Dopo aver esaminato le basi e l’architettura delle Convolutional Neural Networks (CNN) nei nostri precedenti articoli, ora è il momento di addentrarci nel processo di addestramento di queste affascinanti reti. In questo articolo, discuteremo la backpropagation, il metodo che le reti neurali utilizzano per apprendere dai dati, e presenteremo vari algoritmi di ottimizzazione utilizzati per migliorare l’efficienza e la precisione dell’apprendimento. Backpropagation – Il cuore dell’apprendimento La backpropagation è il motore che permette alle reti neurali di apprendere dai dati. Questo metodo, derivato dal calcolo differenziale, permette alla rete di aggiustare i suoi pesi e bias in modo da minimizzare la differenza

Nel sempre più vasto mondo dell’intelligenza artificiale (IA), esiste una tecnologia rivoluzionaria che ha cambiato il modo in cui le macchine “vedono” e “comprendono” il mondo intorno a loro: le Convolutional Neural Networks (CNN). Questi potenti algoritmi hanno aperto nuove frontiere nelle scienze informatiche, rendendo possibile ciò che un tempo era considerato fantascienza. Ma cosa sono esattamente le CNN e come funzionano? Preparati a scoprire tutto questo nel nostro viaggio attraverso la storia, i concetti fondamentali e le applicazioni di questa affascinante tecnologia. La storia delle Convolutional Neural Networks Le Convolutional Neural Networks, come molte delle migliori invenzioni dell’umanità, non sono nate

Nel panorama tecnologico contemporaneo, un termine si staglia con prepotenza sul resto: la rete neurale. Fondamento dell’intelligenza artificiale, le reti neurali rappresentano il futuro del nostro modo di interagire con la tecnologia. Ma che cos’è esattamente una rete neurale? Iniziamo il nostro viaggio. Definizione di una rete neurale Una rete neurale è un modello di calcolo ispirato al funzionamento del cervello umano. Questa similitudine non si limita a una semplice metafora: come il nostro cervello è composto da neuroni interconnessi, così una rete neurale è composta da unità di calcolo, o “neuroni artificiali”, organizzati in diversi strati. Ogni neurone riceve dei dati

L’intelligenza artificiale (IA) sta diventando sempre più pervasiva nella nostra vita quotidiana, influenzando settori come la sanità, l’automazione industriale, i trasporti e molto altro ancora. Tuttavia, una delle principali sfide che affrontiamo nell’adozione dell’IA è la sua mancanza di trasparenza e comprensibilità. Spesso, i modelli di intelligenza artificiale agiscono come una “scatola nera”, rendendo difficile comprendere il motivo per cui prendono determinate decisioni. Per superare questa limitazione, è emerso il concetto di Explainable AI (XAI), che mira a rendere l’IA interpretabile e spiegabile agli esseri umani. In questo articolo, esploreremo i concetti chiave di XAI e le sue implicazioni nel mondo reale.

Nell’era digitale in cui viviamo, l’intelligenza artificiale (AI) sta guadagnando sempre più attenzione. Ma cosa distingue un algoritmo classico da un software AI? In questo articolo, esploreremo le differenze tra questi due concetti in modo semplice ed accessibile, anche per coloro che non sono esperti nel campo dell’informatica. Algoritmo classico Un algoritmo classico può essere descritto come una serie di istruzioni precise e sequenziali che un computer segue per risolvere un determinato problema. Ad esempio, immaginiamo un algoritmo classico per ordinare una lista di numeri in ordine crescente. Uno dei metodi classici (ma poco efficaci) che studiamo all’università è chiamato “Bubble Sort”,