Ristretta o generale?

L'IA si presenta in forme diverse, ma non tutte le IA sono uguali! Alcuni sistemi di intelligenza artificiale sono progettati per compiti specifici, mentre altri (in teoria) potrebbero eguagliare l'intelligenza umana.

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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: La grande domanda Exercise 3: Ristretta o generale?

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Exercise 4: Cosa può fare l'intelligenza artificiale?Exercise 5: L'intelligenza artificiale al lavoro Exercise 6: IA in azione Exercise 7: Aree e discipline correlate dell'IA Exercise 8: Come impara l'intelligenza artificiale?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: All'interno di un sistema di intelligenza artificiale per pizza Exercise 3: Smascherare un sistema AI di prenotazione alberghiera Exercise 4: Acquisizione dei dati Exercise 5: La simbiosi tra IA e Internet of Things (IoT)Exercise 6: Strutturati o non strutturati?Exercise 7: Imparare dai dati Exercise 8: Formazione e classificazione con i pinguini Exercise 9: L'intruso non supervisionato Exercise 10: Il Deep Learning è qui per restare Exercise 11: Interagire con l'ambiente Exercise 12: Imparare dalle recensioni dei clienti Exercise 13: Robot, visione e confusione del linguaggio naturale Exercise 14: La sfida del Vero-Falso sulle cose che l'IA può fare

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: Casa, casa protetta Exercise 4: Strategia dei dati, risorse e persone Exercise 5: Dilemmi infrastrutturali Exercise 6: Lo "zen" di MLOps Exercise 7: Team building!Exercise 8: Il sistema di intelligenza artificiale che hai implementato ha successo?Exercise 9: Storie di performance 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: Un albero all'interno della scatola bianca Exercise 6: Spiegare le ammissioni all’università Exercise 7: Esplorando SHAP Exercise 8: Sfide sociali: etica, correttezza e privacy Exercise 9: Condivisione dei dati per il progresso dell'IA Exercise 10: Comportamento parziale o imparziale?Exercise 11: Il veicolo parziale Exercise 12: Sfide sociali: il futuro dell'IA Exercise 13: I mille volti dell'intelligenza artificiale sostenibile Exercise 14: Paola e il lato umano dell'IA Exercise 15: Un viaggio finisce, un altro inizia