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Intelligenza artificiale. Istruzioni per l’uso. Come il Machine Learning e l’IA Generativa possono trasformare le attività e generare vantaggi competitivi. Completo di manuali di prompt-engineering e di costruzione di modelli di Machine Learning

Intelligenza artificiale. Istruzioni per l’uso. Come il Machine Learning e l’IA Generativa possono trasformare le attività e generare vantaggi competitivi. Completo di manuali di prompt-engineering e di costruzione di modelli di Machine Learning
Titolo Intelligenza artificiale. Istruzioni per l’uso. Come il Machine Learning e l’IA Generativa possono trasformare le attività e generare vantaggi competitivi. Completo di manuali di prompt-engineering e di costruzione di modelli di Machine Learning
Autore
Argomento Informatica Scienza dei calcolatori
Editore EPC
Formato
Formato Libro Libro: Libro in brossura
Pagine 240
Pubblicazione 09/2024
ISBN 9788892883017
 
15,00

 
1 copia disponibile in libreria
L’Intelligenza Artificiale ha superato i confini degli ambienti accademici e tecnologici, diventando argomento di conversazioni quotidiane e presenza costante anche nelle nostre tasche, come dimostra l’app di ChatGPT. Tuttavia, la comprensione spesso si ferma qui, confondendo l’intero campo dell’IA con una singola applicazione. Questo libro offre una panoramica accessibile e divulgativa dell’IA, illustrandone l’evoluzione dalla sua nascita negli anni ’50 fino ad oggi, con una doppia focalizzazione sul Machine Learning e sull’IA Generativa. Questi concetti vengono spiegati in modo intuitivo e semplice attraverso l’analisi di app di uso quotidiano come Netflix, Google Maps e Spotify. Il culmine è l’applicazione di questi concetti nella gestione del Binary Bistrot, un’impresa immaginaria che diventa il nostro laboratorio per l’innovazione. In conclusione, il testo analizza anche gli impatti etici dell’IA nel mondo del lavoro e nel rispetto dei diritti individuali. Inoltre, il libro contiene anche un manuale di prompt-engineering per un’interazione efficace con tecnologie come ChatGPT e indicazioni per la costruzione di modelli di Machine Learning senza necessità di programmazione.
 
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