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Intelligenza Artificiale Generativa: Cos'è e Come Funziona

Come esperti di intelligenza artificiale e tecnologia, siamo entusiasti di introdurti al fascinante mondo dell'Intelligenza Artificiale Generativa (AI). Ti sei mai chiesto come l'AI possa creare contenuti nuovi e originali, come immagini, musica e testi, che non sono mai esistiti prima?


Ebbene, è esattamente ciò che fa l'Intelligenza Artificiale Generativa! Sfruttando la potenza delle tecniche di Apprendimento Automatico e Deep Learning, l'AI Generativa può generare nuovi dati e spingere i confini della creatività.


L'Intelligenza Artificiale Generativa ha una vasta gamma di applicazioni, dal gaming e l'intrattenimento alla medicina e al design di prodotti. Può persino essere utilizzata in campi come la cybersecurity e il riconoscimento facciale. Le possibilità sono infinite! Applicando l'apprendimento non supervisionato o auto-supervisionato a un insieme di dati, un sistema di Intelligenza Artificiale Generativa apprende modelli e strutture, consentendogli di generare output nuovi e unici.


Ma le capacità dell'Intelligenza Artificiale Generativa vanno oltre la semplice creazione di nuovi contenuti. Ha il potenziale per diventare parte integrante della nostra vita quotidiana, proprio come Internet e gli smartphone. Tuttavia, come accade con ogni tecnologia potente, ci sono implicazioni etiche e potenziali rischi da considerare. Nonostante ciò, lo sviluppo dell'Intelligenza Artificiale Generativa è una frontiera entusiasmante che promette di rivoluzionare varie industrie e sbloccare nuove possibilità. Quindi, unisciti a noi mentre esploriamo il mondo dell'Intelligenza Artificiale Generativa e scopriamo il suo incredibile potenziale


  • L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per generare nuovi dati, come immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza.

  • La GenAI può essere utilizzata in settori come il gioco, l'intrattenimento, la progettazione di prodotti, la medicina, la scoperta di nuovi farmaci, l'identificazione facciale, la sicurezza informatica, ecc.

  • Le capacità di un sistema di IA generativa dipendono dal tipo di set di dati utilizzato, come testo, codice, immagini, musica, video, molecole, multimodale.

  • Alcuni rischi dell'IA generativa includono l'utilizzo fraudolento da parte di hacker, la riproposizione di pregiudizi sociali dannosi, la generazione di informazioni scorrette e i rischi di sicurezza e legali.

  • Red Hat offre soluzioni per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di AI e modelli di ML, come Red Hat OpenShift AI e Red Hat OpenShift Data Science.



Intelligenza Artificiale Generativa: Cos'è e Come Funziona
Intelligenza Artificiale Generativa: Cos'è e Come Funziona


Cos'è l'Intelligenza Artificiale Generativa?

L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) è una tecnologia che utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per creare nuovi dati, come immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza. Questa forma di intelligenza artificiale ha il potenziale di rivoluzionare il modo in cui lavoriamo e creiamo, aprendo nuove possibilità e sfide.


Definizione Intelligenza Artificiale Generativa

L'IA generativa si basa sull'apprendimento automatico non supervisionato o auto-supervisionato, dove l'algoritmo impara dai dati non etichettati. A differenza del machine learning supervisionato, in cui vengono forniti sia input che output, l'apprendimento non supervisionato fornisce solo dati di input. L'IA generativa va oltre il riconoscimento dei modelli e può generare nuove immagini o descrizioni testuali. L'output generato è una combinazione dei dati utilizzati per addestrare l'algoritmo e i risultati possono apparire creativi e originali grazie alla grande quantità di dati utilizzati e agli elementi casuali coinvolti.



Tecniche utilizzate nell'Intelligenza Artificiale Generativa

L'IA generativa si basa su modelli di Deep Learning, che ricreano schemi appresi durante l'addestramento su grandi volumi di dati. Questi modelli di Deep Learning non memorizzano una copia dei dati, ma ne codificano una versione con punti dati simili per generare dati nuovi e originali. Il Deep Learning è una tecnica di Machine Learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare e interpretare grandi volumi di dati. Una rete neurale è una tecnologia che emula il funzionamento dei sistemi neurali biologici e viene utilizzata nel Deep Learning per connettere punti dati.



