Introduzione all'Intelligenza Artificiale
42 Questions
0 Views

Choose a study mode

Play Quiz
Study Flashcards
Spaced Repetition
Chat to lesson

Podcast

Play an AI-generated podcast conversation about this lesson

Questions and Answers

Quale affermazione meglio descrive il metodo di apprendimento supervisionato?

  • Permette ai sistemi di imparare senza alcun intervento umano.
  • Richiede dati di input e output per addestrare un sistema. (correct)
  • Utilizza solo dati non etichettati per trovare schemi.
  • Si basa esclusivamente su algoritmi complicati.

    • Che cosa è successo a Ke Jie durante la sua sfida con AlphaGo?

  • Ha vinto facilmente grazie alla sua strategia.
  • Ha perso ancora a causa della nuova versione di AlphaGo. (correct)
  • Ha pareggiato grazie a una mossa sorprendente.
  • Non ha partecipato alla sfida.

    • Cosa implica il passaggio dalla programmazione esplicita all'apprendimento automatico?

  • L'algoritmo deve imparare a risolvere i problemi attraverso i dati. (correct)
  • Non è necessario fornire dati etichettati al sistema.
  • La scrittura di codice diventa più complicata.
  • Si smette di utilizzare i dati come input.

    • Qual è la principale differenza tra apprendimento supervisionato e non supervisionato?

    <p>L'apprendimento supervisionato richiede dati di input e output, il non supervisionato no.</p> Signup and view all the answers

    Cosa distingue un algoritmo di machine learning da un algoritmo tradizionale?

    <p>Gli algoritmi di machine learning si adattano ai dati per risolvere problemi.</p> Signup and view all the answers

    Qual è uno degli aspetti principali del paradosso di Moravec?

    <p>Il ragionamento di alto livello richiede pochissimo calcolo.</p> Signup and view all the answers

    Cosa si intende per apprendimento secondo il contenuto fornito?

    <p>Trasformare l'esperienza in patrimonio conoscitivo da utilizzare autonomamente.</p> Signup and view all the answers

    Qual è uno dei processi caratteristici dell'intelligenza naturale?

    <p>Interazione umana basata su messaggi scritti.</p> Signup and view all the answers

    Chi ha articolato il principio del paradosso di Moravec?

    <p>Hans Moravec</p> Signup and view all the answers

    Che cosa è considerato difficile da replicare nei computer secondo le osservazioni degli esperti?

    <p>Capacità di percezione e mobilità simili a quelle di un bambino di un anno.</p> Signup and view all the answers

    Qual è una delle difficoltà nell'automazione delle abilità umane?

    <p>L'incapacità di riconoscere le capacità inconsce.</p> Signup and view all the answers

    Cosa implica l'interdisciplinarietà secondo il contenuto fornito?

    <p>Utilizzare competenze di base in modo congiunto.</p> Signup and view all the answers

    Qual è uno degli effetti dell'esperienza nel processo di apprendimento?

    <p>La creazione di un patrimonio conoscitivo utilizzabile autonomamente.</p> Signup and view all the answers

    Qual è la funzione principale di un albero decisionale?

    <p>Dividere i dati di input per prendere decisioni</p> Signup and view all the answers

    Che tipo di dati possono essere utilizzati come input in un albero decisionale?

    <p>Dati sia discreti che continui</p> Signup and view all the answers

    Quale di queste affermazioni è vera riguardo all'output di un albero decisionale?

    <p>Può includere valori come Vero o Falso</p> Signup and view all the answers

    Nell'esempio di albero decisionale fornito, quale attributo viene interrogato per decidere se aspettare?

    <p>Affollato?</p> Signup and view all the answers

    Che tipo di classificazione è mostrata nell'esempio dell'albero decisionale?

    <p>Classificazione booleana</p> Signup and view all the answers

    Quale dei seguenti passi NON viene eseguito quando si utilizza un albero decisionale?

