E' ufficialmente uscito GPT-4, modello di linguaggio multimodale di enormi dimensioni sviluppato da OpenAI , successore di GPT3 e GPT3.5 . Sei pronto a scoprire quali sono le novità e come iniziare a usare GPT-4 ? Il recente rilascio di GPT-4 segna una pietra miliare significativa nel campo dell'intelligenza artificiale, in particolare nell'elaborazione del linguaggio naturale. In questo articolo, offriamo un'analisi approfondita delle sue capacità avanzate e approfondiamo la storia e lo sviluppo dei trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) e quali nuove funzionalità ha GPT-4. 🤔 Sai cosa vuol dire GPT ? Cosa sono i trasformatori generativi preaddestrati o GPT? I trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) sono un tipo di modello di apprendimento profondo utilizzato per generare testo simile a quello umano. Gli usi comuni includono rispondendo alle domande testo riassuntivo tradurre testi in altre lingue codice di generazione generazione di post di blog, storie, conversazioni e altri tipi di contenuto. Esistono infinite applicazioni per i modelli GPT e puoi persino perfezionarle su dati specifici per creare risultati ancora migliori. Utilizzando i trasformatori, risparmierai costi di elaborazione, tempo e altre risorse. Prima di GPT4 L'attuale rivoluzione dell'intelligenza artificiale per il linguaggio naturale è diventata possibile solo con l'invenzione dei modelli di trasformazione, a partire dal BERT di Google nel 2017. Prima di gpt4 , la generazione del testo veniva eseguita con altri modelli di apprendimento profondo, come le reti neurali ricorsive (RNN) e le reti neurali a lungo termine e a breve termine. Questi hanno funzionato bene per l'output di singole parole o brevi frasi, ma non sono stati in grado di generare contenuti realistici più lunghi. L'approccio del trasformatore di BERT è stato un importante passo avanti poiché non è una tecnica di apprendimento supervisionato. Cioè, non richiedeva un costoso set di dati con annotazioni per addestrarlo. BERT è stato utilizzato da Google per interpretare le ricerche in linguaggio naturale, tuttavia non può generare testo da un prompt. Come siamo arrivati a GPT4? Partiamo da GPT-1 Nel 2018, OpenAI ha pubblicato un articolo ( Improving Language Understanding by Generative Pre-Training ) sull'utilizzo della comprensione del linguaggio naturale utilizzando il loro modello linguistico GPT-1. Questo modello era una prova di concetto e non è stato rilasciato pubblicamente. Arriva GPT-2 L'anno successivo, OpenAI ha pubblicato un altro articolo ( Language Models are Unsupervised Multitask Learners ) sul loro ultimo modello, GPT-2. Questa volta, il modello è stato messo a disposizione della comunità di machine learning e ha trovato una certa adozione per le attività di generazione del testo. GPT-2 potrebbe spesso generare un paio di frasi prima di crollare. GPT-3 stupisce tutti Nel 2020, OpenAI ha pubblicato un altro articolo ( Language Models are Few-Shot Learners ) sul loro modello GPT-3. Il modello aveva 100 volte più parametri rispetto a GPT-2 ed è stato addestrato su un set di dati di testo ancora più grande, con conseguenti migliori prestazioni del modello. Il modello ha continuato a essere migliorato con varie iterazioni note come serie GPT-3.5, incluso ChatGPT incentrato sulla conversazione. Questa versione ha preso d'assalto il mondo dopo aver sorpreso il mondo con la sua capacità di generare pagine di testo simili a quelle umane. ChatGPT è diventata l' applicazione web in più rapida crescita di sempre , raggiungendo 100 milioni di utenti in soli due mesi. Cos'è GPT-4? GPT-4 (Generative Pre-trained Transformer v4 ) è un modello di deep learning di generazione testo sviluppato da OpenAI. È un modello multimodale in grado di accettare sia immagini che input di testo e generare output di testo. GPT-4 utilizza