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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...

Corso di Python: 8 – Eccezioni e Debugging

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8  Eccezioni e Debugging Obiettivi didattici: Riconoscere errori comuni in Python. Gestire eccezioni con try , except e finally . Usare strumenti di debugging per identificare problemi. Applicare le eccezioni per validare input numerici. 1. Errori comuni in Python Python distingue diversi tipi di errori: SyntaxError – errori di sintassi. # Esempio print("Ciao" # manca parentesi chiusa → SyntaxError NameError – variabile non definita. print(x) # NameError: x non definita TypeError – tipo di dato non compatibile. a = "5" b = 3 print(a + b) # TypeError: non puoi sommare str + int ValueError – tipo corretto, valore non valido. int("abc") # ValueError IndexError / KeyError – accesso a indici o chiavi inesistenti. lst = [1,2,3] print(lst[5]) # IndexError d = {"a": 1} print(d["b"]) # KeyError 2. Gestione delle eccezioni Si usa il blocco try/except/finally : try: # codice potenzi...

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