    <p>Calcolare la media dei dati</p> Signup and view all the answers

    Cosa rappresenta la radice di un albero decisionale?

    <p>Il punto di partenza per la suddivisione dei dati</p> Signup and view all the answers

    Qual è un esempio di output possibile per un albero decisionale?

    <p>Vero o Falso</p> Signup and view all the answers

    Qual è la principale differenza tra programmazione esplicita e machine learning?

    <p>Il machine learning usa la probabilità, mentre la programmazione esplicita si basa sulla logica.</p> Signup and view all the answers

    Cosa si intende per Data Mining?

    <p>L'analisi di dati per trovare informazioni sconosciute.</p> Signup and view all the answers

    Arthur Samuel ha definito il machine learning come?

    <p>Un settore dell'AI che permette ai computer di apprendere senza programmazione esplicita.</p> Signup and view all the answers

    Qual è un aspetto fondamentale dell'addestramento di un sistema di machine learning?

    <p>Il sistema trova strutture nei dati forniti.</p> Signup and view all the answers

    Qual è la definizione di algoritmo secondo il contenuto?

    <p>Una soluzione di un problema attraverso una sequenza di passi/istruzioni.</p> Signup and view all the answers

    Quale delle seguenti affermazioni descrive meglio Deep Blue?

    <p>Un software che applica programmazione esplicita usando conoscenze letterarie.</p> Signup and view all the answers

    Perché l'analisi statistica classica non è utilizzabile con i dataset per il machine learning?

    <p>I dataset sono troppo grandi per l'analisi statistica.</p> Signup and view all the answers

    Qual è stato uno dei principali motivi per cui l'IA ha visto un grande sviluppo negli ultimi anni?

    <p>La potenza computazionale fornita dagli elaboratori è aumentata enormemente.</p> Signup and view all the answers

    Qual è l'obiettivo principale del machine learning rispetto alla programmazione tradizionale?

    <p>Migliorare costantemente le performance attraverso l'apprendimento dai dati.</p> Signup and view all the answers

    In quale anno Deep Blue ha sconfitto Garry Kasparov?

    <p>1997</p> Signup and view all the answers

    Quale di queste affermazioni è vera riguardo all'addestramento di un sistema di machine learning?

    <p>Fornisce dati in input per scoprire strutture statistiche.</p> Signup and view all the answers

    Qual è la principale differenza tra Deep Blue e AlphaGo?

    <p>Deep Blue si basa su programmazione esplicita mentre AlphaGo utilizza tecniche di apprendimento automatico.</p> Signup and view all the answers

    Qual è la relazione tra la quantità di dati e le possibilità di apprendimento in machine learning?

    <p>Una grande quantità di dati aumenta le possibilità di apprendimento.</p> Signup and view all the answers

    Che tipo di dati sono stati forniti ad AlphaGo per addestrarlo?

    <p>Sequenze di mosse di partite di grandi campioni.</p> Signup and view all the answers

    Quale delle seguenti caratteristiche è associata agli algoritmi di intelligenza artificiale?

    <p>Possono interagire tra loro in vari modi.</p> Signup and view all the answers

    Quale affermazione è vera riguardo ai percettroni di Rosenblatt?

    <p>Rappresentano una forma primitiva di reti neurali.</p> Signup and view all the answers

    Qual è l'obiettivo principale dell'apprendimento non supervisionato?

    <p>Esplorare i dati per trovare strutture intrinseche.</p> Signup and view all the answers

    Quale algoritmo è comunemente associato all'analisi dei cluster?

    <p>Algoritmo k-means</p> Signup and view all the answers

    Cosa significa massimizzare le distanze tra cluster nell'analisi dei cluster?

    <p>Garantire che i cluster siano separati gli uni dagli altri.</p> Signup and view all the answers

    Qual è una applicazione dell'analisi dei cluster?

    <p>Raggruppare geni e proteine con funzionalità simili.</p> Signup and view all the answers

    In cosa si distingue il reinforcement learning rispetto ad altri metodi di apprendimento?