Settori di applicazione dell'Intelligenza Artificiale Generativa

L'IA generativa trova applicazione in diversi settori, tra cui il gioco, l'intrattenimento, la progettazione di prodotti, la medicina, la scoperta di nuovi farmaci, l'identificazione facciale, la sicurezza informatica e molti altri. Alcuni esempi di applicazioni di IA generativa sono i chatbot, la creazione ed editing di immagini, l'assistenza alla stesura di codice software e la ricerca scientifica. Questa tecnologia viene utilizzata anche in contesti professionali per visualizzare progetti creativi e svolgere attività in modo efficiente.



Esempi concreti di Intelligenza Artificiale Generativa

L'IA generativa ha già prodotto numerosi esempi concreti di applicazioni. Alcuni di questi includono ChatGPT, DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft Bing Chat, Google Bard, Midjourney, Stable Diffusion e Adobe Firefly. Queste applicazioni utilizzano l'IA generativa per generare testi, immagini, codice e altri contenuti, offrendo soluzioni innovative e creative.



Come applicare l'IA generativa

L'IA generativa offre molte opportunità per l'applicazione pratica. Può essere utilizzata per la scrittura di testi, la creazione di immagini, la creazione di musica e parlato, la creazione di video, la creazione e il completamento del codice e l'aumento dei dati. Le possibilità sono ampie e permettono di sfruttare al massimo il potenziale creativo dell'IA generativa.



Come Funziona l'Intelligenza Artificiale Generativa

L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) è una tecnologia che utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per generare nuovi dati, come immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza. Questa tecnologia ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui lavoriamo e creiamo, e già si sta diffondendo in diversi settori come il gioco, l'intrattenimento, la progettazione di prodotti, la medicina e la scoperta di nuovi farmaci.


Tecniche di Machine Learning e Deep Learning

Per comprendere come funziona l'IA generativa, è importante familiarizzare con le tecniche di Machine Learning e Deep Learning.


Il Machine Learning è una branca dell'intelligenza artificiale che si occupa di addestrare i computer a imparare dai dati e a prendere decisioni o fare previsioni senza essere esplicitamente programmato per farlo.


Il Deep Learning, invece, è una tecnica di Machine Learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare e interpretare grandi volumi di dati.



Costruzione di un sistema di IA generativa

Un sistema di IA generativa viene costruito applicando l'apprendimento automatico non supervisionato o auto-supervisionato a un insieme di dati. Le capacità di un sistema di IA generativa dipendono dal tipo di set di dati utilizzato, come testo, codice, immagini, musica, video, molecole o multimodale.


Durante l'addestramento, i modelli di deep learning ricreano gli schemi appresi dai dati per generare nuovi e originali contenuti.



Esempi concreti di intelligenza artificiale generativa

Le applicazioni di intelligenza artificiale generativa sono molteplici e stanno diventando sempre più comuni nella vita di tutti i giorni. Alcuni esempi di applicazioni di IA generativa includono:

  • Chatbot: sistemi di intelligenza artificiale che sono in grado di comprendere e rispondere alle domande degli utenti in modo automatico e naturale.

  • Creazione ed editing di immagini: software che può generare immagini realistiche o modificare immagini esistenti.

  • Assistenza alla stesura di codice software: strumenti che aiutano i programmatori a scrivere codice più velocemente e senza errori.

  • Ricerca scientifica: l'IA generativa viene utilizzata per analizzare grandi quantità di dati scientifici e fare previsioni o scoperte.


Come applicare l'IA generativa

L'IA generativa può essere applicata in vari contesti professionali per migliorare l'efficienza e la creatività. Ad esempio, può essere utilizzata per visualizzare progetti creativi, svolgere attività ripetitive in modo automatico o generare nuovi contenuti. Tuttavia, è importante considerare le implicazioni etiche e i potenziali rischi legati all'utilizzo dell'IA generativa, come l'utilizzo fraudolento da parte di hacker, la riproposizione di pregiudizi sociali dannosi, la generazione di informazioni scorrette e i rischi di sicurezza e legali.


