CHI HA PAURA DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?

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  CHI HA PAURA DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE? DAL SOFTWARE GENERATIVO AGLI AGENTI, DALLA MEDICINA ALLA ROBOTICA: CHE COSA L’AI SA GIÀ FARE, DOVE STA ANDANDO E QUALI RISCHI DOBBIAMO PRENDERE SUL SERIO Ogni tecnologia realmente trasformativa produce due errori speculari. Il primo consiste nel sottovalutarla, considerandola una moda destinata a rientrare. Il secondo consiste nel sopravvalutarla, attribuendole capacità che ancora non possiede e trasformando una tecnologia in una mitologia. Nel 2026 l’intelligenza artificiale si trova esattamente fra questi due estremi. Non è più ragionevole descriverla come un semplice chatbot evoluto; è altrettanto poco ragionevole presentarla come una mente universale prossima a sostituire l’essere umano in ogni attività. La questione interessante, per chi lavora nell’informatica, nella ricerca, nell’impresa o nelle professioni ad alta intensità di conoscenza, non è dunque stabilire se essere ottimisti o pessimisti. È capire che cosa stia realmente c...
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Corso di Reti Neurali per il Machine Learning

 

Intelligenza Artificiale e Futuro

Corso di Reti Neurali per il Machine Learning

Dall'architettura del neurone artificiale ai meccanismi di apprendimento, fino alle reti convoluzionali, ricorrenti e alle architetture Transformer che stanno dietro ai modelli linguistici più recenti.

6 lezioni Livello: avanzato
  1. Architettura delle reti neurali
  2. Meccanismi di apprendimento
  3. Tecniche di miglioramento e regolarizzazione
  4. Reti neurali convoluzionali (CNN)
  5. Reti ricorrenti e sequenziali (RNN)
  6. Verso le architetture Transformer
Libro collegato al corso

AI — Storia, Teoria, Applicazioni

Il volume approfondisce alcuni dei meccanismi fondamentali che hanno reso possibili le moderne reti neurali profonde: addestramento, backpropagation, rappresentazione vettoriale delle informazioni e word embeddings. Costituisce quindi un complemento naturale al percorso dedicato al Machine Learning.

Particolare attenzione è riservata alle architetture Transformer e al meccanismo di Multi-Head Attention, fondamentali per comprendere l'evoluzione dalle reti tradizionali ai moderni modelli linguistici. Il lettore può così collegare i principi studiati nel corso alle tecnologie che stanno alla base dell'AI generativa contemporanea.

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Disponibile in formato Kindle e cartaceo su Amazon.

📘 Approfondimento avanzato

Professionisti dell'Intelligenza Artificiale

Dal funzionamento delle reti neurali alle architetture professionali: matematica del deep learning, Transformer, LoRA e QLoRA, valutazione dei modelli, ottimizzazione e deployment.

Particolarmente indicato per chi vuole proseguire oltre il livello del corso e lavorare professionalmente con modelli AI.

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📘 Dalla progettazione alla conformità

AI Act: Guida Operativa

Prestazioni e accuratezza non sono gli unici criteri con cui valutare un sistema AI. L'AI Act introduce requisiti relativi a rischio, qualità dei dati, supervisione umana, robustezza, documentazione, trasparenza e sicurezza.

Un approfondimento particolarmente utile per data scientist, ML engineer e progettisti di sistemi AI.

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📘 Approfondimento professionale

L'Algoritmo Regolato

AI Governance e Compliance Operativa

Dal modello alla responsabilità: risk management, fairness, bias auditing, explainability, SHAP e LIME, requisiti dei sistemi High Risk e controllo del ciclo di vita dell'AI. Una lettura consigliata per comprendere come la qualità tecnica di un modello si inserisce in un sistema reale di governance.

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🧩 Prerequisito consigliato

Corso di Python

Per affrontare operativamente Machine Learning e reti neurali è fortemente consigliata una buona conoscenza di Python.

Il volume fornisce le basi linguistiche e introduce strumenti essenziali per il lavoro sui dati, come NumPy, Pandas e Matplotlib, preparando il terreno allo studio degli algoritmi e dei modelli di apprendimento automatico.

Consigliato prima o parallelamente al Corso di Reti Neurali.

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ORIENTARSI DOPO LA SCUOLA

Dall'intelligenza artificiale alle professioni del futuro

Se questa materia ti interessa, quali percorsi di studio e di lavoro puoi prendere in considerazione?

Intelligenza artificiale, machine learning, automazione e sistemi intelligenti stanno creando nuove professioni e trasformando profondamente quelle esistenti. Per uno studente interessato a questi argomenti, la scelta può condurre verso università scientifiche e tecnologiche, ITS Academy, specializzazioni informatiche oppure verso i nuovi settori dell'industria digitalizzata.

Le Professioni Scientifiche esplora percorsi quali informatica, data science, cybersecurity, intelligenza artificiale, ingegneria e altre discipline scientifico-tecnologiche. Le Professioni dell'Industria e dell'Artigianato mostra invece come automazione, robotica, manifattura avanzata, manutenzione intelligente e Industria 4.0 stiano modificando concretamente il mondo produttivo.

📘 Le Professioni Scientifiche
Informatica, ingegneria, AI, data science, cybersecurity e professioni tecnologiche emergenti.
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📘 Le Professioni dell'Industria e dell'Artigianato
Automazione, robotica, Industria 4.0, manifattura avanzata e nuove professionalità tecniche.
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Due guide della collana dedicata agli studenti delle scuole superiori per orientarsi fra università, ITS Academy e mondo del lavoro.

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