Introduzione all'intelligenza artificiale: Master AI nel 2024
Mentre ci avviciniamo al 2024, il fascino dell’intelligenza artificiale (AI) continua ad affascinare le menti di tutto il mondo, annunciando una rivoluzione sia nel panorama tecnologico che nel mercato del lavoro. Con il suo ruolo crescente in vari settori, padroneggiare l’intelligenza artificiale è diventato un prerequisito per coloro che aspirano a rimanere all’avanguardia nei rispettivi campi. Questo articolo approfondisce l'essenza dell'intelligenza artificiale, il significato delle piattaforme di apprendimento online nella formazione sull'intelligenza artificiale e le ampie opportunità di carriera che la competenza nell'intelligenza artificiale può sbloccare.
Cos’è l’intelligenza artificiale e perché apprenderla nel 2024?
Comprendere le basi dell'intelligenza artificiale
Fondamentalmente, l’intelligenza artificiale è un aspetto dell’informatica dedicato alla creazione di macchine in grado di imitare l’intelligenza umana. L’introduzione all’intelligenza artificiale rivela il suo potenziale per svolgere compiti che tipicamente richiedono l’intelletto umano come riconoscere il parlato, prendere decisioni e tradurre le lingue. Avventurandosi nel campo dell'intelligenza artificiale, gli studenti incontrano concetti fondamentali dell'intelligenza artificiale tra cui algoritmi, elaborazione del linguaggio naturale e reti neurali artificiali.
L’importanza dell’intelligenza artificiale nel futuro mercato del lavoro
La penetrazione delle tecnologie AI nel mercato del lavoro sta diventando sempre più evidente, rendendo le competenze AI molto ricercate. Con l’avvicinarsi del 2024, si prevede che la domanda di professionisti esperti in intelligenza artificiale, machine learning e scienza dei dati salirà alle stelle. Questa impennata è attribuibile alla capacità dell’intelligenza artificiale di semplificare le operazioni e promuovere l’innovazione, rendendo la comprensione dell’intelligenza artificiale essenziale per garantire l’occupazione in futuro.
Come l'intelligenza artificiale sta trasformando le industrie in tutto il mondo
Le applicazioni dell’intelligenza artificiale stanno rivoluzionando le industrie di tutto il mondo, dall’uso dell’intelligenza artificiale da parte del settore sanitario per diagnosticare le malattie all’implementazione di algoritmi per il rilevamento delle frodi nel settore finanziario. Inoltre, l’integrazione dell’intelligenza artificiale e dell’apprendimento automatico nell’analisi dei big data, visione computerizzata, e elaborazione del linguaggio naturale sta migliorando l’efficienza e l’efficacia dei servizi in vari settori. Questa trasformazione globale sottolinea la necessità di apprendere l’intelligenza artificiale per rimanere competitivi in un mondo sempre più automatizzato.
Scegliere i migliori corsi online di intelligenza artificiale
Prerequisiti per apprendere l'intelligenza artificiale online o offline
Come ho già detto, il tempo e la dedizione sono le cose più importanti nella curva di apprendimento dell'IA. Le altre cose importanti sono le seguenti:
È necessario avere una conoscenza della matematica almeno di livello scolastico superiore per fare il primo passo verso l'intelligenza artificiale. Se sei una persona che odia la matematica, gli algoritmi, la statistica, i dati e l'analisi ecc., allora mi dispiace dirlo, l'intelligenza artificiale potrebbe non essere la tua tazza di tè!
Linguaggi di programmazione utilizzati nell'intelligenza artificiale:
È necessario conoscere almeno un linguaggio di programmazione, preferibilmente uno dei seguenti 5 principali linguaggi di programmazione utilizzati nell'intelligenza artificiale.
La mia scelta personale è Python per la sua semplicità di apprendimento e i minori tempi di sviluppo. Questi sono i 2 prerequisiti fondamentali per l’apprendimento dell’intelligenza artificiale. Una volta acquisita questa conoscenza, è necessario avvicinarsi all’intelligenza artificiale in modo molto sistematico. Il tuo viaggio verso l'Intelligenza Artificiale diventa più semplice se conosci il Deep Learning e il Machine Learning.
Apprendimento profondo e apprendimento automatico
Poi passiamo all’Intelligenza Artificiale
Ci sono molti buoni corsi disponibili in tutte queste aree.
Cosa cercare in un corso di intelligenza artificiale online
Quando si seleziona un corso online sull'intelligenza artificiale, è fondamentale considerare corsi che forniscano un'introduzione completa all'intelligenza artificiale, coprendo argomenti essenziali come l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo e le reti neurali. Il migliore corsi di intelligenza artificiale offrire esperienze di apprendimento interattive, progetti nel mondo reale e esposizione a strumenti di intelligenza artificiale come TensorFlow e Google Cloud, garantendo che gli studenti acquisiscano competenze pratiche di intelligenza artificiale.