Citazione

Per approfondire l'argomento sull'Intelligenza Artificiale Generativa, puoi consultare l'articolo di riferimento su Skilla.com.



Esempi Concreti di Intelligenza Artificiale Generativa

L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per generare nuovi dati, come immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza. Questa tecnologia ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui lavoriamo e creiamo. Ma come funziona esattamente l'IA generativa e quali sono alcuni esempi concreti di applicazioni?


ChatGPT

ChatGPT è uno dei più noti esempi di intelligenza artificiale generativa. Si tratta di un chatbot che utilizza modelli di deep learning per generare risposte coerenti e realistiche a domande e messaggi degli utenti. ChatGPT è stato addestrato su una vasta quantità di testo proveniente da internet, il che gli permette di rispondere in modo intelligente a una varietà di argomenti.


DALL-E

DALL-E è un'altra interessante applicazione di IA generativa. Questo modello è stato addestrato su un dataset di immagini e può generare immagini completamente nuove a partire da descrizioni testuali. Ad esempio, se gli si chiede di generare un "elefante rosa a pois", DALL-E sarà in grado di creare un'immagine corrispondente a quella descrizione.


GitHub CoPilot

GitHub CoPilot è uno strumento di assistenza alla scrittura di codice che utilizza l'IA generativa. Questo strumento può suggerire frammenti di codice e completare automaticamente parti mancanti in base al contesto. GitHub CoPilot è stato addestrato su un vasto corpus di codice sorgente e può aiutare gli sviluppatori a scrivere codice in modo più efficiente.


Microsoft Bing Chat

Microsoft Bing Chat è un altro esempio di chatbot basato sull'IA generativa. Questo chatbot è stato addestrato su enormi quantità di dati provenienti da conversazioni umane e può fornire risposte coerenti e pertinenti alle domande degli utenti. Microsoft Bing Chat può essere utilizzato per scopi di assistenza virtuale, servizi clienti e molto altro ancora.


Google Bard

Google Bard è un modello di IA generativa che può creare poesie e testi creativi. Questo modello è stato addestrato su un vasto corpus di testi letterari e può generare versi e storie originali. Google Bard può essere utilizzato per scopi artistici, per ispirare nuove idee e per esplorare il potenziale della creatività umana e artificiale.


Midjourney

Midjourney è un'applicazione di IA generativa che può generare nuove melodie musicali. Questo modello è stato addestrato su un vasto dataset di composizioni musicali e può creare brani originali in diversi stili e generi. Midjourney può essere utilizzato da musicisti, compositori e produttori per ottenere ispirazione e creare nuove composizioni.


Stable Diffusion

Stable Diffusion è un modello di IA generativa che può generare immagini realistiche e dettagliate. Questo modello è stato addestrato su un vasto dataset di immagini reali e può creare immagini completamente nuove che sembrano fotografie autentiche. Stable Diffusion può essere utilizzato in settori come la grafica, il design, l'arte e molto altro ancora.


Adobe Firefly

Adobe Firefly è un'applicazione di IA generativa sviluppata da Adobe. Questo strumento può aiutare i designer a esplorare nuove idee creative e generare design innovativi. Adobe Firefly utilizza modelli di IA generativa per suggerire layout, colori, tipografie e altre scelte di design, rendendo il processo di progettazione più efficiente e ispiratore.


Questi sono solo alcuni esempi di applicazioni di intelligenza artificiale generativa. L'IA generativa ha il potenziale per rivoluzionare molti settori, dalla scrittura di codice alla generazione di arte e musica.


L'IA generativa potrebbe essere utilizzata in modo fraudolento, riproporre pregiudizi sociali dannosi o generare informazioni scorrette. Pertanto, è necessario adottare un approccio responsabile nell'applicare l'IA generativa e considerare attentamente i suoi possibili impatti.



