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Fondamenti

Cos'è l'intelligenza artificiale?

L'intelligenza artificiale (AI) è il campo della costruzione di sistemi informatici che svolgono compiti come riconoscere modelli, comprendere il linguaggio, pianificare...

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Fondamenti

Come apprende l'intelligenza artificiale

I sistemi di apprendimento automatico apprendono adattando un modello utilizzando dati e un obiettivo di formazione.

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Reti neurali

Una rete neurale è un modello di apprendimento automatico costituito da operazioni matematiche connesse con parametri regolabili.

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Apprendimento profondo

Il deep learning è una branca dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali con più livelli per apprendere le rappresentazioni dei dati.

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Formazione sull'intelligenza artificiale

La formazione sull'intelligenza artificiale è il processo di adattamento di un modello di apprendimento automatico utilizzando esempi e un obiettivo di apprendimento.

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Inferenza dell'intelligenza artificiale

L'inferenza utilizza un modello addestrato per produrre un output da un nuovo input.

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IA e dati

I dati sono le informazioni registrate da cui un sistema di apprendimento automatico apprende o elabora.

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Spiegazione dei modelli di intelligenza artificiale

Un modello di apprendimento automatico è un sistema matematico che mappa gli input in output utilizzando una struttura e parametri appresi.

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Nozioni di base sull'apprendimento automatico

Machine learning builds models whose behavior is fitted from examples rather than written entirely as explicit rules.

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Apprendimento supervisionato

Supervised learning fits a model using examples that pair inputs with target outputs.

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Apprendimento non supervisionato

Unsupervised learning looks for structure in data without a target label for every example.

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IA generativa

Generative AI produces outputs such as text, images, audio, or code using learned statistical patterns and supplied context.

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