Confronto tra corsi di intelligenza artificiale gratuiti e a pagamento
Esiste una vasta gamma di corsi online gratuiti e programmi a pagamento disponibili per coloro che sono interessati all'apprendimento dell'intelligenza artificiale. I corsi gratuiti sull'intelligenza artificiale, come AI for Everyone su piattaforme come Coursera, forniscono una solida base sui concetti di intelligenza artificiale senza impegno finanziario. Tuttavia, i corsi di intelligenza artificiale a pagamento spesso offrono agli studenti una guida personalizzata, argomenti avanzati e certificazioni che possono essere vantaggiose per l’avanzamento di carriera.
Di seguito è riportato uno dei corsi gratuiti di intelligenza artificiale più apprezzati su YouTube di edureka!
Punti chiave del corso sull'intelligenza artificiale
- 📜 L'intelligenza artificiale ha guadagnato recentemente fama grazie ai progressi nella potenza di calcolo, all'abbondanza di dati, ad algoritmi migliori e a ingenti investimenti in vari settori.
- 🧠 Il termine “intelligenza artificiale” fu coniato nel 1956 da John McCarthy alla conferenza di Dartmouth, segnando una pietra miliare significativa nella storia del settore.
- ⚙️ L'attuale importanza dell'intelligenza artificiale è alimentata da una maggiore potenza computazionale, da un'ampia disponibilità di dati, da algoritmi migliorati e da ingenti investimenti da parte di giganti della tecnologia, università e governi.
- 🤖 L'intelligenza artificiale mira a replicare l'intelligenza simile a quella umana, consentendo alle macchine di eseguire compiti come la percezione visiva, il riconoscimento vocale, il processo decisionale e la traduzione linguistica.
- 🏦 L'intelligenza artificiale trova applicazioni in vari settori, tra cui la finanza (ad esempio la Contract Intelligence Platform di JP Morgan), la sanità (ad esempio l'intelligenza artificiale di IBM per le diagnosi mediche) e i social media (ad esempio l'intelligenza artificiale di Twitter per identificare i discorsi di incitamento all'odio).
- 🤳 L'intelligenza artificiale è ampiamente utilizzata nelle piattaforme di social media come Facebook e Twitter per il riconoscimento facciale, la moderazione dei contenuti e il miglioramento dell'esperienza dell'utente.
- 🚗 Le auto a guida autonoma, esemplificate dalle iniziative di Tesla, utilizzano l'intelligenza artificiale per la visione artificiale, il rilevamento di immagini e il processo decisionale, dimostrando l'impatto dell'intelligenza artificiale sui trasporti.
- 🎬 Netflix sfrutta l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico per fornire consigli personalizzati sui film, dimostrando il ruolo dell'intelligenza artificiale nel migliorare il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti.
- 📧 Gmail utilizza algoritmi di intelligenza artificiale per classificare le email come spam e non spam, mostrando l'applicazione dell'intelligenza artificiale nel migliorare il filtraggio delle email e l'esperienza utente.
- 🧩 L'intelligenza artificiale è classificata in tre fasi: intelligenza ristretta (IA debole), intelligenza generale (IA forte) e superintelligenza, con i progressi attuali che si concentrano principalmente sull'intelligenza ristretta.
- 🖥️ R, Java, Lisp, Prolog, C++, SAS, JavaScript, MATLAB, Julia sono tutti linguaggi praticabili per l'intelligenza artificiale, ciascuno con i propri punti di forza e applicazioni.
- 🐍 Python è consigliato per l'intelligenza artificiale per la sua semplicità, le librerie estese, l'indipendenza dalla piattaforma e l'adozione diffusa.
- 🤖 L'intelligenza artificiale comprende vari campi come l'apprendimento automatico, la PNL, i sistemi esperti, il riconoscimento delle immagini e l'apprendimento profondo, dove l'apprendimento automatico è un metodo all'interno dell'intelligenza artificiale per far sì che le macchine imparino dai dati.
- 📊 L'apprendimento automatico è fondamentale a causa dell'aumento esponenziale della generazione di dati, poiché aiuta a strutturare, analizzare e ricavare approfondimenti dai dati per un migliore processo decisionale e risoluzione dei problemi.
- 🔍 Il machine learning, coniato da Arthur Samuel nel 1959, è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale che consente alle macchine di apprendere e migliorare dall'esperienza senza programmazione esplicita, facilitando la risoluzione dei problemi attraverso l'analisi dei dati.
- 🛠️ Algoritmi, modelli, variabili predittive, variabili di risposta, dati di addestramento e dati di test di machine learning sono concetti fondamentali nel processo di machine learning, poiché aiutano a costruire modelli predittivi e a valutarne le prestazioni.
- 📝 Il processo di machine learning prevede la definizione dell'obiettivo del problema, la raccolta e la preparazione dei dati, l'esplorazione dei dati, la costruzione di modelli, la valutazione dei modelli e l'esecuzione di previsioni, fornendo un approccio strutturato alla risoluzione dei problemi con l'apprendimento automatico.
- L'analisi esplorativa dei dati (EDA) è fondamentale per comprendere modelli, tendenze e correlazioni nei dati, un po' come essere un detective nel processo di apprendimento automatico.
