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Intelligenza Artificiale : imparare a conoscerla

todayMaggio 15, 2023

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Intelligenza Artificiale : imparare a conoscerla

Intelligenza Artificiale : imparare a conoscerla .

Se chiedi a un profano, con una conoscenza superficiale della tecnologia,  di spiegare cos’è l’Intelligenza Artificiale, sicuramente la collegherebbero a tutto ciò che riguarda i robot. Tuttavia, un ricercatore di intelligenza artificiale lo definirebbe in questo modo: L’Intelligenza Artificiale può essere considerata come una raccolta di algoritmi che ha la capacità di generare risultati senza che noi dobbiamo istruirla su come fare .

Possiamo considerare entrambe le risposte come giuste, ma a modo loro. Proviamo a riassumere la definizione.

 L’Intelligenza Artificiale è:

  • Un’entità intelligente creata da noi (umani).
  • È in grado di eseguire e svolgere compiti in modo intelligente e non dobbiamo nemmeno istruirlo per farlo.
  • È capace di agire e pensare in modo umano e razionale.

È un ramo integrale di CS/IT che mira a clonare l’intelligenza umana in macchine robotiche. I robot, le macchine o, più comunemente, i sistemi di intelligenza artificiale sono alimentati con algoritmi avanzati di machine learning e deep learning che rendono le macchine intelligenti. Tuttavia, la definizione di IA è certamente cambiata negli ultimi anni. In precedenza, anche una semplice funzione per eseguire calcoli all’interno di una calcolatrice sarebbe stata considerata un componente AI. Tuttavia, ora, è solo un semplice programma per computer.

Cerchiamo di capire i vari livelli di IA. Possiamo classificare i sistemi di intelligenza artificiale in 3 diversi livelli: 

  • Artificial Narrow Intelligence – Questa è anche nota come IA debole o ristretta perché è orientata agli obiettivi e progettata per eseguire compiti semplici di basso livello. Tecnologie come Siri, Alexa, ecc. rientrano in questa categoria. Viene eseguito attraverso l’apprendimento automatico che è specializzato solo in un’area particolare e risolve quel particolare problema.
  • Intelligenza generale artificiale – Indicata anche come IA profonda o forte, in cui le macchine possono imitare l’intelligenza umana. Alcune delle sue proprietà includono riconoscimento, test di ipotesi, analogia, ecc. I sistemi di riconoscimento vocale e facciale generalmente rientrano in questa categoria. Tuttavia, questa categoria è ancora oggetto di intense ricerche e non è ancora completamente sviluppata.
  • Super intelligenza artificiale – È solo un concetto vago. Dovrebbe svilupparsi nel prossimo futuro. Dovrebbe essere in grado di creare e formulare il proprio insieme di emozioni, svolgere compiti in modo più efficiente rispetto agli umani in campi come calcoli, sport, arte, ecc.

Ma perchè dovresti imparare l’Intelligenza Artificiale?

Da un punto di vista tecnico, lo scopo principale dell’IA è quello di aiutare le capacità umane e permetterci di fare scelte eccezionali con risultati inimmaginabili. L’intelligenza artificiale è utilizzata in quasi tutti i popolari strumenti automatizzati che abbiamo creato decenni fa per migliorare le loro prestazioni e prendere decisioni calcolate per produrre risultati migliori. Diamo una sbirciatina ad alcuni motivi che ti aiuteranno a capire perché dovresti imparare subito l’Intelligenza Artificiale.

1. Brillante carriera

È stato detto che l’Intelligenza Artificiale sostituirà un enorme 40% dei lavori dei colletti bianchi e blu. La domanda del mercato di dipendenti con competenze di intelligenza artificiale è raddoppiata negli ultimi 5-6 anni. Tuttavia, c’è ancora una carenza di esperti e professionisti qualificati in questo campo. Inoltre, nella maggior parte delle aziende, i lavori di intelligenza artificiale rappresentano circa il 15-20% di tutti i lavori. Lo sviluppo dell’intelligenza artificiale è possibile in due diverse categorie: ingegneria e programmazione. Attualmente, l’intelligenza artificiale è nella sua fase di crescita e perseguire una carriera nell’IA in questo momento garantirà uno stipendio dignitoso e promettenti opportunità di crescita in futuro.

Quali sono gli sblocchi professionali?

Puoi lavorare come ingegnere ML, sviluppatore di BI, ingegnere di scienza dei dati, ecc. e gli stipendi sono decisamente molto elevati.

Le migliori aziende che reclutano ingegneri di intelligenza artificiale sono:

  • Google DeepMind.
  • Baidu.
  • IBM.
  • Super.
  • Mela.
  • Ricerca sull’intelligenza artificiale di Facebook.
  • Microsoft.
  • OpenAI.

