Articles liés à Intelligenza Artificiale

Intelligenza Artificiale - Couverture souple

Rizzo, Riccardo

 
9788822899200: Intelligenza Artificiale

Synopsis

Elaborare le informazioni è diventata una sfida avvincente per il mondo contemporaneo dove la conoscenza è diventata parte fondamentale del nostro vivere. Gli studi dell’intelligenza artificiale hanno fatto passi da gigante e negli ultimi anni hanno un ruolo sempre più importante nelle nostre vite. Questo libro cerca di mettere chiarezza sulla situazione attuale e spiega, cercando di evitare complicati matematicismi, come funziona questa meraviglia moderna. Verranno analizzati alcuni esempi pratici per capire anche a chi non conosce la materia i principi di funzionamento dei vari livelli fino ad analizzare un progetto reale di intelligenza artificiale applicato alla guida autonoma. La lettura del libro è consigliata anche a chi non ha le basi informatiche e matematiche sulla teoria del machine learning. Argomenti trattati: prospettive dell’intelligenza artificiale, le priorità della ricerca, classificatori bayesiani, classificatori lineari, classificatori svm, classificatori softmax, reti neurali, reti neurali a convoluzione, esempi pratici di reti neurali, big data.

Les informations fournies dans la section « Synopsis » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.

Présentation de l'éditeur

Elaborare le informazioni è diventata una sfida avvincente per il mondo contemporaneo dove la conoscenza è diventata parte fondamentale del nostro vivere. Gli studi dell’intelligenza artificiale hanno fatto passi da gigante e negli ultimi anni hanno un ruolo sempre più importante nelle nostre vite. Questo libro cerca di mettere chiarezza sulla situazione attuale e spiega, cercando di evitare complicati matematicismi, come funziona questa meraviglia moderna. Verranno analizzati alcuni esempi pratici per capire anche a chi non conosce la materia i principi di funzionamento dei vari livelli fino ad analizzare un progetto reale di intelligenza artificiale applicato alla guida autonoma. La lettura del libro è consigliata anche a chi non ha le basi informatiche e matematiche sulla teoria del machine learning. Argomenti trattati: prospettive dell’intelligenza artificiale, le priorità della ricerca, classificatori bayesiani, classificatori lineari, classificatori svm, classificatori softmax, reti neurali, reti neurali a convoluzione, esempi pratici di reti neurali, big data.

Les informations fournies dans la section « A propos du livre » peuvent faire référence à une autre édition de ce titre.