- 📊 Costruire un modello di machine learning comporta la suddivisione dei dati in set di training e test, utilizzando i dati di training per addestrare il modello con un algoritmo scelto, come algoritmi di classificazione per variabili categoriali.
- 🛠️ La valutazione e l'ottimizzazione del modello valuta l'accuratezza del modello utilizzando il set di dati di test, impiegando tecniche come l'ottimizzazione dei parametri e la convalida incrociata per migliorare le prestazioni.
- 🎯 La fase finale dell'apprendimento automatico prevede l'esecuzione di previsioni basate sul modello valutato e migliorato, con risultati classificati come continui o categorici a seconda della dichiarazione del problema.
- 🤖 I tipi di apprendimento automatico includono l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo, ciascuno con metodologie e applicazioni distinte.
- 🧠 L'apprendimento non supervisionato prevede l'addestramento di modelli con dati senza etichetta per identificare modelli in modo indipendente, formando cluster basati sulla somiglianza delle caratteristiche senza guida.
- 🔄 L'apprendimento per rinforzo impiega un agente in un ambiente per apprendere attraverso prove ed errori, osservando ricompense o punizioni per le azioni intraprese, cruciali per attività come auto a guida autonoma e giochi come AlphaGo.
- 📊 I problemi nell'apprendimento automatico sono classificati in tipi di regressione (output continuo), classificazione (output categoriale) e clustering (raggruppamento basato sulla somiglianza), ciascuno affrontato con algoritmi e tecniche specifici.
- 🤖 I problemi di classificazione implicano la categorizzazione dei dati in gruppi distinti, come l'approvazione o il rifiuto di un prestito, che possono essere risolti utilizzando algoritmi come KNN o macchine vettoriali di supporto.
- 🛠️ I problemi di clustering implicano il raggruppamento di dati in diversi cluster, come la classificazione dei film come buoni o medi in base alla diffusione sui social media, che può essere risolto utilizzando algoritmi come il clustering K-means.
- 🧠 La regressione lineare è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per prevedere una variabile dipendente continua basata su variabili indipendenti, dove la variabile dipendente è continua e le variabili indipendenti sono continue o discrete.
- 💡 La regressione lineare può essere dimostrata praticamente utilizzando Python per prevedere risultati come la temperatura massima in base alla temperatura minima, comprendendo la relazione tra variabili di input e output.
- 📊 L'esplorazione e la visualizzazione dei dati sono passaggi cruciali prima di implementare algoritmi di machine learning, aiutando a comprendere le relazioni tra le variabili e la natura del set di dati.
- 📈 La suddivisione dei dati in set di addestramento e test è essenziale per l'addestramento del modello, poiché la maggior parte dei dati viene assegnata all'addestramento per migliorare l'accuratezza predittiva del modello.
- 📉 Il modello di regressione lineare calcola i valori di intercetta e pendenza per adattare una linea che rappresenta al meglio la relazione tra variabili di input e output, aiutando nella valutazione dell'accuratezza della previsione utilizzando metriche di valutazione come l'errore assoluto medio e l'errore quadratico medio.
- 📊 I valori dell'errore di regressione lineare come l'errore medio assoluto, l'errore quadratico medio e l'errore quadratico medio forniscono informazioni dettagliate sull'accuratezza del modello.
- 🧠 L'efficienza del modello di regressione lineare può essere migliorata attraverso metodi come l'ottimizzazione dei parametri, l'utilizzo di più dati o l'esplorazione di ulteriori variabili predittive.
- 📉 La regressione logistica viene utilizzata per attività di classificazione in cui il risultato è categorico, a differenza della regressione lineare che prevede quantità continue.
- 💡 La regressione logistica calcola la probabilità che un risultato rientri in una classe specifica (ad esempio, 0 o 1) utilizzando una curva sigmoide per rappresentare la probabilità.
- 🌳 L'albero decisionale, un algoritmo di classificazione, organizza i dati in una struttura ad albero invertita in cui ciascun nodo rappresenta una variabile predittrice e i rami rappresentano percorsi decisionali.
- 🛠️ L'algoritmo ID3 è un metodo utilizzato per costruire alberi decisionali, sfruttando l'entropia e il guadagno di informazioni per selezionare i migliori attributi per la suddivisione dei nodi.
- 📊 L'acquisizione di informazioni è fondamentale nella costruzione dell'albero decisionale, poiché determina la variabile che suddivide effettivamente il set di dati, favorendo la suddivisione ottimale dei nodi.
- 📈 Il calcolo del guadagno di informazioni aiuta a selezionare i migliori attributi per le suddivisioni dei nodi negli alberi decisionali, ottimizzando il processo di classificazione.
- 🌳 L'entropia è una misura dell'incertezza in un nodo dell'albero decisionale, calcolata utilizzando la proporzione dei risultati nel nodo principale.
- 🧮 Il guadagno di informazioni determina la variabile migliore per suddividere i dati, con l'obiettivo di massimizzare la riduzione dell'entropia.
- 🛣️ Risultati diversi in un nodo dell'albero decisionale portano a entropie variabili, riflettendo l'incertezza nelle previsioni.
