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Come è strutturato il glossario IA?
Come è strutturato il glossario IA?
Il glossario è strutturato in due parti, una con i termini di base e una con quelli più tecnici e di approfondimento.
Cosa è un agente intelligente?
Cosa è un agente intelligente?
Un programma o dispositivo che percepisce il suo ambiente attraverso sensori e agisce su di esso per raggiungere determinati obiettivi. Gli agenti intelligenti apprendono e migliorano le proprie azioni basandosi sui dati raccolti.
Cosa è un algoritmo?
Cosa è un algoritmo?
Una serie di regole o istruzioni sequenziali progettate per eseguire operazioni specifiche e risolvere problemi.
Quali sono gli esempi di algoritmi in IA?
Quali sono gli esempi di algoritmi in IA?
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Cosa è un'analisi predittiva?
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Che tipo di analisi predittiva può essere utilizzata da una scuola?
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Cosa si intende per automazione?
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Cosa si intende per autonomia?
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Cosa significa beneficenza nell'Etica dell'IA?
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Qual è il ruolo della beneficenza nell'Etica dell'IA?
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Cosa si intende per Big Data?
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Cosa si intende per capacità computazionali?
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Qual è il ruolo dei chatbot?
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Cosa si intende per classificazione?
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Cosa si intende per Cloud Computing?
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Quali sono i vantaggi del Cloud Computing?
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Cosa si intende per Computer Vision?
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Quali sono alcune applicazioni utili della Computer Vision?
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Cosa si intende per Data Mining?
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Cosa sono i Deepfake?
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Cosa si intende per Deep Learning?
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Cosa si intende per dati strutturati?
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Cosa si intende per elaborazione parallela?
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Cosa si intende per Esplicabilità nell'Etica dell'IA?
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Cosa significa Etica dell'IA?
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Cosa si intende per giustizia nell'Etica dell'IA?
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Cosa si intende per GPT (Generative Pre-trained Transformer)?
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Cosa si intende per Image Recognition (Riconoscimento delle immagini)?
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Cosa si intende per Intelligenza Artificiale Generale (AGI)?
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Cosa si intende per Intelligenza Artificiale Generativa?
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Cosa si intende per Intelligenza Artificiale Ristretta?
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Cosa sono i Large Language Models?
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Cosa si intende per Machine Learning (Apprendimento Automatico, ML)?
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Cosa si intende per Modellazione Predittiva?
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Cosa si intende per Natural Language Processing (Elaborazione del Linguaggio Naturale, NLP)?
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Cosa si intende per Neuroni Artificiali?
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Cosa si intende per Non maleficenza nell'Etica dell'IA?
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Cosa si intende per Optical Character Recognition (Riconoscimento Ottico dei Caratteri, OCR)?
Cosa si intende per Optical Character Recognition (Riconoscimento Ottico dei Caratteri, OCR)?
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Cosa si intende per Reinforcement Learning (Apprendimento per Rinforzo)?
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Cosa si intende per Robotica?
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Cosa si intende per Rete Neurale?
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Cosa si intende per Scienza Dei Dati?
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Cosa si intende per Supervised Learning (Apprendimento Supervisionato)?
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Cosa si intende per Sistema Esperto?
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Cosa si intende per Test di Touring?
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Cosa si intende per Text-to-Image?
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Cosa si intende per Unsupervised Learning (Apprendimento Non Supervisionato)?
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Study Notes
Glossario IA - Conoscenze di Base
- Agente Intelligente: Un programma o dispositivo che percepisce l'ambiente e agisce per raggiungere obiettivi, apprendendo e migliorando le azioni. Esempio: un assistente virtuale che impara le preferenze dell'utente.
- Algoritmo: Una serie di regole per eseguire operazioni e risolvere problemi; in IA, possono identificare modelli o prendere decisioni. Esempio: l'algoritmo di Netflix che consiglia film.
- Analisi predittiva: Uso di dati storici e algoritmi per prevedere eventi futuri. Esempio: Le scuole utilizzano questa analisi per valutare il rischio di abbandono scolastico.
- Automazione: Utilizzo di sistemi per svolgere attività senza intervento umano, aumentando l'efficienza e riducendo gli errori. Esempio: robot nelle fabbriche automobilistiche.
- Autonomia (Etica): Principio che sottolinea l'importanza di preservare l'autonomia umana nelle decisioni basate sull'IA, evitando una dipendenza non critica dalla tecnologia.
- Beneficenza (Etica): Obbligo di agire per il bene degli esseri umani, garantendo che le applicazioni IA promuovano il benessere senza arrecare danni.
- Big Data: Ingenti quantità di dati, sia strutturati che non, analizzati per trovare pattern e tendenze, soprattutto nelle interazioni umane.
- Capacità computazionali: Misura delle prestazioni di un sistema informatico, come velocità di elaborazione, memoria e calcolo parallelo, cruciali per gli algoritmi di IA, specie con grandi volumi di dati.
- Chatbot: Programmi informatici che conversano con gli utenti, usualmente via testo. Utilizzano machine learning per migliorare le risposte e apprendere dalle interazioni precedenti.
- Classificazione: Assegnazione di etichette ad esempi di dati basandosi su esempi di apprendimento pre-etichettati, fondamentale in molte applicazioni come la diagnostica medica o la filtrazione di email.
