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I comandi vocali negli smartphone, gli aspirapolvere intelligenti, i suggerimenti che riceviamo sui social network. Un libro che insegna a riconoscere l’intelligenza artificiale e a capire come funziona.

Educazione civica digitale
Come programmeremo l’algoritmo che comanda un’automobile a guida autonoma? Come si addestra un sistema di intelligenza artificiale per evitare che sia affetto da pregiudizi? Qual è l’impatto sull’ambiente di una rete neurale? Un capitolo dedicato agli aspetti etici e sociali dell’intelligenza artificiale spiega come usarne le potenzialità con spirito critico e responsabilità.

Imparare facendo
Esempi pratici ed esercizi svolti permettono di scoprire la sintassi di Python, i suoi costrutti e le sue librerie (numpy, matplotlib, pandas e scikit-learn): per esplorare le potenzialità di Python per la data science.

Machine learning con Python
Nel 1957 nasce la rete neurale più semplice, il percettrone: un modello matematico del neurone biologico in grado di fornire i dati desiderati aggiustando da solo i propri parametri con un algoritmo di autoapprendimento. Con Python è possibile realizzare un percettrone, fino ai più moderni algoritmi di machine learning.

  • 13 file di lavoro
    Per svolgere le attività descritte nel testo
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