Scienza dei calcolatori

Questo libro nasce dall'esperienza e dalla passione maturata negli anni degli autori, nell'ambito professionale. Mira a far acquisire tutte le nozioni necessarie per poter conseguire la certificazione di TensorFlow 2. TensorFlow 2.0 è stato da poco rilasciato offrendo nuove funzionalità che semplificano lo sviluppo del modello e i processi di manutenzione. Naturalmente si analizzeranno le varie tecniche per preprocessare i dati e i modelli della biografia dell'intelligenza artificiale applicati a dataset esistenti. Il testo, avendo un taglio pratico teorico, si rivolge sia a chi si approccia per la prima vota a questo modo sia per appassionati. Il libro è diviso in tre parti, la prima si concentra sullo stack tecnologico oltre le basi e la sintassi della libreria TensorFlow 2.0. Nella seconda parte del testo si inizia a considerare le serie storiche, sequenze e previsioni per concentrarsi sulla classificazione delle immagini. Infine, nell'ultima parte si tratterà il Natural language processing (NLP).

L'ascesa dell'intelligenza artificiale (IA) ha avuto un impatto importante su vari settori della tecnologia di consumo. Tuttavia, il suo ruolo può essere ancora più importante nei servizi finanziari. Dai chatbot all'automazione dei processi e all'analisi dei dati, gli strumenti di intelligenza artificiale possono offrire importanti alternative ai servizi tradizionali, consentire di proteggersi dall'errore umano, prevenire le frodi e molto altro ancora. Questa guida illustra il presente e il futuro del settore finanziario globale, mostrando come l'IA consentirà di migliorare la salute finanziaria degli individui ed estendere nuove opportunità di investimento a più persone che mai. Un volume adatto a tutti i professionisti delle tecnologie finanziare che desiderano comprendere come l'intelligenza artificiale stia cambiando il settore e in che modo i loro clienti possano trarre vantaggio da questi cambiamenti.

Un saggio di largo respiro sulle opportunità del connubio tra il pensiero lean e la rivoluzione digitale 4.0, raccontato dalla prospettiva di una delle esperienze più interessanti di continuità aziendale nel nostro paese, Bonfiglioli Consulting, radicata in Italia e proiettata verso la crescita all'estero. Dopo una prima parte, volta a illustrare i cambiamenti macro economici degli ultimi vent'anni e le sfide che attendono le imprese, il saggio spiega come il mondo produttivo italiano possa recuperare efficienza e competitività, ripercorrendo anche 6 casi di successo. Secondo il Modello Bonfiglioli Consulting, progettare la trasformazione 4.0 significa, innanzitutto, saper scegliere le tecnologie abilitanti funzionali alle aziende e, poi, innestarle al servizio del business e del valore per il cliente su processi robusti, flessibili e snelli. Il rischio, altrimenti, è quello di finire per digitalizzare anche gli sprechi. Casi: Automobili Lamborghini, Exor International, Philip Morris, Recordati, Sabo, Unifarco.

Negli ultimi dieci anni, con il ritorno delle reti neurali, la comprensione del Deep Learning è diventata essenziale e questo manuale fornisce un'introduzione approfondita per i data scientist e gli ingegneri del software con precedenti esperienze nel machine learning. Inizierete con le basi del Deep Learning e passerete rapidamente ai dettagli di importanti architetture avanzate, implementando tutto da zero. L'autore Seth Weidman vi mostra come funzionano le reti neurali usando un approccio basato su principi primi. Imparerete come applicare da zero le reti neurali multistrato, le reti neurali convoluzionali e quelle ricorrenti. Acquisendo una comprensione dettagliata di come queste reti funzionino matematicamente, computazionalmente e concettualmente, porterete a termine con successo i vostri futuri progetti di Deep Learning.

