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Corso Intelligenza Artificiale (AI)

Come cominciare a studiare Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning nel modo giusto

Cerchi un Corso di Intelligenza Artificiale che tratti anche argomenti correlati come il Machine Learning ed il Deep Learning?

Per capire come iniziare a studiare Intelligenza Artificiale con un Corso di Formazione gratuito, un Master o Laura Magistrale, è importante sapere se quest’ultimo affronterà gli argomenti di questa materia complessa in maniera esaustiva e completa, spiegando bene che cos’è un’AI ed in che modo possa essere addestrata attraverso Modelli di Apprendimento legati al Machine Learning (in italiano Apprendimento Automatico) e Deep Learning (o Apprendimento Approfondito).

 

Un Corso sull’Intelligenza Artificiale parte da un’Introduzione all’AI

Con il termine Intelligenza Artificiale (in inglese Artificial Intelligence o AI) ci si riferisce alla simulazione dell’Intelligenza Umana in Macchine (ad esempio Computer o Robot) programmate per pensare come gli umani e mimare le loro azioni.

L’Intelligenza Artificiale si basa sul principio secondo il quale l’Intelligenza Umana può essere definita in modo tale che una Macchina possa facilmente imitarla ed eseguire compiti, dai più semplici a quelli ancora più complessi.

La domanda fondamentale da cui parte l’Intelligenza Artificiale è quindi: le Macchine possono pensare?

Per fare in modo che un’AI riesca a risolvere in modo autonomo problemi di varia natura attraverso il ragionamento, andrà quindi addestrata attraverso dei Modelli di Apprendimento.

Un Corso che tratti l’Intelligenza Artificiale deve quindi mettere subito in chiaro che cosa si intende per AI e cosa c’è alla base del suo Apprendimento.

Un Corso sull’Intelligenza Artificiale deve approfondire il concetto di Modello di Apprendimento

Lo scopo dell’Intelligenza Artificiale è quello di avere una Macchina da addestrare con determinati Modelli di Apprendimento (di solito degli Algoritmi creati ad hoc) in modo che possa simulare il Ragionamento Umano.

Questi Modelli permettono dunque di creare Macchine Intelligenti – le nostre AI – attraverso Modalità di Apprendimento che differiscono sia per gli Algoritmi utilizzati, sia per lo scopo per cui sono realizzate le Macchine stesse, e devono garantire la migliore risposta possibile a qualsiasi stimolo esterno.

Un Corso sull’Intelligenza Artificiale che affronti l’argomento in maniera approfondita deve quindi spiegare chiaramente le modalità con le quali le Macchine vengono addestrate a seconda di ciò che gli si vuole far apprendere.

Un’Intelligenza Artificiale dovrebbe saper compiere alcune azioni e funzioni tipiche dell’Uomo quali:

  • Agire Umanamente (cioè in modo indistinto rispetto ad un essere umano)
  • Pensare Umanamente (risolvendo un problema con funzioni cognitive)
  • Pensare Razionalmente (sfruttando cioè la logica, come fa un essere umano)
  • Agire Razionalmente (avviando un processo per ottenere il miglior risultato atteso in base alle informazioni a disposizione)

Le Tipologie di Apprendimento applicabili ad una Intelligenza Artificiale sono sostanzialmente due: 

  • Apprendimento Automatico (in inglese Machine Learning)
  • Apprendimento Approfondito (in inglese Deep Learning)

Machine Learning o Apprendimento Automatico: Cos’è e come si lega all’Intelligenza Artificiale

Il Machine Learning è una branca dell’Informatica secondo la quale i Sistemi che stanno alla base di una qualsiasi Intelligenza Artificiale possano imparare dai Dati, identificare Modelli autonomamente e prendere decisioni con un intervento umano ridotto al minimo.

Non è semplice dare una definizione precisa di Machine Learning, ma può essere identificato come un insieme di meccanismi che permettono ad una Intelligenza Artificiale di migliorare le proprie capacità e prestazioni nel tempo.

Tramite il Machine Learning è possibile insegnare a Computer e Robot a compiere azioni ed attività in modo naturale in maniera molto simile a come le eseguirebbero gli esseri umani o gli animali, ovvero imparando dall’esperienza.

Il Machine Learning viene anche definito Apprendimento Automatico perché i Modelli Matematici e Algoritmi sui quali si basa vanno a migliorare le prestazioni della nostra Intelligenza Artificiale in modo “adattivo”, basandosi quindi sugli esempi che hanno a disposizione per aumentare di volta in volta il proprio apprendimento.