- 📊 Il guadagno di informazioni aiuta a selezionare la variabile predittrice più informativa per i nodi dell'albero decisionale.
- 🔍 Random Forest migliora la precisione dell'albero decisionale aggregando più alberi e riducendo l'adattamento eccessivo.
- 🌲 L'overfitting negli alberi decisionali si verifica quando il modello memorizza i dati di addestramento, influenzando le prestazioni sui nuovi dati.
- 🎒 Il bagging in Random Forest riduce la variazione addestrando alberi su diversi sottoinsiemi del set di dati.
- 🔄 Random Forest seleziona casualmente le variabili predittive su ciascun nodo, migliorando la diversità del modello.
- 📉 Random Forest prevede i risultati aggregando le decisioni di più alberi, utilizzando il voto a maggioranza.
- 🎯 I dati out-of-bag, esclusi dai campioni bootstrap, vengono utilizzati per valutare l'accuratezza del modello Random Forest.
- 🔍 L'algoritmo della foresta casuale prevede la creazione di più alberi decisionali utilizzando set di dati bootstrap e variabili predittive casuali, quindi l'utilizzo di questi alberi per prevedere i risultati per nuovi punti dati e la valutazione dell'accuratezza del modello utilizzando campioni pronti all'uso.
- 📊 L'algoritmo Naive Bayes si basa sul presupposto che le variabili predittive siano indipendenti, calcola le probabilità condizionali utilizzando il Teorema di Bayes e classifica i dati in base al risultato di probabilità più elevato.
- 📏 L'algoritmo K Nearest Neighbor (KNN) classifica i dati in base alla somiglianza con i punti dati vicini, dove K rappresenta il numero di vicini più vicini e vengono utilizzate misure di distanza come la distanza euclidea.
- ⚙️ L'algoritmo Support Vector Machine (SVM) separa i dati utilizzando iperpiani, dove l'iperpiano ottimale massimizza il margine tra le classi e può gestire dati non lineari utilizzando trucchi del kernel.
- 🔍 Support Vector Machines (SVM) visualizza i dati in dimensioni più elevate per trovare un margine di divisione tra le classi, facilitando la classificazione.
- 📊 La libreria scikit-learn di Python viene utilizzata per dimostrare algoritmi di classificazione come regressione logistica, alberi decisionali, KNN e Naive Bayes.
- 🍎🍊🍋🍏 Il set di dati con le etichette della frutta (mela, mandarino, arancia, limone) viene utilizzato per addestrare algoritmi di classificazione basati su variabili predittive.
- 📈 La visualizzazione, come i box plot e gli istogrammi, aiuta a comprendere la distribuzione dei dati e le correlazioni cruciali per l'apprendimento automatico.
- 🔀 Lo splicing dei dati divide i dati in set di training e test essenziali per valutare le prestazioni dell'algoritmo.
- 🧮 Il ridimensionamento o la normalizzazione dei dati utilizzando MinMaxScaler previene le distorsioni nei modelli di machine learning causate da variabili con scale diverse.
- 🌲 Gli alberi decisionali funzionano bene sui dati di addestramento ma potrebbero adattarsi eccessivamente, mentre KNN e Naive Bayes mostrano risultati promettenti per le attività di classificazione.
- 📊 Le matrici di confusione forniscono informazioni dettagliate sulle prestazioni del classificatore, inclusi precisione, richiamo, punteggio F1 e metriche di supporto.
- 🎯 K-means clustering raggruppa punti dati simili in cluster, spesso utilizzati in applicazioni come il marketing mirato per piattaforme di e-commerce.
- 🎯 L'algoritmo K-means prevede la selezione del numero di cluster (K), l'inizializzazione dei centroidi e l'assegnazione iterativa dei punti al centroide più vicino.
- 🔍 L'algoritmo K-mean prevede l'assegnazione di punti dati ai cluster in base alle distanze dei centroidi e il ricalcolo iterativo dei centroidi finché non si stabilizzano.
- 📊 Il metodo del gomito aiuta a determinare il numero ottimale di cluster (K) tracciando K rispetto alla somma degli errori quadrati e identificando il punto in cui l'errore diminuisce bruscamente.
- 🖼️ Il clustering K-means viene applicato in varie attività di elaborazione delle immagini come la segmentazione e la compressione, riducendo milioni di colori a un set più piccolo per un'analisi più semplice.
- 🤖 L'apprendimento per rinforzo coinvolge un agente che interagisce con un ambiente, impara a massimizzare le ricompense attraverso prove ed errori e aggiorna le sue azioni in base alle ricompense ricevute.
- 🌐 Il compromesso esplorazione-sfruttamento è cruciale nell'apprendimento per rinforzo, in cui gli agenti si bilanciano tra l'esplorazione di nuove azioni per ottenere maggiori informazioni sull'ambiente e lo sfruttamento di azioni conosciute per massimizzare le ricompense.
- 🎓 Il processo decisionale di Markov (MDP) è un concetto chiave nell'apprendimento per rinforzo, poiché fornisce un quadro matematico per mappare le soluzioni. Coinvolge parametri quali azioni, stati, ricompense, politiche e valore, con l’obiettivo di massimizzare i premi attraverso una selezione politica ottimale.
