Cosa è l'intelligenza artificiale? Quali problemi computazionali può risolvere? Quali passi fare per creare un algoritmo? Come organizzare i dati di input e interpretare l'output? Quale modello matematico scegliere e come programmarlo in linguaggio Python?La nuova edizione del volume di Marmo intende rispondere a queste domande in modo pragmatico, per capire come funziona l'algoritmo, risolvere problemi tecnici e creare nuovi utilizzi. Ricca di esempi, consigli, link scelti, codice in linguaggio Python, l'opera è stata aggiornata inserendo alla fine di ogni capitolo una raccolta di prompt da usare in ChatGPT, con i quali sarà possibile approfondire di volta in volta l'argomento trattato.
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Algoritmi per l’intelligenza artificiale
Progettazione, Machine Learning, Neural Network, Deep Learning, ChatGPT, Python
- 432 pagine
- Italian
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- Disponibile su iOS e Android
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Progettazione, Machine Learning, Neural Network, Deep Learning, ChatGPT, Python
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Informazioni
Argomento
InformaticaIndice dei contenuti
- Copertina
- Frontespizio
- Copyright
- Sommario
- Introduzione
- L’autore
- Ringraziamenti
- Capitolo 1: Intelligenza artificiale e umana
- Capitolo 2: Framework normativi
- Capitolo 3: Progettazione dell’algoritmo
- Capitolo 4: Agente intelligente
- Capitolo 5: Evolutionary algorithm
- Capitolo 6: Expert system
- Capitolo 7: Fuzzy logic
- Capitolo 8: Machine learning
- Capitolo 9: Pre-elaborazione dei dati
- Capitolo 10: Valutazione del modello
- Capitolo 11: k-Nearest Neighbors
- Capitolo 12: Linear regression
- Capitolo 13: Logistic regression
- Capitolo 14: Support Vector Machine
- Capitolo 15: Decision tree
- Capitolo 16: Bayes e naive Bayes
- Capitolo 17: Neural network
- Capitolo 18: Deep Neural Network
- Capitolo 19: Reinforcement learning
- Capitolo 20: Artificial vision
- Capitolo 21: Time series analysis
- Capitolo 22: OpenAI API
Domande frequenti
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