Come Applicare l'IA Generativa

L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per generare nuovi dati, come immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza. Ma come funziona l'IA generativa e come può essere applicata in diversi settori?


Settori di utilizzo

La GenAI può essere utilizzata in settori come il gioco, l'intrattenimento, la progettazione di prodotti, la medicina, la scoperta di nuovi farmaci, l'identificazione facciale, la sicurezza informatica e molto altro ancora. Le sue applicazioni sono praticamente illimitate. Ad esempio, nel gioco, l'IA generativa può creare mondi virtuali, personaggi e scenari unici, offrendo esperienze di gioco sempre nuove ed emozionanti. Nell'intrattenimento, l'IA generativa può essere utilizzata per creare musica, video e arte visiva innovativa.


Utilizzo professionale e creativo

L'IA generativa non è solo un'innovazione nel campo dell'intrattenimento, ma è anche ampiamente utilizzata in ambiti professionali. È possibile utilizzare l'IA generativa per visualizzare progetti creativi, automatizzare compiti ripetitivi e ottimizzare processi di lavoro. Ad esempio, nel campo della progettazione di prodotti, l'IA generativa può generare automaticamente modelli tridimensionali di oggetti, consentendo ai designer di esplorare rapidamente diverse soluzioni e migliorare l'efficienza del processo di sviluppo.



Implicazioni Etiche e Rischi Potenziali IA generativa

L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) ha il potenziale di trasformare la nostra vita quotidiana, ma è importante considerare le implicazioni etiche e i rischi potenziali associati a questa tecnologia. In questa sezione, esploreremo alcuni dei principali problemi legati all'utilizzo dell'IA generativa.


Utilizzo fraudolento

Una delle principali preoccupazioni riguardanti l'IA generativa è il suo utilizzo fraudolento da parte di hacker e criminali informatici. Essi potrebbero sfruttare questa tecnologia per creare contenuti falsi, come immagini o video manipolati, con l'intento di ingannare le persone. Ad esempio, potrebbero essere create false prove fotografiche o video di eventi che non sono mai accaduti. Questo potrebbe avere conseguenze gravi, come diffamazione, frode o violazione della privacy.


Riproposizione di pregiudizi sociali

Un altro rischio dell'IA generativa è la riproposizione di pregiudizi sociali dannosi. I modelli di deep learning utilizzati per addestrare i sistemi di IA generativa imparano dai dati di addestramento, che possono contenere pregiudizi presenti nella società. Di conseguenza, i contenuti generati dall'IA potrebbero riflettere e perpetuare tali pregiudizi. Ad esempio, un sistema di IA generativa potrebbe produrre immagini o testi discriminatori basati su razza, genere o altre caratteristiche.


Generazione di informazioni scorrette

Un'altra possibile conseguenza dell'IA generativa è la generazione di informazioni scorrette. Poiché i modelli di IA generativa imparano dai dati di addestramento, se tali dati contengono informazioni errate o fuorvianti, l'IA potrebbe generare contenuti altrettanto inesatti. Questo potrebbe portare alla diffusione di notizie false, informazioni errate o teorie del complotto. La diffusione di informazioni scorrette può influenzare negativamente l'opinione pubblica e minare la fiducia nelle fonti di informazione.


Rischi di sicurezza e legali

Gli sviluppi nell'IA generativa sollevano anche preoccupazioni in termini di sicurezza e legalità. Ad esempio, l'utilizzo di immagini o video generati dall'IA potrebbe sollevare problemi di privacy e diritto d'autore. Inoltre, l'IA generativa potrebbe essere utilizzata per creare contenuti dannosi o illegali, come pornografia o diffamazione. Ciò può portare a conseguenze legali per coloro che utilizzano o diffondono tali contenuti generati dall'IA. Fonte



Il Futuro dell'Intelligenza Artificiale Generativa

L'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI) sta rivoluzionando il modo in cui creiamo e interagiamo con i contenuti digitali. Utilizzando tecniche di Machine Learning e Deep Learning, la GenAI è in grado di generare nuovi dati, come immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza. Questa tecnologia ha il potenziale di trasformare numerosi settori, dall'intrattenimento alla medicina, dalla progettazione di prodotti alla sicurezza informatica.