- 🛣️ Nell'apprendimento per rinforzo, risolvere problemi come trovare il percorso più breve tra i nodi implica definire stati, azioni, ricompense e politiche. L’obiettivo è ridurre al minimo i costi o massimizzare i benefici scegliendo il miglior approccio possibile.
- 🤔 Trovare un equilibrio tra sfruttamento ed esplorazione nell'apprendimento per rinforzo è fondamentale. Mentre lo sfruttamento implica la scelta di azioni ottimali conosciute, l’esplorazione implica la scoperta di opzioni potenzialmente migliori. È essenziale esplorare anche se ciò significa aumentare temporaneamente i costi.
- 💡 Gli approcci all'apprendimento per rinforzo includono metodi basati sulle politiche, sui valori e sull'azione. L'obiettivo finale è guidare l'agente attraverso l'ambiente in modo efficace per massimizzare i premi.
- 🧠 Q-Learning è un algoritmo fondamentale nell'apprendimento per rinforzo, che mira a raggiungere gli stati con le ricompense più elevate imparando dall'esperienza. Implica la definizione di stati, azioni, ricompense e una matrice Q per guidare il processo decisionale.
- 🎯 Il parametro Gamma nel Q-Learning determina l'equilibrio tra considerare le ricompense immediate e quelle future. Un valore Gamma più elevato spinge a considerare maggiormente le ricompense future, incoraggiando l’esplorazione per trovare la politica migliore.
- 💡 L'apprendimento della Q implica la creazione di una matrice Q per rappresentare stati e azioni, regolando parametri come Gamma per l'esplorazione rispetto allo sfruttamento.
- 🧠 L'apprendimento Q determina le azioni disponibili da parte degli stati in base alle ricompense, aggiornando di conseguenza la matrice Q per il processo decisionale.
- 🔧 La formazione nell'apprendimento Q prevede iterazioni per trovare la politica migliore, stampando la matrice Q addestrata per la valutazione.
- 📋 Il test nell'apprendimento Q prevede la selezione di uno stato corrente e l'iterazione delle azioni fino al raggiungimento dello stato obiettivo, stampando il percorso selezionato per la valutazione.
- 🤖 L'intelligenza artificiale, il machine learning e il deep learning sono campi interconnessi, con il machine learning e il deep learning che supportano l'intelligenza artificiale fornendo algoritmi per risolvere problemi basati sui dati.
- 📉 Il Machine Learning presenta limitazioni come la gestione di dati ad alta dimensione e la necessità di estrarre manualmente le funzionalità, portando allo sviluppo del Deep Learning.
- 🌐 Il Deep Learning estrae automaticamente caratteristiche dai dati, imitando la capacità del cervello di apprendere e comprendere schemi complessi.
- 🧠 Il Deep Learning utilizza reti neurali artificiali per apprendere gerarchie di caratteristiche dai dati, consentendo attività complesse di riconoscimento di modelli e classificazione.
- 💻 Un percettrone a strato singolo è un classificatore lineare utilizzato nell'apprendimento supervisionato per classificare i dati di input in classi separate, utilizzando input ponderati, bias, sommatoria e funzioni di attivazione.
- 🔌 Le funzioni di attivazione come signum, sigmoid, tanh, ecc. sono essenziali nelle reti neurali poiché determinano l'attivazione dei neuroni in base alle soglie di input.
- 🎚️ I pesi nelle reti neurali indicano l'importanza degli input nel prevedere l'output finale, mentre i bias aiutano a regolare la funzione di attivazione per ottenere risultati precisi.
- 📊 I percettroni possono essere paragonati a processi decisionali influenzati da vari fattori, simili a decidere se partecipare a una festa in base al tempo, alla compagnia e alla disponibilità di trasporti.
- 💡 L'assegnazione del peso nei percettroni è cruciale, con pesi più elevati che indicano una maggiore importanza per la previsione dei risultati e soglie che determinano l'attivazione e il processo decisionale.
- 🧠 I perceptron a strato singolo mancano di strati nascosti, limitando la loro capacità di risolvere problemi complessi con dati non linearmente separabili, rendendo necessario l'uso di perceptron multistrato.
- 🧬 I percettroni multistrato, che costituiscono reti neurali profonde, contengono strati nascosti tra gli strati di input e di output, consentendo la classificazione di dati complessi e non lineari.
- 🔄 La backpropagation, un metodo di apprendimento supervisionato, regola i pesi nei percettroni multistrato per ridurre al minimo gli errori, fondamentali per addestrare le reti neurali e migliorare la precisione dell'output.
- 🔁 La discesa del gradiente, impiegata nella backpropagation, aggiorna iterativamente i pesi in base ai calcoli degli errori, con l'obiettivo di ridurre al minimo gli errori e ottimizzare le prestazioni della rete neurale.
- 🛑 I limiti delle reti feedforward nel prevedere i risultati basati sugli output precedenti richiedono reti neurali ricorrenti per compiti che richiedono l'analisi sequenziale dei dati e la memoria degli input passati.