    <p>Apprende attraverso interazioni con l'ambiente.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Introduzione all'Intelligenza Artificiale e Machine Learning

    • Il corso si concentra su Informatica per la Comunicazione, Marketing e Digital Media
    • Il corso affronta l'Introduzione all'Intelligenza Artificiale e il Machine Learning
    • Il docente è la Prof.ssa Alessandra Musolino
    • L'anno accademico è 2024-2025

    Storia dell'Intelligenza Artificiale

    • Nel 1956, al Dartmouth College nel New Hampshire, un gruppo di scienziati si è riunito per discutere di concetti che potevano essere riassunti come Intelligenza Artificiale (AI)
    • I principali temi erano l'Elaborazione del Linguaggio Naturale, le Reti Neurali, i Principi e le Tecniche di Astrazione, la Teoria della Computabilità e la Costruzione di Modelli Creativi.
    • Lo studio si concentrerà sull'ipotesi che l'apprendimento e le altre caratteristiche dell'intelligenza possano essere descritte con una precisione tale da permettere la costruzione di una macchina per simularli.
    • La costruzione di macchine in grado di risolvere problemi normalmente esclusivi dell'uomo e di migliorare autonomamente.

    Prima Definizione di AI

    • L'Intelligenza Artificiale (AI) è la teoria e lo sviluppo di un sistema informatico in grado di svolgere compiti che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come la percezione visiva, il riconoscimento del parlato e il processo decisionale. (English Oxford Living Dictionary)

    Intelligenza Naturale

    • Riferimento all'ambiente circostanze: Percezione sensoriale, Osservazione, Ragionamento e Problem-solving
    • Il dato descritto in modo elementare (fatto, oggetto, evento) tramite simboli o combinazioni di simboli.
    • Il dato diventa informazione quando consente di scegliere; l'Informazione diventa conoscenza quando consente di capire; la Conoscenza diventa competenza quando consente di agire
    • Processo di apprendimento, comunicazione tra entità intelligenti e comprensione.

    Paradosso di Moravec

    • La scoperta da parte di ricercatori in Intelligenza Artificiale e Robotica che il ragionamento di alto livello richiede una quantità minima di calcolo, mentre capacità di basso livello (sensomotorie) richiedono enormi risorse computazionali.
    • Es. facilità di far eseguire a un computer attività di livello adulto (giochi da tavolo), ma difficoltà nel riprodurre competenze di un bambino piccolo (percezione e mobilità).
    • Enfatizzare la difficoltà di riprodurre abilità umane complesse.

    Interdisciplinarietà

    • L'applicazione congiunta di competenze provenienti da diverse discipline scientifiche (Informatica, Biologia, Psicologia, Matematica, Statistica, Calcolo delle Probabilità) è fondamentale.
    • Necessità di un background interdisciplinare per lo sviluppo di strumenti e di una cooperazione efficace nei team.

    Algoritmo e Fondamenti della Disciplina

    • Gli algoritmi sono fondamentali nell'informatica, trasformano il mondo ed è necessario per governarne il futuro.
    • Soluzione ai problemi tramite una sequenza di passaggi o istruzioni.

    Algoritmi di IA

    • Le tecniche di apprendimento automatico sono state sviluppate fin dagli anni '80.
    • L'enorme aumento della potenza di calcolo e della disponibilità dei grandi dataset hanno reso possibili molte applicazioni moderne.
    • Tecniche come il percettrone di Rosenblatt (reti neurali) aiutano a comprendere molte tecnologie moderne.

    Deep Blue e AlphaGo: Differenze

    • Confronto tra il programma Deep Blue dell'IBM (1997) e il programma AlphaGo (2016): programmazione esplicita vs. apprendimento automatico.
    • Deep Blue utilizzava la programmazione esplicita basata sulla conoscenza esistente riguardo alle regole degli scacchi.
    • AlphaGo, invece, sfruttava le tecniche di apprendimento automatico con enormi quantità di dati.

