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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 sulla Struttura dell’Intelligenza Artificiale: 3 Progettare e addestrare un mini-modello

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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...

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