- 🔄 Le reti neurali ricorrenti, progettate per l'analisi sequenziale dei dati, trovano applicazioni in vari domini come l'analisi delle serie temporali, i mercati azionari e il riconoscimento del testo, grazie alla loro capacità di conservare informazioni da input precedenti.
- 💡 Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono cruciali per prevedere gli output sulla base di informazioni o input passati, rendendole essenziali per i dati delle serie temporali.
- 🏙️ Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono vitali per l'elaborazione delle immagini, scomponendo le immagini in canali di colore e mappandole in pixel, consentendo il riconoscimento dei valori associati a ciascun pixel.
- 🔢 Le CNN sono necessarie per l'elaborazione di set di immagini complessi a causa dell'impraticabilità di utilizzare reti completamente connesse, che richiederebbero un numero eccessivo di neuroni, con conseguente overfitting.
- 🧠 Le CNN sono costituite da neuroni con pesi e bias apprendibili, in cui ciascun neurone in uno strato è connesso solo a una piccola regione dello strato precedente, riducendo l'overfitting concentrando le connessioni su regioni significative.
- 💼 Comprendere i concetti teorici del deep learning è fondamentale prima di immergersi in dimostrazioni pratiche come la previsione del prezzo delle azioni utilizzando le reti neurali. Il video offre risorse aggiuntive per una comprensione più approfondita.
- 🔍 Durante l'addestramento nelle reti neurali, la valutazione delle previsioni su un set di test, separato dai dati di addestramento, aiuta a valutare le prestazioni.
- 📈 Migliorare l'accuratezza del modello implica adattare la progettazione della rete, come livelli e neuroni, utilizzando tecniche come i livelli di dropout e l'arresto anticipato ed esplorando diversi modelli di deep learning.
- 📊 L'errore quadratico medio (MSE) è una metrica per valutare le prestazioni del modello, con valori più bassi che indicano una maggiore precisione; metodi come l'abbandono e l'arresto anticipato possono migliorare l'accuratezza del modello.
- 📉 Il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale sono vitali a causa della crescita esponenziale dei dati non strutturati generati quotidianamente, consentendo alle aziende di ricavare approfondimenti e aggiungere valore dai dati di testo.
- 🤖 Il text mining comprende l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che funge da metodo all'interno del text mining per analizzare e ricavare informazioni approfondite dai dati di testo.
- 😃 L'analisi del sentiment utilizzando NaiveBayesClassifier di Python classifica accuratamente le recensioni dei film come positive o negative, dimostrando prestazioni efficaci.
- 🧠 Edureka offre un programma di master per Machine Learning Engineer con oltre 200 ore di formazione interattiva, che copre Python, machine learning, modellazione grafica, apprendimento per rinforzo, PNL, deep learning con TensorFlow, PySpark e altro ancora.
- 📚 Il programma del Master per Machine Learning Engineer comprende nove moduli, due corsi gratuiti di autoapprendimento e copre vari argomenti essenziali per ruoli come ingegnere del machine learning, ingegnere dell'intelligenza artificiale, scienziato dei dati e altro ancora.
- 🛠️ Ogni modulo del programma include dimostrazioni pratiche per rafforzare i concetti teorici, garantendo una comprensione completa dei principi dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale.
Siti web per apprendere l'intelligenza artificiale online (gratuiti e a pagamento)
Di seguito sono riportati alcuni dei miei posti preferiti per imparare corsi online e hanno anche ottimi corsi su intelligenza artificiale, machine learning e deep learning!
Udemy ha tantissimi corsi su tutte queste 3 aree, dettagliati e facili da seguire. Alcuni corsi ti guidano davvero attraverso le basi del deep learning, del machine learning e dell'intelligenza artificiale con esempi pratici come costruire la tua auto a guida autonoma e far giocare i modelli di intelligenza artificiale a Doom, Breakout e giochi simili. È necessario dedicare un po' di tempo all'analisi dei contenuti del corso, della valutazione e delle recensioni prima di iscriversi. Non tutti i corsi sono gratuiti Udemy ma il costo del corso è molto inferiore rispetto ad altre piattaforme online.
Al momento della realizzazione di questo video, non ho trovato alcun corso specifico sull'intelligenza artificiale in Coursera, tuttavia, c'è un ottimo corso su Apprendimento automatico dell'Università di Stanford di Andrew Ng. Ti consiglio vivamente di seguire questo corso. Il corso completo è gratuito ma se hai bisogno del certificato devi selezionare "Acquista corso" durante l'iscrizione.
Microsoft ha un meraviglioso corso sull'intelligenza artificiale: Programma Microsoft Professional per l'intelligenza artificiale che copre anche tutti gli elementi essenziali. Come Introduzione all'intelligenza artificiale, Matematica per l'intelligenza artificiale, Dati e analisi, Apprendimento automatico, Apprendimento profondo, Apprendimento per rinforzo e così via. Potresti prendere in considerazione l'idea di seguire questo corso considerando la copertura. Il corso completo è gratuito e se desideri solo il certificato dovrai pagare.