la tecnologia dei trasformatori generativi pre-addestrati (GPT) per migliorare l'elaborazione del linguaggio naturale. E quindi se dai a GPT-4 una domanda da un esame di avvocato degli Stati Uniti, scriverà un saggio che dimostra la conoscenza legale; se gli dai una molecola di un medicinale e chiedi variazioni, sembrerà un esperta biochimica; e se gli chiedi di raccontarti una battuta su un pesce, sembrerà avere il senso dell'umorismo. Benchmark delle prestazioni GPT-4 OpenAI ha valutato GPT-4 simulando esami progettati per gli esseri umani, come l'Uniform Bar Examination e LSAT per gli avvocati e il SAT per l'ammissione all'università. I risultati hanno mostrato che GPT-4 ha raggiunto prestazioni a livello umano su vari benchmark professionali e accademici. OpenAI ha anche valutato GPT-4 su benchmark tradizionali progettati per modelli di apprendimento automatico, dove ha superato i modelli di linguaggi di grandi dimensioni esistenti e la maggior parte dei modelli all'avanguardia che possono includere la creazione specifica di benchmark o protocolli di formazione aggiuntivi. Questi benchmark includevano domande a scelta multipla in 57 materie, ragionamenti di buon senso su eventi quotidiani, domande scientifiche a scelta multipla della scuola elementare e altro ancora. OpenAI ha testato la capacità di GPT-4 in altre lingue traducendo il benchmark MMLU, una suite di 14.000 problemi a scelta multipla che coprono 57 argomenti, in varie lingue utilizzando Azure Translate. In 24 lingue su 26 testate, GPT-4 ha superato le prestazioni in lingua inglese di GPT-3.5 e altri modelli di linguaggi di grandi dimensioni. Nel complesso, i risultati più fondati di GPT-4 indicano progressi significativi nello sforzo di OpenAI di sviluppare modelli di intelligenza artificiale con capacità sempre più avanzate. Come ottenere l'accesso a GPT-4 OpenAI sta rilasciando la funzionalità di immissione di testo di GPT-4 tramite ChatGPT. Attualmente è disponibile per gli utenti di ChatGPT Plus. C'è una lista d'attesa per l'API GPT-4. La disponibilità pubblica della capacità di input di immagini non è stata ancora annunciata. OpenAI ha OpenAI Evals open source , un framework per la valutazione automatizzata delle prestazioni del modello AI, per consentire a chiunque di segnalare carenze nei propri modelli e guidare ulteriori miglioramenti. Applicazioni di GPT-4 GPT-4 può essere utilizzato in molte applicazioni, dalle conversazioni con chatbot alla scrittura di articoli di notizie, fino alla creazione di contenuti per siti web e applicazioni. Inoltre, GPT-4 potrebbe essere utilizzato per la traduzione di lingue e persino per la creazione di testo generativo in tempo reale. GPT-4 ha il potenziale per essere utilizzato in una vasta gamma di settori, inclusi quelli medici, finanziari e legali. La sua capacità di elaborare grandi quantità di dati potrebbe essere utile per le attività di data mining, l'analisi dei dati e la previsione del mercato. GPT-4 e Etica L'uscita di GPT-4 solleva diverse questioni sull'etica del suo utilizzo. Qui di seguito elenchiamo alcune delle principali riflessioni da fare: Utilizzo in campo lavorativo: GPT-4 potrebbe essere utilizzato per automatizzare alcuni processi lavorativi e creare nuove opportunità di lavoro. Tuttavia, è importante valutare se il suo utilizzo comporti la sostituzione di lavoro umano e l'eventuale impatto sull'occupazione. Contenuti ingannevoli: GPT-4 è in grado di generare testi molto convincenti e potrebbe essere utilizzato per creare contenuti ingannevoli o fraudolenti, con conseguenze negative per i consumatori e per la società. Discriminazione: l'uso di GPT-4 potrebbe portare alla generazione di contenuti discriminatori o offensivi, sia consapevolmente che inconsciamente, a causa del bias dei dati di addestramento. Privacy e sicurezza dei dati: l'utilizzo di