L'intelligenza artificiale sta entrando con forza anche nella società italiana. Lo dimostra il primo boom di apparecchi legati a questa tecnologia, sempre più diffusi nelle nostre case (soprattutto in forma di assistenti vocali domotici). Gli esperti concordano che ne deriveranno forti ricadute socio-economiche, all'interno della quarta rivoluzione industriale ora in corso; con la promessa di rilanciare la produttività, migliorare il benessere dei lavoratori ma anche il rischio di aumentare le diseguaglianze. Di certo, sta già cambiando il modo di lavorare e ancora maggiori impatti avrà sull'occupazione del futuro. Questa trasformazione pone anche sfide inedite per la tutela della nostra privacy e in generale dei nostri diritti fondamentali. Il libro si propone di aiutare a comprendere la rivoluzione in atto e le relative sfide; a essere più preparati ai forti cambiamenti previsti nel mondo del lavoro e nella nostra vita (pubblica e privata). In modo divulgativo ma con riferimenti scientifici puntuali si delinea lo stato dell'arte di questa tecnologia e i suoi principali impatti. Si illustrano i benefici previsti, i rischi da affrontare e i possibili strumenti etici e giuridici da mettere in campo.

L'intelligenza artificiale è ormai del tutto intorno a noi: protegge dalle frodi, prende appuntamenti per le visite mediche, è d'aiuto nei customer service e assiste nella scelta dei programmi televisivi e nelle pulizie della casa. In questo libro gli autori descrivono i diversi usi dell'AI nelle applicazioni informatiche, in campo medico e spaziale e nel machine learning e spiegano inoltre come sviluppare robot, come far volare droni e come guidare un'auto con l'intelligenza artificiale. Rivolto sia a tecnofili sia a semplici curiosi, questo volume contiene anche alcune considerazioni sulle questioni etiche implicate nell'utilizzo dell'AI e le descrizioni di alcune meraviglie che, in un futuro non troppo distante, sarà in grado di fare.

Negli ultimi anni il machine learning ha compiuto passi da gigante, con macchine che ormai raggiungono un livello di accuratezza quasi umana. Dietro questo sviluppo c'è il deep learning: una combinazione di progressi ingegneristici, teoria e best practice che rende possibile applicazioni prima impensabili. Questo manuale accompagna il lettore nel mondo del deep learning attraverso spiegazioni passo passo ed esempi concreti incentrati sul framework Keras. Si parte dai fondamenti delle reti neurali e del machine learning per poi affrontare le applicazioni del deep learning nel campo della visione computerizzata e dell'elaborazione del linguaggio naturale: dalla classificazione delle immagini alla previsione di serie temporali, dall'analisi del sentiment alla generazione di immagini e testi. Con tanti esempi di codice corredati di commenti dettagliati e consigli pratici, questo libro è rivolto a chi ha già esperienza di programmazione con Python e desidera entrare nel mondo degli algoritmi di apprendimento profondo.

In Italia sono numerose le località che conservano tracce di teatri antichi, greci e romani, e degli altri edifici destinati allo spettacolo. Ma quale rapporto esiste - ieri come oggi - tra gli edifici e le città in cui essi sono stati costruiti, esibiti, utilizzati? In Grecia e a Roma il teatro era solo luogo di spettacolo e di incontro, un'opera di architettura o anche l'elemento di un più vasto programma edilizio? Inseriti nella rete urbana o collocati lungo le coste, in altura o nelle pianure dell'entroterra, gli edifici sembrano espressioni di un'unica forma architettonica e di un medesimo fenomeno culturale. Eppure, infinite varianti estetiche e strutturali ne fanno al tempo stesso simboli di tradizione ed esempi di innovazione. L'opera - destinata alla consultazione, allo studio, all'aggiornamento, al viaggio o alla semplice curiosità - fornisce, in un dizionario di circa duecentocinquanta voci, un'agile e completa informazione sui monumenti per spettacoli teatrali e ludici presenti sul territorio italiano. Non solo teatri greci e romani, ma anche anfiteatri, semianfiteatri a scena, odea e il cosiddetto theatrum tectum, circhi, stadi, ludi. Oltre agli edifici ben visibili o accertati da rilevamenti archeologici e topografici, sono anche segnalati quelli identificati su base epigrafica, documentaria o letteraria. Il progetto è stato realizzato con il contributo di Nicola Savarese.

