L’intelligenza artificiale è da sempre vista come una scienza del futuro, molto lontana da noi, invece, è molto più diffusa di quello che immaginiamo. Non si tratta di robot o tecnologie da film di fantascienza. Quando ci rivolgiamo a un’assistente vocale come Siri o Alexa per sapere come sarà il tempo domani, quando sfruttiamo la domotica per rendere più efficienti le nostre case, quando vediamo automobili che si muovono senza che ci sia nessuno alla guida, o il nostro smartphone si sblocca al riconoscimento del nostro viso o della nostra voce, siamo di fronte a strumenti che sfruttano l’intelligenza artificiale (AI). Un ramo dell’informatica che consente la programmazione e la progettazione di software e hardware che permettono di dotare le macchine di alcune caratteristiche considerate tipicamente umane come la percezione visiva, quella spazio temporale e anche la capacità di decidere, ed è il motore trainante della quarta rivoluzione industriale.
Che cosa è il machine learning
Uno degli aspetti più sfidanti dell’Intelligenza Artificiale è il machine learning o apprendimento automatico. Si tratta di una branca dell’AI che parte dalla teoria che i sistemi tecnologici possano imparare dai dati a loro disposizione e che attraverso queste risorse siano in grado di prendere decisioni in maniera autonoma. Un esempio? Basta pensare a quando riceviamo email o annunci pubblicitari personalizzati in base alle ricerche che abbiamo fatto online. In questi casi a sfruttare le potenzialità dell’intelligenza artificiale e del machine learning sono le agenzie di marketing che a partire dai Big Data provenienti da social e motori di ricerca, individuano abitudini e comportamenti degli utenti in modo da inviare email o annunci pubblicitari sulla base dei loro interessi. Anche alcuni social come Instagram sfruttano le potenzialità del machine learning, in particolare il social dedicato a fotografie e video, ha annunciato la volontà di mettere a punto un processo completamente automatizzato in grado di rilevare e rimuovere i commenti offensivi attraverso sistemi di AI e di machine learning.
La Data science e Python
Un’ulteriore branca dell’intelligenza artificiale è la Data Science, la disciplina che si occupa dell’analisi dei dati tramite l’AI. I data scientist sono professionisti in grado di eseguire e realizzare propri modelli di machine learning per raccogliere, incrociare e analizzare dati. Grazie all’Intelligenza Artificiale i data scientist hanno la possibilità di eseguire operazioni di classificazione e analisi dei dati rapidamente (molto più di quanto un essere umano potrebbe fare) e ottimizzare i processi di elaborazione degli stessi. Uno dei linguaggi di programmazione più diffusi, a disposizione degli scienziati dei dati, per la creazione di algoritmi di intelligenza artificiale e di machine learning, è Python. Flessibile, semplice e gratuito (è il linguaggio utilizzato anche dai creatori di Instagram) Python consente agli esperti di spaziare dalla creazione di visualizzazioni personalizzate fino ad arrivare all’elaborazione di reti neurali artificiali.
La specialization di Federica su Coursera
Da questa settimana sulla piattaforma Coursera è possibile iscriversi alla specialization Data science con Phyton e R realizzata da Federica Web Learning.
Grazie ai tre corsi: “Python: corso base – istruzioni per l’uso”, “Machine Learning e Data Mining in R” e “Python per la Data Science”, acquisirete le competenze necessarie per la preparazione, l’organizzazione e l’interpretazione dei dati, attraverso l’uso di Python e R.Grazie a laboratori e esperienze interattive ci sarà la possibilità di applicare immediatamente le conoscenze acquisite e di mettersi da subito alla prova con la scrittura di algoritmi e codici. Il programma si rivolge ai professionisti – già affermati o in formazione – che vogliano analizzare grandi quantità di dati attraverso le più recenti tecniche di Machine Learning e Deep Learning ma anche a tutti coloro che sono affascinati dall’intelligenza artificiale e dal machine learning e desiderano conoscere più da vicino questi temi.Diventa un Data Scientist, crea i tuoi algoritmi e scopri come analizzare i fenomeni più complessi, iscriviti ora.
