Cosa sta succedendo a questo modello?

Sentinel Bank monitora il suo modello di rilevamento frodi distribuito in questo dashboard. Scorri tra i mesi e prova il retraining, poi scegli cosa sta succedendo al modello — e cosa dovrebbe fare il team.

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Inizia il tuo viaggio nell'intelligenza artificiale! L'intelligenza artificiale si è rapidamente trasformata da un argomento puramente scientifico a un campo di applicazione le cui applicazioni e i cui usi sono oggi innumerevoli, sia nel mondo degli affari che in quello dell'industria o semplicemente come parte della nostra vita quotidiana. Scoprirai cos'è l'IA, quali tipi di problemi possono essere risolti con l'IA e quali sono i suoi limiti attuali. Potrai inoltre acquisire un'ampia conoscenza delle sottoaree dell'IA e delle discipline ad essa correlate.

Exercise 1: Che cos'è l'intelligenza artificiale?Exercise 2: Rispetta la definizione di AI?Exercise 3: Ristretta oggi, generale domani?Exercise 4: Cosa può fare l'intelligenza artificiale?Exercise 5: Quale capacità sta usando il pianificatore?Exercise 6: Quale sistema usa previsioni e inferenza?Exercise 7: Aree e discipline correlate dell'IA Exercise 8: Quale disciplina aiuta il robot a vedere?Exercise 9: Ascolta e impara

Quali sono le funzioni principali dei sistemi di IA e le possibilità che ciascuna delle sue aree ha da offrire? Da dove provengono i dati che alimentano i sistemi di intelligenza artificiale e come le tecniche come il Machine Learning utilizzano i dati per risolvere una serie di problemi? Questo capitolo risponde a queste e altre domande, svelando come diverse forme di IA possono acquisire dati, imparare dai dati e interagire con l'ambiente circostante, sia esso fisico o digitale.

Exercise 1: Algoritmi e sistemi di intelligenza artificiale demistificati Exercise 2: Cosa produce il sistema?Exercise 3: Smascherare un sistema AI di prenotazione alberghiera Exercise 4: Acquisizione dei dati Exercise 5: Quale configurazione è un vero loop di percezione e azione?Exercise 6: Strutturati o non strutturati?Exercise 7: Imparare dai dati Exercise 8: Formazione e classificazione con i pinguini Exercise 9: Quale attività richiede unsupervised learning?Exercise 10: Il Deep Learning è qui per restare Exercise 11: Interagire con l'ambiente Exercise 12: Quale attività di NLP scopre cosa pensano i clienti?Exercise 13: Robot, visione e confusione del linguaggio naturale

Preparati a tuffarti nell'entusiasmante mondo dell'IA nel mondo degli affari e delle imprese! Questo capitolo svela i concetti fondamentali, le linee guida e le best practice per costruire o diventare un'organizzazione guidata dall'intelligenza artificiale. Che si tratti di dotare i tuoi prodotti, servizi e progetti di un tocco di intelligenza o di rivoluzionare i processi operativi all'interno della tua organizzazione, alla fine di questo capitolo capirai quali sono gli elementi essenziali per abbracciare questa tecnologia: dalla cultura ai dati e alle infrastrutture, fino alla creazione di team di professionisti dell'IA di talento. Scoprirai anche le sfide che possono presentarsi lungo il percorso ed esempi di storie di successo di grandi aziende che hanno imparato a fare dell'IA un aspetto centrale del loro marchio.

Exercise 1: Stabilire una cultura dell'IA Exercise 2: Quattro ingredienti per le organizzazioni guidate dall'intelligenza artificiale Exercise 3: Prepara l'organizzazione Exercise 4: Strategia dei dati, risorse e persone Exercise 5: Scegli l'infrastruttura giusta Exercise 6: Lo "zen" di MLOps Exercise 7: Team building!Exercise 8: Il sistema di intelligenza artificiale che hai implementato ha successo?Exercise 9: Cosa sta succedendo a questo modello?

Esercizio attuale

Exercise 10: Una prova di concetto accademica (PoC)Exercise 11: Sfide e storie di successo Exercise 12: Come promuovere una cultura dell'intelligenza artificiale Exercise 13: Paola e il progetto moda

Mentre il nostro entusiasmante viaggio nell'IA volge al termine, approfondiamo la profonda connessione tra l'IA e il suo impatto sull'umanità e sulla società. Esploreremo argomenti come la democratizzazione dell'IA e l'IA responsabile, che comprende etica, interpretabilità, equità e sicurezza - tutti aspetti cruciali per la creazione di sistemi di IA che influenzino positivamente le nostre vite. Infine, gettiamo lo sguardo verso l'orizzonte, delineando le entusiasmanti prospettive e le sfide che l'IA presenta per dare forma a un futuro sostenibile.

Exercise 1: Democratizzare l'intelligenza artificiale Exercise 2: Le best practice per la democratizzazione dell'IA Exercise 3: Aprire le porte ai dati aperti Exercise 4: Spiegabilità e interpretabilità Exercise 5: Segui il percorso del pinguino Exercise 6: Leggi le spiegazioni SHAP Exercise 7: Sfide sociali: etica, correttezza e privacy Exercise 8: Condivisione dei dati per il progresso dell'AI Exercise 9: Comportamento parziale o imparziale?Exercise 10: Il veicolo di parte Exercise 11: Sfide sociali: il futuro dell'IA Exercise 12: Le mille facce dell'AI sostenibile Exercise 13: Paola e il lato umano dell'AI Exercise 14: Un viaggio finisce, un altro inizia