La creatività: una delle doti peculiari dell'Homo sapiens, qualcosa che ci definisce come specie e come individui; la capacità, a lungo ritenuta unica, di realizzare opere d'arte o trovare soluzioni innovative ai problemi e agli stimoli del mondo. Grazie a essa abbiamo creato macchine sempre più avanzate, ormai in grado di superarci in molti ambiti. Ma se il sogno di riprodurre le caratteristiche della mente umana è antichissimo, lo sviluppo di una vera e propria intelligenza artificiale - in grado di apprendere dall'esperienza e migliorarsi - è un percorso ben più recente. Oggi che l'intelligenza artificiale è una realtà in via di affermazione, la domanda è: potrebbe a sua volta dimostrarsi creativa? Musica, arti visive, letteratura, matematica, persino l'elaborazione di una nuova lingua: i passi avanti in questi campi sono stati enormi, e tali da far ritenere che si sia sulla strada giusta per raggiungere traguardi un tempo impensabili. Possibile che, in un futuro prossimo, le macchine siano in grado di aiutarci a tener viva la nostra immaginazione? Marcus du Sautoy - studioso e divulgatore di fama internazionale - ripercorre in questo libro i progressi compiuti negli ultimi anni dal machine learning, oltre a esaminare la natura profonda della creatività umana e a descrivere i processi matematici che vi sono implicati. Il risultato è un volume ricco e affascinante, che offre un'analisi innovativa del mondo dell'IA e dell'essenza di ciò che chiamiamo «essere umano».

Un viaggio dietro le quinte della grande scena tecnologica. Questo libro racconta come si prepara The Next Big Thing, la prossima grande trasformazione. Perché dalla finanza alla politica, dal commercio alla produzione, dalla gestione delle città a quella delle nostre case, dalla medicina alla conquista dello spazio, non c'è settore dove non sia entrata l'Intelligenza Artificiale. Invisibile e ubiqua. Chi possiede gli algoritmi più intelligenti non ha solo un vantaggio competitivo, ha molto di più: dirige le nostre vite e disegna il nostro futuro. Ma l'A.I. è la prima tecnologia evolutiva, capace di apprendere da sola e compiere scelte. Cosa accadrà se domani sarà la Macchina a prendere il controllo?

Fino a poco tempo fa i programmatori potevano fare affidamento sul lavoro dei progettisti di architetture e di compilatori e su quello dei produttori di chip per rendere più veloci e più efficienti a livello energetico i propri programmi senza il bisogno di apportare alcuna modifica. Questa epoca è finita: affinché un programma possa essere eseguito più velocemente deve diventare un programma parallelo. La tecnologia moderna richiede che i professionisti di ogni settore dell'informatica conoscano sia il software sia l'hardware, la cui interazione ai vari livelli offre la chiave per capire i princìpi fondamentali dell'elaborazione. Per questo motivo gli autori di Struttura e progetto dei calcolatori hanno posto l'enfasi sulla relazione tra hardware e software, e il recente passaggio dalle architetture uniprocessore ai multiprocessori multicore ha confermato quanto la prospettiva del parallelismo sia giusta. La novità di questa edizione è la scelta di trattare l'architettura RISC-V. Sviluppato inizialmente a Berkeley e progettato per funzionare con cloud computing, dispositivi mobili e altri sistemi embedded, questo insieme di istruzioni è più semplice ed elegante dell'insieme di istruzioni MIPS e presenta anche il vantaggio di non essere un'architettura proprietaria. Esistono quindi simulatori, compilatori e debugger RISC-V open source facilmente reperibili, e persino implementazioni RISC-V open source scritte nei linguaggi di descrizione dell'hardware. Gli obiettivi principali del corso sono: dimostrare con esempi concreti quanto sia importante comprendere il funzionamento dell'hardware, per ottenere buone prestazioni ed elevata efficienza energetica; evidenziare i temi principali di ogni argomento inserendo a margine del testo le icone associate alle «otto grandi idee» nella progettazione delle architetture; proporre nuovi esempi che riflettano il ricambio generazionale avvenuto nel passaggio dall'era dei PC all'era postPC (tablet, cloud, ARM, x86); distribuire il materiale relativo all'I/O in tutto il libro anziché racchiuderlo in un unico capitolo; aggiornare il contenuto tecnico per rispecchiare i cambiamenti avvenuti nell'industria, facendo riferimento, per esempio, ad architetture come il Cortex A-53 ARM e il Core i7 Intel.