Un Corso sull’Intelligenza Artificiale deve quindi farci comprendere approfonditamente come il Machine Learning riesca ad addestrare un’AI a rispondere a determinati stimoli tramite le sue 3 tipologie di Apprendimento Automatico: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.

Esempi di Machine Learning

L’Apprendimento Automatico trova numerose applicazioni pratiche nella vita quotidiana.

Fra queste vi sono le Tecnologie di Riconoscimento Vocale presenti negli Smartphone, gli Apparecchi di Domotica delle Smart Home e la Guida Autonoma delle Automobili.

Le prime sono un ottimo esempio di Intelligenza Artificiale istruita attraverso l’Apprendimento Automatico Supervisionato, visto che le risposte che forniscono dopo aver ricevuto uno stimolo vocale da parte nostra vengono scelte tramite Modelli di Esempio preconfezionati forniti dall’Uomo.

La Macchina si limiterà quindi a scegliere la risposta più corretta per noi in base allo stimolo ricevuto, sfruttando informazioni ed esperienze preventivamente inserite nel suo Sistema Informatico ed apprendendo in maniera, appunto, “preconfezionata”, senza uscire da quegli schemi.

Quello della Guida Autonoma delle Automobili è invece un buon esempio di Apprendimento Automatico per Rinforzo, il più complesso dei 3 citati in precedenza.

Questo tipo di Apprendimento necessita che la nostra Intelligenza Artificiale sia dotata di Sistemi e Strumenti in grado di migliorare il proprio apprendimento e soprattutto di comprendere le caratteristiche dell’ambiente che la circonda.

Un’Auto che si guida da sola sarà un’AI dotata di una serie di elementi di supporto come Sensori, Telecamere o GPS che le permetteranno di rilevare quanto avviene attorno ad essa ed effettuare scelte per un migliore adattamento all’ambiente, come una strada con i suoi ostacoli e segnaletica varia.

Anche a livello di Marketing e Comunicazione è possibile utilizzare Macchine che sfruttano l’Apprendimento Automatico, come nel caso dei risultati presenti nelle SERP dei Motori di Ricerca, dei Filtri Anti-Spam delle Mail e delle Pubblicità Personalizzate di Google Ads.

Più esempi di Machine Learning, sia teorici che pratici, saranno presenti nel Corso sull’Intelligenza Artificiale che stai cercando, più ti sarà sicuramente chiaro come impatti nel nostro quotidiano e quali saranno le sue applicazioni future.

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Machine Learning e Intelligenza Artificiale Debole (Weak AI)

La Tipologia di Intelligenza Artificiale che si creerà attraverso dei Modelli di Apprendimento di Machine Learning viene definita Debole (o Weak AI).

Un’Intelligenza Artificiale Debole sarà in grado di simulare alcune funzionalità cognitive dell’uomo senza però raggiungerne le reali capacità intellettuali, sempre nell’ottica di simulazione della Mente Umana alla base di qualsiasi AI.

In parole povere, lo scopo dell’AI Debole non sarà quello di realizzare Macchine che abbiano un’Intelligenza Umana, quanto invece Sistemi che possano agire con successo in alcune funzioni complesse umane.

Nell’Intelligenza Artificiale Debole la Macchina non è capace di pensare in maniera autonoma.

Il suo compito è semplicemente quello di realizzare un’Intelligenza Simulata, necessitando comunque della presenza dell’Uomo.

Un Corso o un Master sull’Intelligenza Artificiale che vale la pena seguire dovrà spiegare il concetto di AI Debole e magari metterlo a confronto con quello di AI Forte, che vedremo più avanti.

Deep Learning o Apprendimento Approfondito: Cos’è e come si lega all’Intelligenza Artificiale

Il Deep Learning è una sottocategoria del Machine Learning, ma è comunque legato al campo dell’Intelligenza Artificiale.

Il Deep Learning non fa altro che creare Modelli di Apprendimento su più livelli, e può essere definito scientificamente come l’apprendimento di dati che non sono forniti dall’uomo – come avviene invece per il Machine Learning – ma attraverso l’utilizzo di algoritmi di calcolo statistico.

Un’Intelligenza Artificiale addestrata con Modelli di Deep Learning riesce a classificare i Dati in entrata (Input) e quelli in uscita (Output), evidenziando quelli importanti ai fini della risoluzione del problema e scartando quelli che non servono.

Il Deep Learning dona alla nostra AI la capacità, simile a quella umana, di apprendere nozioni partendo dunque da uno schema prestabilito dal quale sarà poi in grado di distaccarsi in autonomia, ragionando.