2. AI ingloba un’enorme quantità di dati

È un dato di fatto che generiamo oltre 2,5 quintilioni (10^18) di byte di dati non strutturati al giorno. I social media, i dati generati tramite smartphone, ecc. contribuiscono tutti a questo numero enorme. E continuerà a moltiplicarsi esponenzialmente nei prossimi anni.

Con la disponibilità di tali dati cruciali, le aziende vorranno sicuramente migliorare i propri servizi ai propri clienti. Questo può essere fatto strutturando correttamente i dati e ottenendo utili informazioni da essi. Questo processo è chiamato ingegneria dei dati. Quindi, ci sarà un’enorme richiesta di ingegneri dei dati che possano sfornare informazioni utili per le loro aziende.

3. Esperienza utente migliorata

L’intelligenza artificiale non è una tecnologia separata, ma è un concetto che può essere inserito in tecnologie o applicazioni esistenti per servire i clienti in modo migliore e personalizzato. Ad esempio, devi aver visto app come Amazon, Youtube, Netflix, ecc. personalizzare i tuoi consigli in base alla cronologia di navigazione passata. Questo è un esempio appropriato di come l’intelligenza artificiale può essere adottata per migliorare l’interfaccia utente/esperienza utente. Tecnologie come chatbot, assistenti come Google, automazione, ecc. si combinano insieme per aggiungere molteplici funzioni utili ai prodotti esistenti.

Non si limita solo all’industria informatica, ma svolge anche un ruolo significativo nel settore sanitario, spaziale, automobilistico e persino bancario. È davvero giunto il momento di iniziare ad approfondire le proprie conoscenze sull’Intelligenza Artificiale.

Applicazioni dell’Intelligenza Artificiale

Come già scritto, l’Intelligenza Artificiale ha messo radici  in quasi tutti i settori .  Lavorare con AI e ML richiede un sacco di dati su cui eseguire la formazione. In passato era difficile archiviare un volume così grande di dati, figuriamoci eseguire analisi su set di dati così grandi. Ma con l’evoluzione dei Big Data, ora è possibile ricavare informazioni fruttuose da set di dati di grandi dimensioni.

L’IA e il machine learning sono ampiamente utilizzati anche nella sicurezza informatica per filtrare le informazioni e fornire approfondimenti in tempo reale su eventuali aberrazioni. Alcune applicazioni popolari dell’Intelligenza Artificiale sono:

  • Riconoscimento facciale.
  • Rilevazione di tumori e tumori in ambito sanitario.
  • Robot industriali.
  • Automobili a guida autonoma.
  • Guida dei missili nei sistemi di difesa.
  • Apprendimento automatico e analisi.

Roadmap per imparare l’intelligenza artificiale

Uno dei motivi principali per cui le persone non si tuffano direttamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale è perché non sanno da dove cominciare.

Fondamenti

Il modo migliore per iniziare con l’intelligenza artificiale è rispolverare i fondamenti. Puoi iniziare con la matematica di base e poi  con un linguaggio di programmazione. Si consiglia sempre di utilizzare Python a causa della sua comunità ampia e di supporto e di tonnellate di pacchetti e librerie che ti assisteranno durante il tuo percorso.

Ecco gli  argomenti necessari da approfondire 

  • Matrici e fondamenti di Algebra Lineare.
  • Calcolo.
  • Teoria dei grafi.
  • Vettori.
  • Statistica e probabilità.

Oltre a questo, ci sono alcuni strumenti che potresti voler imparare che ti aiuteranno a gestire i dati in un modo migliore.

  • Basi di database.
    • SQL e join in SQL.
    • Database relazionali e non relazionali.
    • Database NoSQL.
  • Dati tabulari (Excel).
  • Frame di dati e serie di dati.
  • Formati dati (JSON, CSV, XML).
  • Espressioni regolari.
  • Estrai, trasforma e carica i dati.

Dopo aver rispolverato questi argomenti, è il momento perfetto per approfondire le basi di un linguaggio di programmazione in grado di gestire i dati in modo fluido. Ci sono due opzioni che generalmente abbiamo: Python e R. Per lo più, le aziende preferiscono Python a R a causa dell’immenso supporto che fornisce. 

Ecco una tabella di marcia per imparare Python per l’intelligenza artificiale.

  • Nozioni di base su Python: espressioni, variabili, strutture dati, funzioni, pacchetti come pip, ecc.
  • Dopo aver appreso le basi, è necessario apprendere alcune importanti librerie di gestione dei dati come panda, NumPy e matplotlib.
  • Successivamente, dovresti sporcarti le mani sugli ambienti virtuali e su come utilizzare Jupyter Notebook/Labs in modo efficace ed efficiente.

Il prossimo step è la

2. Preelaborazione dei dati

Ora che sei in grado di manipolare i dati, è il momento di apprendere diverse tecniche che ti aiuteranno a convertire i dati non strutturati in dati strutturati in modo da poterne ricavare informazioni utili applicando algoritmi di Machine Learning. Tali metodi includono –

  • Analisi del componente principale.
  • Riduzione della dimensionalità.
  • Normalizzazione.
  • Data Scrubbing, gestione dei valori mancanti, ecc.
  • Stimatori imparziali.
  • Caratteristiche di estrazione.
  • Denoising e campionamento.