Potenziale rivoluzionario dell' IA generativa

L'IA generativa sta aprendo nuove possibilità creative e innovative. Grazie all'apprendimento automatico non supervisionato o auto-supervisionato, i modelli di GenAI vengono addestrati su grandi set di dati per imparare gli schemi e le caratteristiche di specifici tipi di contenuti. Ciò consente loro di generare nuovi dati originali, che possono essere utilizzati in molti contesti.


Sviluppi e impatti futuri dell' IA generativa

Attualmente, l'IA generativa viene utilizzata in molte applicazioni, come chatbot, creazione e editing di immagini, assistenza alla stesura di codice software e ricerca scientifica. Alcuni esempi concreti di applicazioni di IA generativa includono ChatGPT, DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft Bing Chat, Google Bard, Midjourney, Stable Diffusion e Adobe Firefly. Questi strumenti stanno già rivoluzionando il modo in cui lavoriamo e creiamo.


Come Funziona l'Intelligenza Artificiale Generativa

L'intelligenza artificiale generativa utilizza tecniche di machine learning e deep learning per generare nuovi dati. Un sistema di intelligenza artificiale generativa viene costruito applicando l'apprendimento automatico non supervisionato o auto-supervisionato a un insieme di dati.


Durante l'addestramento, i modelli di deep learning ricreano gli schemi appresi dai dati per generare nuovi dati originali.


I modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere addestrati su diversi tipi di dati, come testo, immagini, codice, musica e video. Le capacità di un sistema di intelligenza artificiale generativa dipendono dal tipo di set di dati utilizzato e possono essere utilizzate in diverse applicazioni, come la scrittura di testi, la creazione di immagini e la generazione di musica.


Applicare l'Intelligenza Artificiale Generativa

L'intelligenza artificiale generativa può essere applicata in vari contesti professionali per aumentare l'efficienza e migliorare la creatività. Ad esempio, i modelli di intelligenza artificiale generativa possono essere utilizzati per visualizzare progetti creativi, assistere nella stesura di codice software, creare e modificare immagini e svolgere attività di ricerca scientifica.


Tuttavia, è importante considerare le implicazioni etiche e i potenziali rischi dell'uso dell'intelligenza artificiale generativa. Alcuni dei rischi associati all'IA generativa includono l'utilizzo fraudolento da parte di hacker, la riproduzione di pregiudizi sociali dannosi e la generazione di informazioni scorrette. È necessario adottare misure di sicurezza e legali adeguate per mitigare questi rischi.


In conclusione, Red Hat offre soluzioni avanzate per lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di intelligenza artificiale generativa. Le piattaforme Red Hat OpenShift AI e Red Hat OpenShift Data Science offrono agli sviluppatori strumenti potenti per creare modelli di IA generativa e applicarli in diversi settori. Tuttavia, è importante considerare gli aspetti etici e i potenziali rischi associati all'IA generativa nell'utilizzo di queste soluzioni.



Domande frequenti sull'Intelligenza Artificiale Generativa


Cos'è l'intelligenza artificiale generativa (IA generativa o GenAI)?

L'intelligenza artificiale generativa utilizza tecniche di Machine Learning e Deep Learning per generare nuovi dati, come immagini, musica e testo, che non esistevano in precedenza.


In quali settori può essere utilizzata la GenAI?

La GenAI può essere utilizzata in settori come il gioco, l'intrattenimento, la progettazione di prodotti, la medicina, la scoperta di nuovi farmaci, l'identificazione facciale, la sicurezza informatica, ecc.


Come viene costruito un sistema di GenAI?

Un sistema di GenAI viene costruito applicando l'apprendimento automatico non supervisionato o auto-supervisionato a un insieme di dati.


Quali sono le capacità di un sistema di IA generativa?

