IA oltre le nozioni di base: una guida per lettori esperti di tecnologia

AI beyond the basics

Se stai cercando informazioni più avanzate sull'IA ma non vuoi annegare in un mare di gergo, sei nel posto giusto.

Entriamo subito nel dettaglio.

Che cos'è una rete neurale?

Le reti neurali sono un sottoinsieme dell'apprendimento automatico che costituisce il nucleo degli algoritmi di deep learning. 


Le reti neurali sono composte da diversi strati. 

  1. Strato di input: riceve l'input.
  2. Uno o più strati di elaborazione nascosti: elaborano l'input utilizzando "neuroni", un modo elegante per dire "speciali funzioni matematiche".
  3. Strato di output: emette l'output.


Ogni neurone di uno strato applica una funzione matematica, detta funzione di attivazione, che calcola un risultato in base agli input e a determinate intensità di connessione (pesi). Il neurone inoltra poi il risultato allo strato successivo.


Ogni strato prevede pesi e soglie (più precisamente noti come bias) derivati da dati di addestramento iniziali ed etichettati. Durante l'addestramento, il modello, i pesi e le soglie vengono regolati iterativamente fino a quando la rete non fornisce risposte più accurate con maggiore frequenza.


Esistono diverse architetture neurali, ognuna delle quali è in grado di svolgere compiti specifici meglio di altre.

Il superset IA


Per IA si intende qualsiasi sistema che svolga un'attività tipicamente considerata di competenza dell'uomo. In senso stretto, un filtro antispam che impara dalle email precedenti è una forma di IA.

L'IA è il superset di diverse tecnologie subset, quali:

  • Visione artificiale
  • Robotica
  • Text-to-speech
  • Apprendimento automatico
  • Deep learning
  • Natural language processing (NLP, elaborazione del linguaggio naturale)

Apprendimento automatico (ML, Machine learning)


Per apprendimento automatico si intende la capacità delle macchine di regolarsi e adattarsi in base ai dati di input, altrimenti noto come "apprendimento". Con l'aumento della potenza di calcolo, l'apprendimento automatico viene applicato sempre più frequentemente a enormi insiemi di dati.


A differenza delle soluzioni codificate, gli algoritmi di auto-miglioramento alimentano le soluzioni di ML. Non è necessario modificare il codice del sistema per cambiarne il funzionamento, perché gli algoritmi sono programmati per adattarsi alla variazione dei dati.

Deep learning


Il deep learning è un sotto campo dell'apprendimento automatico che sfrutta le reti neurali multistrato per processi di apprendimento più profondi. Gli scienziati non sono sempre a conoscenza del modo in cui le soluzioni di deep learning producono i loro risultati, perché operano in un ambiente nascosto, detto black-box. Più che di una caratteristica, si tratta di un difetto e la comprensione di questa black-box potrebbe aprire enormi possibilità per l'IA.

Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)


L'NLP è l'elaborazione e la comprensione del linguaggio naturale da parte dei computer. Un concetto fondamentale dell'NLP è la trasformazione del linguaggio non strutturato in linguaggio strutturato.


L'NLP è ampiamente utilizzata nelle moderne soluzioni di IA. Alcuni esempi di NLP nell'IA sono:

  • Traduzione di testi
  • Analisi del sentiment
  • Sintesi di testi
  • Generazione di testi


Python dispone di un ampio supporto integrato per l'NLP, come scikit-learn, Natural Language Toolkit, PyNLPl e altre librerie, che lo rendono un linguaggio di programmazione molto popolare per lo sviluppo di applicazioni di IA.


La combinazione di strumenti NLP IA con altri software può rivelarsi particolarmente potente. Alcuni degli strumenti che si possono creare sono:


  • Motori di ricerca aziendali: puoi combinare funzioni di IA e NLP con la knowledge base della tua azienda e fornire risposte agli utenti che cercano dati specifici sulla società. Per creare il front-end, puoi rivolgerti agli sviluppatori freelance di Fiverr.
  • Chatbot: allo stesso modo, puoi creare chatbot alimentati da IA e NLP da integrare nel sito web aziendale.
  • Monitoraggio dei social media: grazie all'IA e all'NLP, puoi conoscere l'opinione che le persone hanno del tuo marchio e scrivere un software per attivare avvisi in caso di improvvisi cali di gradimento.

Visione artificiale (CV, Computer vision)


La CV è un campo multidisciplinare con ampie applicazioni nell'IA. Un uso significativo della CV è la comprensione del contenuto delle immagini.


Gli strumenti di CV lavorano in genere su reti neurali costruite con un'architettura diversa da quella delle reti neurali a modello linguistico.


L'apprendimento automatico e il deep learning sono fondamentali per le funzionalità avanzate della CV.


Due strumenti popolari basati sulla CV sono gli strumenti di intelligenza artificiale generativa per la generazione di immagini: Midjourney e DALL-E 2. Questi strumenti combinano funzionalità NLP con la tecnologia CV per generare spettacolari immagini IA.


DALL-E offre un'API pubblica per integrare la generazione di immagini IA nel tuo prodotto o servizio. Se non sei un programmatore, puoi trovare esperti qualificati che ti aiutino a lanciare il tuo prodotto di generazione di immagini IA.

Passo successivo: costruisci la tua app


Le possibilità di utilizzare l'IA in combinazione con altre tecnologie sono tantissime. Gli strumenti che si possono sviluppare sono limitati solo dall'abilità e dall'immaginazione. Con tutte queste conoscenze avanzate sull'IA, il passo successivo è iniziare a lavorare alla tua app. Hai bisogno di aiuto? Trova un esperto di codifica IA che ti aiuti a colmare il gap di competenze e a dare libero sfogo alla tua immaginazione.

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