Corsi di intelligenza artificiale più votati: Coursera, Harvard University e altri
La proliferazione dell’apprendimento online ha inaugurato un’istruzione basata sull’intelligenza artificiale di alta qualità accessibile a chiunque disponga di una connessione Internet. Istituzioni rinomate come l'Università di Harvard, insieme a piattaforme online come Coursera, offrono corsi di intelligenza artificiale di prim'ordine progettati per soddisfare sia i principianti che gli studenti avanzati. Questi programmi sono fondamentali per sviluppare competenze in materia di intelligenza artificiale e machine learning, fornendo agli studenti le conoscenze necessarie per eccellere nel settore.
Introduzione all'apprendimento automatico e al suo ruolo nell'intelligenza artificiale
Abbattere le basi del machine learning
L’apprendimento automatico, una componente fondamentale dell’intelligenza artificiale, mira a consentire alle macchine di apprendere dai dati e migliorare nel tempo. Questo segmento dell’intelligenza artificiale coinvolge algoritmi e modelli statistici che consentono ai computer di eseguire compiti specifici senza programmazione esplicita. Comprendendo le basi dell'apprendimento automatico, gli studenti possono comprendere come i sistemi di intelligenza artificiale apprendono, crescono e prendono decisioni.
La relazione tra intelligenza artificiale e machine learning
Sebbene spesso usati in modo intercambiabile, l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico non sono sinonimi. L’intelligenza artificiale è il concetto più ampio di macchine che svolgono compiti in un modo che sarebbe considerato intelligente, mentre l’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale che applica algoritmi per analizzare i dati, imparare da essi e fare previsioni o decisioni. La relazione tra i due è integrale, poiché l’apprendimento automatico è uno dei mezzi principali con cui l’intelligenza artificiale raggiunge le sue capacità.
Applicazioni nel mondo reale dell'apprendimento automatico
Le applicazioni di machine learning sono vaste e diversificate e comprendono di tutto, dai sistemi di consigli su piattaforme come Netflix e Amazon al testo predittivo in ChatGPT. Inoltre, il suo utilizzo nell’analisi dei dati per i processi decisionali, nell’apprendimento di rinforzo per lo sviluppo di un’intelligenza artificiale sofisticata per i giochi e il suo ruolo nello sviluppo di sistemi avanzati di visione artificiale sottolinea l’importanza della tecnologia nel mondo reale.
Costruire una carriera nell'intelligenza artificiale: dai corsi online gratuiti alla maestria professionale
A partire dai corsi gratuiti di AI e Machine Learning
Per chi è nuovo nel campo dell'intelligenza artificiale, iniziare con corsi online gratuiti è un ottimo modo per acquisire una conoscenza fondamentale dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Questi corsi forniscono un'introduzione ai concetti di intelligenza artificiale, competenze di programmazione di base e approfondimenti sulle applicazioni di intelligenza artificiale, rendendoli un punto di partenza ideale per i principianti.
Avanzare nella tua carriera con certificazioni specializzate sull'intelligenza artificiale
Man mano che gli studenti avanzano nel loro percorso verso l’intelligenza artificiale, il conseguimento di certificazioni specializzate sull’intelligenza artificiale può migliorare significativamente le loro prospettive di carriera. Queste certificazioni, offerte da istituzioni e piattaforme rispettabili, convalidano la competenza di un individuo nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico e nelle tecnologie correlate, distinguendoli nel competitivo mercato del lavoro del 2024.
Competenze di intelligenza artificiale richieste nel mercato del lavoro del 2024
Il mercato del lavoro del 2024 è pronto a favorire i candidati con un forte background in intelligenza artificiale, apprendimento automatico e scienza dei dati. Saranno molto ricercate competenze nell'elaborazione del linguaggio naturale, nello sviluppo di algoritmi, nella progettazione di reti neurali e nella competenza nei linguaggi di programmazione come Python. Inoltre, saranno richieste competenze nell’applicazione delle tecnologie di intelligenza artificiale per l’analisi dei dati, lo sviluppo di chatbot e il miglioramento dell’esperienza dell’utente, riflettendo l’influenza pervasiva dell’intelligenza artificiale in più settori.
Domande frequenti (FAQ)
D: Posso imparare l'intelligenza artificiale senza una conoscenza dell'informatica?
Sì, è possibile apprendere l'intelligenza artificiale senza un background formale in informatica. Molti corsi online di intelligenza artificiale sono progettati pensando ai principianti e offrono lezioni fondamentali su algoritmi, linguaggi di programmazione come Python e concetti di scienza dei dati. Questi corsi spesso iniziano dalle basi, per poi arrivare gradualmente ad argomenti e applicazioni di intelligenza artificiale più complessi.
D: Quali linguaggi di programmazione dovrei conoscere per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico?
Python si distingue come il linguaggio di programmazione principale per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico grazie alla sua semplicità e al vasto ecosistema di librerie e framework che fornisce, come TensorFlow per le reti neurali e scikit-learn per l'apprendimento automatico. La conoscenza di Python, insieme alla comprensione dell'analisi dei dati e dello sviluppo di algoritmi, è fondamentale per chiunque desideri approfondire l'intelligenza artificiale.