Le capacità di un sistema di IA generativa dipendono dal tipo di set di dati utilizzato, come testo, codice, immagini, musica, video, molecole, multimodale.


Quali sono le implicazioni etiche e i rischi potenziali dell'IA generativa?

L'IA generativa ha il potenziale di diventare fondamentale nella vita di tutti i giorni come Internet e gli smartphone, ma ci sono implicazioni etiche e rischi potenziali da considerare.


Cos'è l'intelligenza artificiale generativa?

L'intelligenza artificiale generativa è un tipo di IA che crea nuovi contenuti sfruttando modelli di deep learning addestrati su grandi set di dati.


Quali sono le applicazioni dell'IA generativa?

I modelli di IA generativa vengono utilizzati per generare nuovi dati, come testi, immagini, codice e altri contenuti. Le applicazioni di IA generativa includono chatbot, creazione ed editing di immagini, assistenza alla stesura di codice software e ricerca scientifica.


In quali contesti viene utilizzata l'IA generativa?

L'IA generativa viene utilizzata in contesti professionali per visualizzare progetti creativi e svolgere attività efficientemente.


Quali sono alcuni esempi di applicazioni di IA generativa?

Alcuni esempi di applicazioni di IA generativa sono ChatGPT, DALL-E, GitHub CoPilot, Microsoft Bing Chat, Google Bard, Midjourney, Stable Diffusion e Adobe Firefly.


Come funziona l'IA generativa?

L'IA generativa funziona attraverso modelli di deep learning che ricreano schemi appresi durante l'addestramento su grandi volumi di dati. I modelli di deep learning non archiviano una copia dei dati, ma ne codificano una versione con punti dati simili per generare dati nuovi e originali.


Quali sono le applicazioni dell'IA generativa?

Le applicazioni di IA generativa possono essere utilizzate per la scrittura di testi, creazione di immagini, creazione di musica e parlato, creazione di video, creazione e completamento del codice e data augmentation.


Cos'è il deep learning?

Il deep learning è una tecnica di machine learning che utilizza reti neurali profonde per analizzare e interpretare grandi volumi di dati.


Cosa sono le reti neurali?

Una rete neurale è una tecnologia che emula il funzionamento dei sistemi neurali biologici e viene utilizzata nel deep learning per connettere punti dati.


Cos'è il fine tuning?

Il fine tuning è il processo di perfezionamento dei modelli di base per adattarli a specifici compiti o domini.


Quali sono alcuni rischi dell'IA generativa?

Alcuni rischi dell'IA generativa includono l'utilizzo fraudolento da parte di hacker, la riproposizione di pregiudizi sociali dannosi, la generazione di informazioni scorrette e i rischi di sicurezza e legali.


Cosa si intende per Generative Artificial Intelligence (AI)?

Generative Artificial Intelligence (AI) si riferisce ad algoritmi in grado di creare nuovi contenuti come audio, codice, immagini, testo, simulazioni e video.


Quali sono le caratteristiche della Generative AI?

La Generative AI è un tipo di AI che può generare immagini, testi, video, musica e codice di programmazione.


Come funziona la Generative AI?

La Generative AI funziona attraverso l'apprendimento automatico non supervisionato, in cui l'algoritmo impara dai dati non etichettati.


Quali sono i vantaggi della Generative AI?

I vantaggi della Generative AI includono la capacità di produrre output di alta qualità con meno risorse e l'aumento dell'efficienza automatizzando compiti ripetitivi.


Quali sono le preoccupazioni riguardo alla Generative AI?

Tuttavia, ci sono anche preoccupazioni e incertezze riguardo agli effetti a lungo termine e ai potenziali pregiudizi nell'output generato.


Quali sono alcuni esempi di Generative AI?

Gli esempi di Generative AI includono ChatGPT, Midjourney, Stable Diffusion, Dall-E, Make-a-video, Synthesia e MusicLM.


Qual è lo sviluppo e le conseguenze della Generative AI?

Lo sviluppo e le conseguenze della Generative AI sono ancora nelle prime fasi e ulteriori progressi e impatti devono essere pienamente compresi.

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