GPT-4 richiede l'elaborazione di grandi quantità di dati, il che solleva preoccupazioni sulla privacy e sulla sicurezza dei dati. È importante considerare questi aspetti critici e adottare misure adeguate per mitigare i loro effetti negativi, affinché l'utilizzo di GPT-4 sia responsabile e vantaggioso per la società nel suo complesso. L'introduzione di GPT-4 potrebbe avere un impatto significativo sull'occupazione. Il modello potrebbe essere utilizzato per automatizzare molte attività, come la scrittura di articoli di notizie e la creazione di contenuti per i siti web. Ciò potrebbe portare a una riduzione del lavoro umano in questi settori. Tuttavia, GPT-4 potrebbe anche creare nuove opportunità di lavoro nel settore dell'IA, come la creazione di modelli e la loro manutenzione. Inoltre, le attività che richiedono creatività e intelligenza emotiva, come la scrittura di romanzi e la creazione di arte, difficilmente saranno automatizzate in futuro. Le differenze tra GPT-3 e GPT-4? La principale differenza tra questi due modelli sono le nuove capacità multimodali di GPT-4 . Secondo OpenAI, GPT-4 sarà in grado di "accettare un prompt di testo e immagini". Questo sarebbe il primo modello GPT multimodale creato dall'azienda di intelligenza artificiale ed è una funzionalità estremamente interessante per chiunque sia un fan di GPT-3. È interessante notare che ci sono anche varie somiglianze tra i due modelli. Sia GPT-3.5 che GPT-4 hanno una conoscenza limitata degli eventi verificatisi dopo il 2021. Quindi, sfortunatamente, avrai ancora difficoltà ad accedere a informazioni aggiornate. Entrambi i modelli possono essere utilizzati anche per eseguire attività di elaborazione del linguaggio naturale, come la risposta a domande e il riepilogo del testo. Quando uscirà GPT 5? Non corriamo troppo, GPT4 è stato appena rilasciato. Secondo alcuni rumor GPT-5 dovrebbe essere previsto per la fine del 2024 o nel 2025 .

L'intelligenza artificiale (AI) nel campo del marketing digitale è una novita', nel campo dell'informatica e dell'ingegneria genera codice per macchine rendendole in grado di eseguire istruzioni e di comportarsi in modo logico, imparando dalle esperienze (machine learning). I tipi di AI possono variare nel contesto di tecnologie AI ristrette o forti. L'AI ristretta è costruita attorno a un focus o compito predefinito mentre l' intelligenza artificiale forte è in grado di gestire una serie di compiti allo stesso livello di un essere umano. L' artificial intelligence si basa fondamentalmente su algoritmi di apprendimento automatico in grado di elaborare, valutare e prendere decisioni sulla base di grandi set di dati. Questi algoritmi possono migliorare la loro accuratezza e le loro prestazioni nel tempo. L'intelligenza artificiale è una nuova tecnologia che sta ridefinendo il modo di fare in qualsiasi settore. Ha già registrato un impatto significativo in vari settori che includono sanità, finanza e trasporti. In questo post, ci concentriamo su come l'intelligenza artificiale e' un punto di svolta nel campo dell'esperienza del cliente online e dal punto di vista del coinvolgimento del cliente. L'Intelligenza Artificiale e il Coinvolgimento del Cliente L'intelligenza artificiale ha il potenziale di trasformare il modo in cui i siti web coinvolgono i visitatori. La potenza dell'AI in varie applicazioni migliora l'esperienza dell'utente, ottimizza siti web per tassi di conversione più elevati e personalizza i contenuti più che mai. Diversi studi condotti di recente dimostrano che l'intelligenza artificiale è efficace nell'aumentare il coinvolgimento del sito web, l'appetito di acquisto dei consumatori e la soddisfazione complessiva del cliente. Ciò si ottiene attraverso esperienze altamente personalizzate e l'uso di chatbot e assistenti virtuali basati su la tecnologia natural language processing. Un