Benvenuti nel Glossario sull’Intelligenza Artificiale. Questa pagina è stata creata per fornire definizioni chiare e comprensibili dei termini e degli acronimi più comunemente utilizzati nel campo dell’intelligenza artificiale. Che siate nuovi al mondo dell’AI o professionisti esperti, questo glossario è qui per aiutarvi a navigare nel linguaggio tecnico di questo settore in rapida evoluzione.
Rileggi il nostro articolo su “Decifrare l’AI: Una Guida Agli Acronimi e ai Concetti Fondamentali”!
A
AI (Artificial Intelligence – Intelligenza Artificiale): Capacità di un computer o di un robot controllato da un computer di eseguire compiti che sono generalmente associati a esseri intelligenti.
Algoritmo: Una serie di istruzioni per risolvere un problema o raggiungere un obiettivo specifico, spesso utilizzato per elaborare dati o effettuare calcoli complessi.
Apprendimento Automatico (Machine Learning): Un sottocampo dell’intelligenza artificiale che dà ai computer la capacità di imparare e migliorare dalle esperienze senza essere esplicitamente programmati.
B
Big Data: Grandi set di dati che possono essere analizzati computazionalmente per rivelare schemi, tendenze e associazioni, specialmente relativi al comportamento umano e alle interazioni.
C
Chatbot: Un programma software che simula una conversazione con gli utenti umani, specialmente su Internet, utilizzando l’intelligenza artificiale.
CNN (Convolutional Neural Network): Un tipo di rete neurale artificiale dove i neuroni corrispondono a campi di ricezione in modo simile alla corteccia visiva umana, utilizzata principalmente nel riconoscimento visivo.
D
Deep Learning: Un insieme di tecniche di apprendimento automatico che tentano di modellare con elevati livelli di astrazione tramite architetture composte da trasformazioni non lineari multiple.
E
Elaborazione del Linguaggio Naturale (Natural Language Processing, NLP): Un campo dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’interazione tra computer e linguaggio umano, in particolare su come programmare i computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati linguistici naturali.
F
Framework: Un insieme di strumenti e librerie software progettati per aiutare gli sviluppatori a costruire applicazioni, sistemi o altri elementi software, spesso utilizzati nello sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale.
Fine-tuning: Il processo di regolazione dei parametri di un modello di intelligenza artificiale pre-addestrato su un nuovo compito o set di dati, per migliorarne le prestazioni.
G
Generative Adversarial Network (GAN): Un’architettura di reti neurali introdotta da Ian Goodfellow e altri nel 2014, che include due reti, una generativa e una discriminativa, che sono addestrate contemporaneamente con l’obiettivo di generare nuovi dati con la stessa statistica dei dati di addestramento.
GPU (Graphics Processing Unit): Un processore specializzato in grado di accelerare la creazione di immagini in un buffer di memoria destinato alla visualizzazione su un display, ampiamente utilizzato nell’apprendimento profondo per il suo potere di elaborazione parallela.
H
Heuristic: Un approccio alla risoluzione di problemi che impiega una strategia pratica non ottimale o scorciatoie che sono sufficienti per raggiungere obiettivi immediati e che possono facilitare la scoperta di soluzioni più ottimali.
Hyperparameter: Nel contesto dell’apprendimento automatico, un hyperparameter è un parametro il cui valore è utilizzato per controllare il processo di apprendimento e deve essere impostato prima dell’addestramento del modello.
I
Intelligenza Artificiale Generale (AGI – Artificial General Intelligence): Un livello di intelligenza artificiale che ha la capacità di comprendere, apprendere o applicare l’intelligenza a qualsiasi compito intellettuale che un essere umano può fare.
IoT (Internet of Things): La rete di dispositivi fisici incorporati con sensori, software e altre tecnologie con lo scopo di connettersi e scambiare dati con altri dispositivi e sistemi su Internet, spesso integrati con soluzioni AI per l’automazione e l’analisi dei dati.