Grazie a questa facoltà, la Macchina apprende e perfeziona funzionalità sempre più complesse.

Esempi di Deep Learning

Anche se può sembrare qualcosa di fantascientifico, il Deep Learning trova già oggi molte applicazioni in svariati campi.

Basta pensare alla Customer Experience, utilizzata negli E-Commerce per migliorare l’esperienza del Cliente garantendo una personalizzazione dell’acquisto a seconda dei suoi gusti espressi.

Oppure ai Servizi Online di Traduzione Automatica come Google Translate, che grazie all’Apprendimento Approfondito sta imparando dai feedback degli utenti ad evitare errori di sintassi e sarà in grado di correggerli ed offrire un servizio di traduzione sempre più preciso con il passare del tempo.

Tutti oramai utilizziamo Facebook quasi quotidianamente, ma vi siete mai chiesti come faccia il Social Network più diffuso al mondo a mostrarci sempre prodotti o servizi in linea con i nostri interessi o a riconoscere contenuti violenti o inappropriati per i suoi standard, eliminandoli all’istante?

Ovviamente grazie ad una Intelligenza Artificiale addestrata attraverso Modelli di Apprendimento Approfondito.

Se cerchi un Corso sull’Intelligenza Artificiale, assicurati che contenga approfondimenti ed esempi sostanziosi riguardanti questa affascinante branca dell’IA.

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Deep Learning e Intelligenza Artificiale Forte (Strong AI)

La Tipologia di Intelligenza Artificiale che si creerà attraverso dei Modelli di Apprendimento di Deep Learning viene definita Forte (o Strong AI).

Quando parliamo di Intelligenza Artificiale Forte (o Strong AI) ci riferiamo ai cosiddetti Sistemi Sapienti, in grado quindi di sviluppare una propria intelligenza in modo autonomo, senza emulare processi di pensiero o capacità cognitive simili a quelle dell’uomo.

Una Macchina addestrata per mezzo dell’Apprendimento Automatico diventerà essa stessa una mente, con una capacità cognitiva non distinguibile da quella umana.

Un Corso o un Master sull’Intelligenza Artificiale che vale la pena seguire dovrà spiegare il concetto di AI Forte e magari metterlo a confronto con quello di AI Debole visto in precedenza.

Un Corso sull’Intelligenza Artificiale deve spiegare come Creare Modelli di Apprendimento

Abbiamo visto cosa sono i Modelli di Apprendimento e capito quanto sono fondamentali per istruire un’Intelligenza Artificiale in modo che possa compiere determinate azioni in risposta a stimoli precisi.

Ma come vengono creati questi Modelli?

Come è facile intuire, sarà l’Uomo a doversi occupare dello sviluppo e dell’integrazione dei Modelli di Apprendimento per permettere alla nostra AI di apprendere.

Vediamo di seguito, quindi, quali sono le figure e gli strumenti adibiti a tale scopo che non possono essere ignorate nel Programma di un Corso di Intelligenza Artificiale completo.

Modelli di Machine Learning: l’Importanza del Data Scientist

Lo sviluppo di Modelli di Apprendimento, in particolare di quelli legati al Machine Learning, è prerogativa della figura del Data Scientist, che un Corso di Intelligenza Artificiale deve essere in grado di formare.

Il Data Scientist determina quali Dati siano necessari per l’addestramento dei Modelli per il Machine Learning, decidendone le caratteristiche e determinando quali di questi Modelli utilizzare.

Un Percorso Formativo sull’Intelligenza Artificiale deve, quindi, essere in grado di permettere al partecipante di costruire una professionalità nell’ambito del Machine Learning, arrivando ad analizzare e processare enormi Data Sets attraverso tecnologie come Azure Machine Learning (AML) Service, AutoML, HyperDrive ecc.

Un Corso sull’Intelligenza Artificiale contiene tutorial di Machine Learning con Python

Python è un linguaggio di programmazione dinamico orientato agli oggetti utilizzabile per molti tipi di sviluppo software.

Si rivela una scelta perfetta per i principianti con basi di programmazione che vogliono addentrarsi nel campo del Machine Learning e della Data Science.

È un linguaggio minimalista ed intuitivo, che grazie alle sue Librerie e Moduli già pronti permette di creare Template per l’Apprendimento Automatico che possano coprire tutto il ciclo di un Progetto di Machine Learning, che si compone sostanzialmente di 5 step:

  1. Definire Il Problema
  2. Preparare i Dati
  3. Valutare gli Algoritmi
  4. Migliorare i Risultati
  5. Presentare i Risultati

In un Corso di Intelligenza Artificiale non può quindi certamente mancare una sezione dedicata allo sviluppo con Python di Modelli per il Machine Learning, magari integrata con tutorial esplicativi.