sondaggio condotto da Capgemini ha concluso che i chatbot e gli assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale possono migliorare la soddisfazione dei clienti fino al 58%. In un altro studio, questa volta condotto da Adobe, è emerso che le esperienze personalizzate possono aumentare gli acquisti dei consumatori, con l'80% dei consumatori più propensi ad acquistare e il 40% più propensi a spendere più del previsto. La ricerca di Accenture mostra che l'AI ha il potenziale per aumentare la redditività in media del 38% in 16 settori entro il 2035. Si prevede che l'IA contribuirà a una spinta economica di 14 trilioni di dollari in 12 economie in 16 settori entro il 2035. Quanto segue discute i modi in cui l'AI sta trasformando il campo della progettazione di siti web e la crescita delle aziende online. Esperienze Digitali Personalizzate con l'I.A. Come L'AI Sta Ridefinendo L'Esperienza del Web L'intelligenza artificiale sta rivoluzionando il modo in cui i siti web interagiscono con i visitatori. Analizzando i dati dei visitatori, gli algoritmi AI possono personalizzare il user experience del sito web per ogni singolo utente in un modo che non era possibile. Questi algoritmi utilizzano dati come cronologia di navigazione, informazioni demografiche e altri punti dati per creare raccomandazioni e offerte personalizzate per prodotti o contenuti. La personalizzazione può consigliare prodotti o articoli in base agli acquisti e agli interessi passati di un utente. La personalizzazione consente la regolazione di elementi come messaggi, offerte, contenuti e layout in base a fattori quali geolocalizzazione, lingua e dati demografici. Le aziende di e-commerce stanno applicando l'intelligenza artificiale per presentare contenuti e offerte diversi a utenti diversi in base a questi punti dati raccolti in diversi punti di interazione con i visitatori del sito web. Esperienze Dei Clienti Basate Sull'Intelligenza Artificiale: Alcuni Esempi Pratici Esistono numerosi esempi di raccomandazioni e personalizzazioni personalizzate basate sull'intelligenza artificiale in vari settori, tra cui e-commerce, media e finanza. Ad esempio, il motore di raccomandazione di Amazon utilizza l'intelligenza artificiale per suggerire prodotti agli utenti in base ai loro acquisti passati e alla cronologia di navigazione. Netflix e Spotify utilizzano l'intelligenza artificiale per fornire consigli personalizzati basati sulla cronologia di visualizzazione o ascolto passata. Queste e altre aziende nel campo della progettazione di siti web utilizzano l'intelligenza artificiale per creare esperienze personalizzate più coinvolgenti ed efficaci e in grado di soddisfare meglio le esigenze dei singoli utenti. Esperienza Utente Ridefinita Stabilendo Un Nuovo Standard Per Navigazione e Ricerca Sul Web L'intelligenza artificiale sta migliorando l'esperienza complessiva di navigazione dell'utente sui siti web, migliorando la navigazione e la funzionalità di ricerca. Gli algoritmi di apprendimento automatico consentono ai siti web di creare esperienze di ricerca sofisticate e intuitive in grado di comprendere in modo più accurato l'intento dietro le query degli utenti. L'elaborazione del linguaggio naturale consente l'utilizzo di query più complesse e sfumate, mentre la ricerca predittiva suggerisce termini e risultati di ricerca quando l'utente digita la query. I chatbot e gli assistenti virtuali alimentati dall'intelligenza artificiale possono fornire un servizio clienti efficiente e assistere gli utenti nella navigazione del sito web. Questi strumenti sono particolarmente utili per gestire attività e richieste di routine, liberando risorse per attività più complesse. I siti di e-commerce utilizzano spesso i chatbot per assistere nel processo di acquisto. Aziende come Zendesk e Intercom hanno sviluppato chatbot e assistenti