D: Quanto tempo ci vuole per diventare esperti nell'intelligenza artificiale?
Il percorso verso la competenza nell'intelligenza artificiale varia a seconda delle conoscenze pregresse dell'individuo, del ritmo di apprendimento e della complessità dei concetti di intelligenza artificiale studiati. Generalmente, uno studente dedicato può acquisire i concetti di base dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico in pochi mesi di studio intensivo. Tuttavia, raggiungere un livello di padronanza professionale nell’intelligenza artificiale richiede anni di apprendimento ed esperienza pratica, in particolare in campi specializzati come l’apprendimento profondo e l’elaborazione del linguaggio naturale.
D: Quali sono i migliori corsi di intelligenza artificiale online per la scienza dei dati?
R: Per chi è interessato alla scienza dei dati, piattaforme come Coursera ed edX offrono corsi online completi di intelligenza artificiale che incorporano tecniche di intelligenza artificiale ed elementi essenziali di apprendimento automatico. Questi corsi possono essere un ottimo punto di partenza per gli aspiranti data scientist che desiderano utilizzare l'intelligenza artificiale per analizzare i big data.
D: Posso apprendere la programmazione Python attraverso l'introduzione ai corsi di intelligenza artificiale?
R: Sì, molti corsi introduttivi all'intelligenza artificiale includono la programmazione Python poiché è uno strumento fondamentale utilizzato nell'intelligenza artificiale, nell'apprendimento automatico e nella scienza dei dati. I corsi incentrati sull'intelligenza artificiale di solito insegnano la programmazione Python per consentire agli studenti di implementare efficacemente gli algoritmi AI.
D: Esistono corsi online di intelligenza artificiale rivolti ai principianti, come AI per tutti?
R: Assolutamente sì, diverse piattaforme offrono corsi di intelligenza artificiale per tutti progettati per introdurre i principianti alle basi dell'intelligenza artificiale. Questi corsi spesso non richiedono alcuna esperienza precedente e spiegano come l'intelligenza artificiale può essere applicata in vari settori, rendendoli perfetti per coloro che non stanno necessariamente cercando di diventare ingegneri dell'apprendimento automatico ma vogliono capire come l'intelligenza artificiale può aiutare nel loro campo.
D: Cosa dovrei cercare in un corso sull'intelligenza artificiale per gli edifici o in un corso di introduzione all'intelligenza artificiale?
R: Quando cerchi un corso sull'intelligenza artificiale per gli edifici o un corso di introduzione all'intelligenza artificiale, cerca programmi che offrano una panoramica completa dei principi dell'intelligenza artificiale, della programmazione Python e dell'apprendimento automatico applicato. Il corso può anche includere progetti reali o casi di studio, come Alexa di Amazon o le tecnologie di guida autonoma, per aiutare a capire come vengono sviluppate e implementate le soluzioni di intelligenza artificiale.
D: Quanto è importante la comprensione dei big data nell'apprendimento dell'intelligenza artificiale?
R: Comprendere i big data è fondamentale per apprendere l’intelligenza artificiale perché gli algoritmi di intelligenza artificiale spesso si basano su set di dati di grandi dimensioni per apprendere e fare previsioni. I corsi che integrano i concetti di big data con le tecniche di intelligenza artificiale possono fornire un'esperienza di apprendimento più ricca per coloro che mirano a diventare esperti nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale.
D: Esistono corsi online gratuiti di intelligenza artificiale che offrono un certificato?
R: Sì, ci sono diversi corsi gratuiti sull'intelligenza artificiale offerti da piattaforme come Coursera for Business ed edX dove puoi conoscere l'intelligenza artificiale e, in alcuni casi, ottenere un certificato. Tuttavia, sebbene i materiali didattici possano essere accessibili gratuitamente, alcune piattaforme potrebbero addebitare una tariffa per il certificato.
D: In che modo Coursera for Business può aiutare il mio team ad apprendere l'intelligenza artificiale per l'apprendimento automatico applicato?
R: Coursera for Business offre una varietà di corsi online sull'intelligenza artificiale pensati su misura per i team aziendali. Questi corsi sono progettati per migliorare le competenze nell'intelligenza artificiale, concentrandosi sull'apprendimento automatico applicato, sulla programmazione dell'intelligenza artificiale e sullo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale. È una risorsa eccellente per i team che desiderano integrare le tecnologie AI nelle loro operazioni.
D: C'è un focus specifico che dovrei scegliere quando inizio una carriera nell'intelligenza artificiale?
R: Quando inizi una carriera nel campo dell'intelligenza artificiale, è utile concentrarsi su un'area che ti interessa, come la PNL (elaborazione del linguaggio naturale), la robotica o l'intelligenza artificiale nel settore sanitario. Anche se un'ampia conoscenza dei corsi di intelligenza artificiale online sarà preziosa, specializzarsi in un'area specifica può renderti più competitivo nel mercato del lavoro. Inoltre, è altamente raccomandata un'esperienza pratica in progetti o stage relativi alla tua area di interesse.
