ALGORITMI PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE

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.

Intelligenza artificiale e umana - Framework normativi - Progettazione dell’algoritmo - Agente intelligente - Evolutionary algorithm - Expert system - Fuzzy logic - Machine learning - Pre-elaborazione dei dati - Valutazione del modello - k-Nearest Neighbors - Linear regression - Logistic regression - Support Vector Machine - Decision tree - Bayes e naive Bayes - Neural network - Deep Neural Network - Reinforcement learning - Artificial vision - Time series analysis - OpenAI API.