- Cloud Computing: Accesso alle risorse di elaborazione (server e storage) tramite internet. Offre scalabilità, efficienza e accessibilità alle informazioni, essenziale per sistemi complessi di IA.
- Computer Vision: Capacità dei sistemi informatici di interpretare informazioni visive come gli esseri umani, elaborando immagini e video per compiti specifici.
- Data Mining: Processo analitico per scoprire relazioni, pattern e tendenze nei grandi set di dati, estraendo informazioni preziose.
Glossario IA - Conoscenze di Base (pag. 2)
- Deep Data: Dati strutturati e non strutturati, dati organizzati in modo ordinato (tabelle, database) e dati non organizzati (testi, immagini, video).
- Deepfake: Tecnica che sovrappone contenuti nuovi a file audio/video, realizzando falsi volti, voci e movimenti, di frequente usando reti neurali profonde (GAN).
- Deep Learning (DL): Branca avanzata del machine learning basata su reti neurali a più livelli per apprendere autonomamente da grandi quantità di dati e rilevare pattern complessi.
Glossario IA - Conoscenze di Base (pag. 3)
- Elaborazione parallela: Modalità di calcolo dove più calcoli o processi vengono eseguiti contemporaneamente su diversi processori, sfruttata per l'alta efficienza in analisi di grandi dati, simulazioni complesse e addestramento modelli IA/ML.
Glossario IA - Conoscenze di Base (pag. 4)
- Esplicabilità (Etica): Capacità di spiegare e rendere comprensibili le decisioni e i processi degli algoritmi di IA, enfatizzando trasparenza e responsabilità.
- Etica dell'IA: Campo di indagine che esamina le implicazioni morali e sociali dell'intelligenza artificiale, considerando diritti alla privacy, pregiudizi algoritmici, responsabilità e impatto sociale.
- Giustizia (Etica): Principio che mira alla equa distribuzione di benefici e danni da tecnologia IA, evitando discriminazioni e garantendo accesso equo ai vantaggi.
- GPT (Generative Pre-trained Transformer): Modello di linguaggio basato sull'architettura Transformer che utilizza il Deep Learning per produrre testo simile a quello umano.
- Image Recognition (Riconoscimento immagini): Processo automatico per identificare oggetti, persone o azioni in immagini tramite algoritmi di deep learning, come reti neurali convoluzionali.
- Intelligenza Artificiale Generale (AGI): Forma di IA capace di comprendere, apprendere ed eseguire compiti intellettuali paragonabili all'intelligenza umana.
Glossario IA - Conoscenze di Base (pag. 5)
- Intelligenza Artificiale Generativa: Tipo di IA che crea nuovi contenuti come immagini, testi e suoni indistinguibili da quelli umani, imiti stili e caratteristiche dei dati appresi.
- Intelligenza Artificiale Ristretta: IA debole, progettata per compiere una o poche attività specifiche, senza una consapevolezza generale umana.
- Large Language Models: Sistemi di IA addestrati su grandi quantità di testo, capaci di comprendere e generare linguaggio naturale e coerente.
- Machine Learning (ML): Sottocampo IA dove i computer apprendono e migliorano le loro prestazioni dalle esperienze (dati) senza essere programmati esplicitamente.
- Modellazione predetta: Tecnica che utilizza dati storici e analisi statistiche per prevedere eventi futuri.
- Natural Language Processing (NLP): Ramo IA per far comprendere e manipolare il linguaggio umano ai computer, leggendo, ascoltando, interpretando e ricavando informazioni importanti.
Glossario IA - Conoscenze di Base (pag. 6)
- Neuroni artificiali: Elementi di base nelle reti neurali artificiali, imitando i neuroni umani per elaborare segnali di input e creare output.
- Non maleficenza (Etica): Principio etico che richiede che le tecnologie IA non arrechino danno agli utenti o alla società.
- OCR (Optical Character Recognition): Tecnologia che converte immagini di testo in dati testuali editabili, riconoscendo caratteri scritti o stampati.
- Rete neurale: Reti di neuroni artificiali, strutturate in livelli, per apprendere dai dati, identificare pattern e prendere decisioni.
- Reinforcement Learning (Apprendimento per Rinforzo): Tipo di apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni ottimizzando le azioni basate su ricompense o penalità ottenute.
- Robotica: Campo ingegneristico per progettare, costruire, operare e usare robot per svolgere compiti automatici.
Glossario IA - Conoscenze di Base (pag. 7)
- Scienza dei dati: Disciplina interdisciplinare che estrae conoscenza e intuizioni da grandi quantità di dati strutturati e non strutturati usando metodi scientifici, dati statistici e altro.
- Supervised Learning (Apprendimento Supervisionato): Metodo ML dove un modello impara su dati etichettati, così poi predire o classificare nuovi dati senza bisogno di istruzioni aggiuntive.
- Sistema esperto: Applicazione informatica che simula competenze specialistiche umane per analizzare informazioni e fornire consigli, come un sistema diagnostico medico.
- Test di Turing: Metodo per valutare se una macchina può simulare l'intelligenza umana attraverso una conversazione testuale.
- Text-to-image: Modelli di IA che creano immagini realistiche partendo da descrizioni testuali.
- Unsupervised Learning (Apprendimento Non Supervisionato): Tipo di ML per imparare struttura e pattern da dati senza etichette, spesso raggruppando simili dati in cluster.
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