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Un Corso sull’Intelligenza Artificiale deve trattare esempi e tutorial per Creare Reti Neurali Artificiali

Il Cuore del Deep Learning: Le Reti Neurali Artificiali

Abbiamo visto come l’Apprendimento Approfondito metta in correlazione la nostra Intelligenza Artificiale con la Mente Umana, permettendole di ragionare quasi come se avesse un cervello tutto suo.

Alla base di qualsiasi AI istruita tramite Modelli di Deep Learning ci sono infatti le cosiddette Reti Neurali Artificiali (in inglese Artificial Neural Networks), Modelli di Calcolo Avanzati che tentano riprodurre il funzionamento del Neurone Umano, ovvero tutti quei processi che avvengono nel cervello durante la fase di apprendimento e quella successiva del riconoscimento.

Grazie a questi Reti, i programmatori possono inserire diversi tipi di esperienza nella Macchina che stanno addestrando, in modo tale da consentirle di rispondere in modo corretto anche quando si troverà davanti a dei dati totalmente nuovi.

La nostra AI, tramite la Rete Neurale, apprende così grazie all’esperienza, e non viene programmata come nell’Apprendimento Automatico, ma piuttosto addestrata.

Matlab: lo Strumento per Creare Reti Neurali Superficiali

Un Corso o un Master di Intelligenza Artificiale che vale la pena affrontare deve sicuramente contenere esempi di applicazioni di Deep Learning e tutorial per la creazione di Reti Neurali Superficiali con Matlab.

Le Reti Neurali Superficiali sono quelle più semplici da creare, perché composte da massimo due o tre livelli di connessioni di Dati.

Matlab (abbreviazione di Matrix Laboratory) è un ambiente per il calcolo numerico e l’analisi statistica scritto in C, che comprende anche l’omonimo linguaggio di programmazione creato dalla MathWorks.

Oltre a fornire strumenti e funzioni per gestire grandi set di Dati, Matlab offre dei Toolbox specifici per il Machine Learning, il Deep Learning e le Reti Neurali Artificiali (Artificial Neural Networks) dalle più semplici alle più complesse.

Bastano poche righe di codice per creare una Rete Neurale con Matlab, anche per i meno esperti in materia.

Grazie alle Reti Neurali Artificiali così create, la nostra AI potrà apprendere dai dati ed essere addestrata a riconoscere pattern, classificare dati e prevedere eventi futuri.

I Modelli di Deep Learning, al contrario di quelli più semplici legati al Machine Learning, possono avere molti layer, anche centinaia, per questo un Corso Online sull’Intelligenza Artificiale, un Corso di Laurea Specialistica in AI o un Corso di Formazione che tratti di IA approfonditamente dovrebbe mostrare cosa sono e come si strutturano le Reti Neurali Artificiali e come crearle tramite tutorial di Matlab. 

Corso Intelligenza Artificiale: come deve essere strutturato?

Concludiamo questo nostro viaggio per capire come iniziare a studiare Intelligenza Artificiale con un Corso o un Master in AI ipotizzando un possibile programma che tocchi tutti i punti essenziali visti sino ad ora, in modo da potersi assicurare una Formazione sull’Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning esaustiva anche per i principianti in materia.

Moduli di un Corso di Intelligenza Artificiale: un esempio

  • Modulo 1: Introduzione all’Intelligenza Artificiale (AI) ed al suo Ecosistema
  • Modulo 2: Introduzione al Machine Learning per il Business
  • Modulo 3: Machine Learning con Python: Crea il tuo primo Modello di Machine Learning da zero
  • Modulo 4: Deep Learning e Reti Neurali: cosa sono e come comprenderli
  • Modulo 5: Tutorial Matlab: Crea la tua Prima Rete Neurale Artificiale 
  • Modulo 6: Intelligenza Artificiale nel Business e nella Società
  • Modulo 7: Etica dell’Intelligenza Artificiale
  • Modulo 8: Il Futuro dell’Intelligenza Artificiale

Siamo sicuri che se un Corso di Laurea in Intelligenza Artificiale, un Master in AI o un Corso Gratuito dedicato all’AI conterranno uno o più di questi punti, avrai trovato una buona base di partenza per cominciare a studiare una materia affascinante e complessa come l’Intelligenza Artificiale.

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