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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 Reti Neurali per il Machine Learning: 5 Reti ricorrenti e sequenziali (RNN, LSTM, GRU)

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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...

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