Intelligenza Artificiale: come imparano le macchine
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Intelligenza Artificiale: come imparano le macchine
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Le macchine possono davvero “imparare”? E in cosa questo è diverso dalla programmazione tradizionale?
In questo episodio capiamo cosa si intende per intelligenza artificiale, partendo dalle sue radici teoriche fino alle tecniche moderne. Dalla conferenza di Dartmouth agli studi di Turing e Shannon, scopriamo come l’idea di macchine intelligenti sia presente fin dagli anni ’50 — ma realizzata solo recentemente grazie all’evoluzione tecnologica.Analizziamo poi il passaggio chiave: dalla programmazione basata su regole esplicite al machine learning, dove le regole non vengono scritte dal programmatore ma apprese dai dati. Attraverso esempi concreti — dal riconoscimento di immagini fino ai giochi come scacchi e Go — capiamo come funzionano davvero questi sistemi.Approfondiamo le principali modalità di apprendimento:supervisionato, basato su dati etichettatinon supervisionato, basato su similaritàper rinforzo, guidato da ricompense e feedback
E vediamo perché il vero motore dell’AI moderna è la retroazione: la capacità di migliorarsi attraverso l’esperienza.
Il testo Fondamenti di Informatica per le Scienze Umanistiche è disponibile qui:
https://he.pearson.it/bundle/914