Queste tecniche ti aiuteranno a organizzare i tuoi dati per eseguire ulteriori analisi. Da qui, hai 3 direzioni da seguire: Machine Learning, Data Scientist e Data Engineer.

1. Ingegnere dell’apprendimento automatico

Machine Learning è l’applicazione di algoritmi addestrati sui dati per trovare determinati modelli e caratteristiche che ci aiuterebbero a fare previsioni e decisioni basate su nuovi dati. Migliore e preciso è l’algoritmo, migliori sono i risultati. Pertanto, è della massima importanza selezionare l’algoritmo più adatto per qualsiasi affermazione del problema. La tabella di marcia generale per apprendere l’apprendimento automatico è:

  • Apprendi concetti come tipi di parametri di input e variabili (categorici, ordinali e numerici).
  • Concetti come funzioni di costo e gradienti discendenti.
  • Set di dati di overfitting, underfitting, addestramento, test e convalida.
  • Precisione, richiamo, bias e varianza.

Le diverse categorie di algoritmi di Machine Learning  ti aiuteranno a risolvere problemi specifici.

Le categorie principali sono –

  • Apprendimento supervisionato – Algoritmi utilizzati per classificare oggetti e anche per problemi di regressione.
  • Apprendimento non supervisionato – Algoritmi di clustering.
  • Ensemble Learning : potenziamento, insaccamento e impilamento.
  • Apprendimento per rinforzo : algoritmi di apprendimento basati sulla ricompensa.

Non è difficile imparare questi algoritmi , ciò che è difficile è scoprire quali algoritmi saranno più adatti per un particolare tipo di problema. La pratica è l’elemento essenziale per proseguire nel tuo percorso di conoscenza.

2. Data Scientist

Questo è un altro percorso professionale che puoi adottare nel campo dell’IA. Giocare con dati e modelli matematici per scoprire le giuste informazioni nascoste all’interno dei dati. E tutto questo lo potrai fare se segui corsi di statistica e visualizzazione dei dati .

Gli argomenti di cui devi essere ben consapevole nelle statistiche sono:

  • Teoria della probabilità.
  • Distribuzioni continue e discrete.
  • Controllo di un’ipotesi.
  • Statistiche riassuntive e alcune leggi importanti come (LLN, CLT).
  • Stime come MLE, KDE, ecc.
  • Intervalli di confidenza.

Per le visualizzazioni, puoi utilizzare strumenti come:

  • Python – Matplotlib, seaborn, plotnine, ecc.
  • Web: Vega-lite, D3.js, ecc.
  • Dashboard: Tableau, Dash, ecc.

3. Data Engineer

L’ingegneria dei dati consiste nell’esplorare le diverse dimensioni dei dati. I componenti correlati sono:

  • Riepilogo dei formati di dati.
  • Scoperta dei dati.
  • Origine e acquisizione dei dati.
  • Integrazione dei dati.
  • Fusione dati.
  • Trasformazione e arricchimento.
  • Sondaggio e OpenRefine.
  • Data Lake e Data Warehousing.

Oltre a questi percorsi di formazione avanzata, puoi anche scegliere materie plus come Deep Learning Engineer e Big Data Engineer . Tuttavia, questi percorsi richiedono un’esperienza e una conoscenza approfondite su prerequisiti come Machine Learning e Data Engineering. Questo è il percorso migliore e più semplice che puoi adottare per iniziare il tuo viaggio nell’Intelligenza Artificiale.

Oltre a questi, ci sono altri sottocampi dell’IA che puoi esplorare. Questi includono –

  • Riconoscimento di oggetti.
  • Robotica.
  • Elaborazione vocale.
  • Sistemi esperti.
  • Elaborazione del linguaggio naturale.

Progetti

L’intelligenza artificiale è un argomento ampio che contiene una varietà di argomenti secondari. Imparare la teoria è un compito immane. Tuttavia, solo la teoria non è sufficiente. Quindi, se sei un principiante e hai appena iniziato con l’intelligenza artificiale, è meglio che tu lavori su piccoli progetti in movimento.

Fare progetti in IA può essere molto vantaggioso e può trasmettere diverse conoscenze ed esperienze tecniche. Inoltre, avere progetti di intelligenza artificiale nel tuo curriculum e portfolio può assicurarti lavori di fascia alta e darti un vantaggio . Ogni progetto pone una sfida diversa e il modo migliore per spiegarli al tuo reclutatore è realizzare effettivamente il progetto.

Ma quali possono essere i progetti realizzabili? Approfondiremo l’argomento nel prossimo articolo

Autore : Ester Cavallo

 

 

Scritto da: ester.cavallo


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