J
Joint Learning: Un approccio nell’apprendimento automatico in cui due o più compiti correlati sono appresi contemporaneamente, migliorando l’efficacia complessiva rispetto all’apprendere ogni compito separatamente.
K
Knowledge Graph: Una rappresentazione strutturata di conoscenze del mondo reale, in cui le entità sono i nodi e le relazioni sono gli archi, ampiamente utilizzata in applicazioni di AI per migliorare la ricerca e le raccomandazioni attraverso la comprensione del contesto.
L
Learning Rate: Un parametro chiave negli algoritmi di apprendimento automatico che determina l’entità dell’aggiustamento dei pesi della rete ad ogni iterazione dell’algoritmo di apprendimento, influenzando la velocità e la qualità della convergenza del modello.
M
Model Deployment: Il processo di integrazione di un modello di intelligenza artificiale all’interno di un ambiente operativo o di produzione, rendendolo disponibile per fare previsioni o prendere decisioni basate sui dati.
N
Natural Language Understanding (NLU): Un sottocampo del NLP che si concentra sulla capacità dei computer di comprendere il significato implicito o esplicito del testo umano e di rispondere in modo appropriato.
O
Overfitting: Una situazione in cui un modello di machine learning si adatta troppo bene ai dati di addestramento, catturando anche il rumore o le fluttuazioni casuali, al punto da ridurne la capacità di generalizzare a nuovi dati.
P
Precisione: In contesti di classificazione, la precisione è la frazione di identificazioni positive che sono effettivamente corrette, utilizzata come metrica per valutare la qualità di un modello di intelligenza
Q
Quantum Computing: L’uso di principi quantistici per il calcolo, che promette significativi progressi in termini di potenza di elaborazione e che potrebbe rivoluzionare campi come la crittografia e l’intelligenza artificiale.
R
Reinforcement Learning: Una branca dell’apprendimento automatico in cui un agente impara a prendere decisioni ottimizzando le azioni in un ambiente per massimizzare una qualche nozione di ricompensa cumulativa.
S
Supervised Learning: Un approccio all’apprendimento automatico in cui il modello viene addestrato su un insieme di dati etichettati, apprendendo a prevedere l’etichetta da nuovi dati non visti basandosi sugli esempi di addestramento.
T
Transfer Learning: Una tecnica di apprendimento automatico in cui un modello sviluppato per un compito viene riutilizzato come punto di partenza per un modello su un secondo compito, sfruttando le conoscenze apprese precedentemente per ridurre il tempo di addestramento e migliorare le prestazioni.
U
Unsupervised Learning: Un tipo di apprendimento automatico in cui il modello lavora su dati non etichettati, cercando di identificare strutture nascoste nei dati.
V
Visione Artificiale (Computer Vision): Il campo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer e ai sistemi di estrarre informazioni significative dalle immagini digitali, dai video e da altre visuali.
W
Weight: In una rete neurale, un peso è un parametro all’interno del modello che viene appreso durante l’addestramento e determina l’importanza dell’input per la produzione del nodo successivo.
X
XAI (Explainable AI): Un insieme di processi e metodi nell’intelligenza artificiale che rende i risultati di un modello AI comprensibili agli umani, promuovendo la trasparenza e la fiducia negli algoritmi AI.
Y
Yield Optimization: Nell’ambito della pubblicità programmatica e del marketing, l’ottimizzazione del rendimento si riferisce all’uso di algoritmi AI per massimizzare i profitti e l’efficacia delle campagne pubblicitarie attraverso la gestione automatizzata delle aste e delle inserzioni.
Z
Zero-shot Learning: Un paradigma di apprendimento in cui un modello è in grado di riconoscere oggetti, concetti o entità che non ha mai visto durante l’addestramento, basandosi sulla comprensione e sul ragionamento astratto.
Speriamo che questo glossario vi sia utile per chiarire i termini tecnici legati all’intelligenza artificiale. Questo campo è in costante evoluzione, quindi ci impegniamo a mantenere questa risorsa aggiornata con le ultime terminologie e scoperte. Se avete suggerimenti o termini che ritenete dovrebbero essere inclusi, non esitate a contattarci.
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