    Machine Learning: Appunti

    • Ruolo del Machine Learning nel passare dalla programmazione esplicita a processi di apprendimento basati sui dati.
    • L'apprendimento supervisionato si concentra sull'addestrare un sistema per un compito specifico tramite dati "etichettati".
    • L'apprendimento non supervisionato esplora dati per individuare pattern e strutture senza "etichette".
    • Ruolo dell'input e dell'output.

    Machine Learning: Apprendimento Supervisionato

    • Descrizione generale dell'apprendimento supervisionato
    • Rappresentazione dei dati di input e output.
    • La valutazioni del risultato per ottimizzare l'algoritmo.

    Elementi Caratteristici dell'Apprendimento Supervisionato

    • Importanza dei dati di input correttamente rappresentati.
    • L'algoritmo individua relazioni e pattern nei dati.
    • Feedback di valutazione per migliorare l'algoritmo.

    Apprendimento Supervisionato: Classificazione

    • Applicazione dell'inferenza per classificazione di dati.
    • Metodologia chiave: target, valori loss, classificazione, etichette.
    • Classificazione multi-etichetta: elaborazione di dati con più di un'etichetta possibile.

    Albero Decisionale

    • Metodo di classificazione basato su albero decisionale per prendere decisioni.
    • Il processo parte dalla radice dell'albero e si sviluppa in base alle domande poste.
    • I dati possono essere sia discreti che continui.
    • Questo metodo impiega classificazione booleana (vero o falso).

    Apprendimento degli alberi decisionali

    • Descrizione del problema di decisione in un ristorante.
    • Attributi utilizzabili per la scelta (ad esempio, tempo di attesa, presenza di un bar, tipo di ristorante).

    Rappresentazioni basate su Attributi

    • Tabelle, o esempi, di dati su cui applicare l'analisi degli alberi decisionali.

    Apprendimento Supervisionato: Regressione

    • Predizione di variabili target a scala continua, attraverso l'analisi di tendenze e previsioni.
    • Differenziazione tra regressione lineare (una sola variabile descrittiva) e regressione multipla o non lineare (più variabili descrittive).
    • Focus su concetti chiave (target, regressione scalare, regressione vettoriale).

    Apprendimento Supervisionato VS Apprendimento Non Supervisionato

    • Introduzione delle differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.
    • Apprendimento supervisionato: relazione tra attributi del dataset e attributo target.
    • Apprendimento non supervisionato: esplorazione di strutture intrinseche nei dati senza attributo target.

    Apprendimento non Supervisionato: Analisi dei Cluster

    • Metodologia per raggruppare elementi simili in base a proprietà comuni.
    • Minimizzazione delle distanze all'interno di ciascun cluster.
    • Massimizzazione delle distanze fra i diversi cluster.

    Applicazioni dell'analisi dei cluster

    • Diverse applicazioni dell'analisi dei cluster in diverse aree.
    • Compresione di documenti correlati, identificazione di funzioni biologiche simili, analisi di stock.
    • Riepilogo di dataset di grandi dimensioni per miglioramento dell'efficienza.

    Reinforcement Learning

    • Apprendimento per ottimizzazione della ricompensa attraverso azioni interattive in un ambiente.
    • Processi di feedback non sono noti per ogni singola azione.

    Studying That Suits You

    Use AI to generate personalized quizzes and flashcards to suit your learning preferences.

    Quiz Team

    Related Documents

    Introduzione all'Intelligenza Artificiale e Machine Learning PDF

    Description

    Questo quiz esplora i fondamenti dell'Intelligenza Artificiale e del Machine Learning, come vengono applicati in informatica, marketing e media digitali. Affronta la storia dell'AI, dai primi sviluppi negli anni '50 fino alle recenti innovazioni. Testa la tua conoscenza su questi argomenti chiave e sulle tecniche fondamentali utilizzate nella creazione di macchine intelligenti.

    More Like This

    Use Quizgecko on...
    Browser
    Open
    Browser
    Browser