 1. Visione artificiale e architetture CNN Le CNN sono alla base della visione artificiale, permettendo al modello di “vedere” e interpretare immagini. Concetti chiave: Convoluzione: filtri che estraggono caratteristiche locali dall’immagine Pooling: riduce le dimensioni mantenendo le informazioni principali (max pooling, average pooling) Architetture famose: LeNet, VGG, ResNet 2. Interpretazione e visualizzazione dei filtri Visualizzare i filtri e le mappe di attivazione aiuta a capire cosa impara la rete: - Individuare pattern e feature rilevanti - Diagnostica del modello in caso di errori 3. Compiti principali delle CNN Classificazione: assegnare etichette a intere immagini Segmentazione: identificare ogni pixel con la sua categoria Object Detection: localizzare oggetti e classificarli all’interno dell’immagine 4. Lab pratico Applicazione concreta: Riconoscimento di immagini su dataset MNIST ...

Tecniche di miglioramento e regolarizzazione 1. Normalizzazione Per rendere l’addestramento più stabile e veloce, si utilizzano tecniche di normalizzazione: Batch Norm: normalizza i valori di ciascun batch per evitare saturazioni nei neuroni Layer Norm: normalizza lungo le feature di ciascun layer, utile in RNN e Transformers 2. Tecniche di regolarizzazione Servono a prevenire l’overfitting, cioè quando il modello impara troppo bene i dati di training ma fallisce sui dati nuovi: Dropout: disattiva casualmente neuroni durante l’addestramento Weight Decay: penalizza pesi troppo grandi per mantenere il modello semplice Data Augmentation: modifica i dati di input (rotazioni, traslazioni, rumore) per rendere il modello più robusto 3. Fine-tuning e Transfer Learning Si parte da un modello già addestrato su un dataset grande e generale, e lo si adatta a un compito specifico. - Riduce i tempi di addestramento - Migliora le prestazioni su dataset pic...

Meccanismi di apprendimento   Contenuti del modulo 1. 🧠 Apprendimento supervisionato e funzione obiettivo L’apprendimento supervisionato consiste nell’addestrare un modello utilizzando dati etichettati , cioè coppie input-output noti. Il modello cerca di imparare una funzione . 📌 Funzione di perdita (loss function): Misura quanto è sbagliata la previsione del modello rispetto all’output reale. Alcuni esempi: MSE (Mean Squared Error) per regressione Cross-Entropy per classificazione Hinge loss per SVM 🧮 L’obiettivo dell’addestramento è minimizzare la funzione di perdita su tutti i dati del training set. 2. 🔄 Backpropagation: il cuore dell’apprendimento L’ algoritmo di backpropagation è il metodo con cui una rete neurale aggiorna i suoi pesi . Si compone di due fasi: Forward pass: calcolo dell’output e della loss Backward pass: calcolo del gradiente della loss rispetto a ogni peso usando la regola della catena 🧠 È un'applicazione diretta del calcolo diffe...

Architettura delle Reti Neurali 🧠 1. Il Neurone Artificiale e le Funzioni di Attivazione Il neurone artificiale riceve input ( x ), li moltiplica per pesi ( w ), aggiunge un bias ( b ) e applica una funzione di attivazione : y = f(∑(xᵢ * wᵢ) + b) Funzioni di attivazione comuni: 🔹 ReLU → f(x) = max(0,x) 🔹 Sigmoide → Classificazione binaria 🔹 Tanh → Utilizzata in RNN 🔹 Softmax → Classificazione multiclasse 🏗️ 2. Architettura a Strati e Tipi di Reti Ogni rete è composta da uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output. Tipi principali: 🧱 Perceptron – rete semplice, un solo strato 🧠 MLP – rete profonda con più strati 🖼️ CNN – per immagini (strati convoluzionali) 🎵 RNN – per testi, audio e sequenze 🌐 Transformer – per NLP e LLM (es. GPT) ⚙️ 3. Pesi, Bias e Grafo Computazionale ⚖️ Pesi: numeri appresi dal modello ➕ Bias: costanti per i neuroni 🔁 Backp...