Intelligenza Artificiale: Fondamenti e Applicazioni

Lezione 1.2

• Le immagini mostrano un processo per creare un modello di intelligenza artificiale.
• Usando un dataset, il modello impara a fare previsioni.
• Il dataset contiene dati su un tema specifico.
• Le previsioni del modello sono basate sui dati che ha imparato.

Lezione 2.1

• Questo schema mostra come la intelligenza artificiale può essere usata in vari campi.
• La intelligenza artificiale può essere usata per automatizzare compiti ripetitivi, migliorare i processi di decisione e risolvere problemi complessi.
• Le applicazioni della intelligenza artificiale sono vaste e in continua crescita.

Lezione 3

• Le immagini mostrano diversi tipi di apprendimento automatico.
• L'apprendimento supervisionato usa dati etichettati per addestrare un modello.
• L'apprendimento non supervisionato usa dati non etichettati per scoprire modelli e relazioni.
• L'apprendimento per rinforzo usa premi e punizioni per addestrare un agente a esibire un comportamento desiderato.

Lezione 4

• Le immagini mostrano un esempio di come la intelligenza artificiale può essere usata per la traduzione automatica.
• Il modello di intelligenza artificiale può tradurre il testo da una lingua all'altra.
• L'accuratezza della traduzione dipende dalla qualità del dataset usato per addestrare il modello.

Sezione 5

• Le immagini mostrano applicazioni di intelligenza artificiale in diversi settori.
• L'intelligenza artificiale può essere usata per automatizzare compiti ripetitivi, personalizzare le esperienze degli utenti, migliorare la sicurezza e ottimizzare i processi.
• L'intelligenza artificiale cambierà il modo in cui viviamo e lavoriamo nel futuro.