Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA)
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Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA)

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@LivelyHarpGuitar

Questions and Answers

Cosa si intende per Apprendimento Non Supervisionato?

  • La macchina apprende da dati non etichettati (correct)
  • La macchina utilizza sistemi di raccomandazione
  • La macchina apprende da dati etichettati
  • La macchina apprende attraverso rinforzi
  • Cosa sono i Sistemi di Raccomandazione?

  • Algoritmi che suddividono esempi di input in cluster
  • Algoritmi che apprendono da dati etichettati
  • Algoritmi che suggeriscono prodotti agli utenti basati sulle preferenze (correct)
  • Algoritmi che apprendono da rinforzi
  • Qual è il compito dell'algoritmo nel problema della Predizione del Prezzo delle Case?

    Predire nuovi prezzi corretti in base alle dimensioni delle case non presenti negli esempi

    Il Problema del Cocktail Party consiste nel distinguere ______________ che parlano contemporaneamente.

    <p>due voci</p> Signup and view all the answers

    RStudio è un IDE per R e Python.

    <p>True</p> Signup and view all the answers

    Qual è la definizione di Intelligenza Artificiale (IA)?

    <p>La creazione di macchine in grado di svolgere compiti che richiedono intelligenza umana.</p> Signup and view all the answers

    Il Test di Turing è stato proposto da Alan Turing nel 1960.

    <p>False</p> Signup and view all the answers

    Cosa è il Test di Turing?

    <p>Un esperimento mentale ideato per valutare se una macchina può pensare.</p> Signup and view all the answers

    Il Test di Turing richiede che un esaminatore umano non riesca a distinguere se le risposte provengano da un essere umano o da una ______.

    <p>macchina</p> Signup and view all the answers

    Qual è l'obiettivo principale dell'IA?

    <p>Creare sistemi che possano svolgere compiti che normalmente richiedono intelligenza umana.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA)

    • L'IA è un campo multidisciplinare che si concentra sulla creazione di macchine in grado di svolgere compiti che normalmente richiederebbero intelligenza umana.
    • Gli obiettivi principali dell'IA includono comprendere l'intelligenza umana e costruire macchine intelligenti.

    Definizione di IA

    • L'IA è definita come la capacità di una macchina di imitare funzioni cognitive umane come l'apprendimento e la risoluzione dei problemi.

    Test di Turing

    • Il Test di Turing è un esperimento mentale ideato per rispondere alla domanda "Una macchina può pensare?".
    • Un computer supera il test se un esaminatore umano, comunicando con la macchina attraverso un'interfaccia scritta, non riesce a distinguere se le risposte provengono da un essere umano o da una macchina.
    • Per superare il Test di Turing, un computer deve possedere diverse capacità come l'elaborazione del linguaggio naturale, la rappresentazione della conoscenza, il ragionamento automatizzato e l'apprendimento automatico.

    Pensare Umanamente: La Modellizzazione Cognitiva

    • Per dire che un programma pensa come un essere umano, dobbiamo prima comprendere come pensano gli esseri umani.
    • Ci sono tre metodi principali per capire come pensano gli esseri umani: l'introspezione, gli esperimenti psicologici e l'imaging cerebrale.

    Pensare Razionalmente: Leggi del Pensiero

    • Aristotele è considerato uno dei pionieri del pensiero razionale.
    • Egli tentò di codificare il "pensiero corretto" attraverso i sillogismi, che sono strutture argomentative che garantiscono conclusioni corrette date premesse corrette.

    Agire Razionalmente: L'Agente Razionale

    • L'approccio del pensare razionalmente è spesso implementato tramite il concetto di agente razionale.
    • Un agente razionale è un'entità che percepisce il proprio ambiente e agisce in modo da massimizzare le proprie possibilità di successo.

    Machine Learning (ML)

    • Il Machine Learning è il campo di studi che offre ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati in modo esplicito.
    • Il Machine Learning è un sotto-campo dell'Intelligenza Artificiale in cui la conoscenza proviene dall'esperienza e dall'induzione.

    Definizione di Machine Learning

    • Secondo Arthur Samuel, il Machine Learning è il campo di studi che offre ai computer la capacità di apprendere senza essere programmati in modo esplicito.
    • Un'altra definizione fornita da Tom Mitchell descrive il Machine Learning come, "Un programma per computer impara dall'esperienza E rispetto a qualche compito T e qualche misura di prestazione P, se la sua prestazione su T, misurata da P, migliora con l'esperienza E".

    Apprendimento Supervisionato

    • Nell'apprendimento supervisionato, l'agente osserva le coppie input-output e apprende una funzione che mappa gli input agli output.
    • Esempi di apprendimento supervisionato includono la classificazione di immagini e la predizione dei prezzi delle case.

    Apprendimento Non Supervisionato

    • Nell'apprendimento non supervisionato, l'agente apprende i modelli nell'input senza alcun feedback esplicito.
    • L'attività di apprendimento non supervisionato più comune è il clustering, ovvero il raggruppamento di esempi di input in cluster utili.
    • Esempi di clustering includono la segmentazione di mercato e l'analisi dei social network.

    Conclusione

    • Il Machine Learning è un campo potente e versatile che consente ai computer di imparare dai dati e migliorare le proprie prestazioni in vari compiti.
    • Dall'apprendimento supervisionato e non supervisionato all'apprendimento con rinforzo e ai sistemi di raccomandazione, le tecniche di machine learning stanno rivoluzionando settori come l'analisi dei dati, la visione artificiale, la guida autonoma e molti altri.

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