virtuali basati sull'intelligenza artificiale per il servizio clienti. Nel complesso, l'uso dell'intelligenza artificiale in queste aree aiuta a creare un'esperienza utente più fluida ed efficiente sui siti web. Tassi di Conversione Elevati Il Web Design Ottimizzato Per l'AI e Migliori Tassi di Conversione L'intelligenza artificiale migliora il design e il layout del sito web per tassi di conversione più elevati. La tecnologia AI e' in grado di analizzare i modelli di dati dei visitatori e di identificare gli elementi di design più efficaci. Questo grazie al utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico e test A/B. L'AI può anche automatizzare i processi di ottimizzazione, facendo risparmiare tempo e risorse alle aziende. Sono disponibili numerosi strumenti di test e ottimizzazione A/B basati sull'intelligenza artificiale per la progettazione di siti Web, come Optimizely e Experience Platform di Adobe. Queste piattaforme utilizzano l'intelligenza artificiale per testare e migliorare i siti Web per aumentare i tassi di conversione o analizzare i dati dei clienti per ottimizzare il design e il layout del sito Web in tempo reale. Il Futuro dell'AI Web Design L'intelligenza artificiale non sta solo cambiando il modo in cui i siti web interagiscono con i visitatori, ma anche il modo in cui le aziende mantengono i clienti attraverso strategie di marketing basate sull'intelligenza artificiale. È molto probabile che il futuro del marketing sia fortemente influenzato dall'intelligenza artificiale. Presentemente, è già disponibile un'ampia gamma di strumenti di intelligenza artificiale per il marketing digitale. Questi st rumenti includono generatori di video AI come Synthesia, in grado di rendere avatars realistici garantendo un servizio personalizzato ed umano per i tuoi clienti. Un altro strumento che sta ridefinendo il content writing tradizionale e' il prodotto Content-At-Scale, altamente efficiente nel produrre contenuti pertinenti con il minimo intervento umano possibile. Cio' rende il processo di generazione dei contenuti estremamente conveniente e scalabile. Altri strumenti di marketing AI includono quelli per l'email marketing, la gestione dei social media e il targeting degli annunci. Ad esempio, le piattaforme di email marketing basate sull'intelligenza artificiale possono analizzare i dati dei clienti per creare campagne e-mail personalizzate. Prendendo un altro esempio, strumenti di gestione dei social media basati sull'intelligenza artificiale possono aiutare le aziende a creare e programmare post e interagire con i follower. L'intelligenza artificiale può anche essere utilizzata per migliorare il targeting degli annunci analizzando i dati per identificare il pubblico migliore per una particolare campagna. Conclusione Intelligenza Artificiale nel Mondo Digitale L'intelligenza artificiale ha già avuto un impatto positivo significativo sulle attività di e-commerce e questa tendenza continuera nei prossimi anni. Man mano che l'intelligenza artificiale continua a svilupparsi, è probabile che svolga un ruolo ancora più importante nella progettazione e nel marketing dei siti web. Sebbene il potenziale dell'IA sia entusiasmante, è importante considerare attentamente le potenziali sfide e le considerazioni etiche che derivano dal suo utilizzo. Se utilizzata in modo etico, l'intelligenza artificiale ha la capacità di trasformare il modo in cui le aziende interagiscono con i propri clienti online attraverso la creazione di siti Web e campagne di marketing più personalizzati ed efficaci.

👋 Ciao a tutti! Siete pronti per scoprire dove trovare i migliori software con Intelligenza Artificiale IA per il vostro business? L'IA sta diventando sempre più importante nel mondo degli affari, con l'evoluzione tecnologica che procede a passo spedito. Ma sappiamo anche quanto possa essere costoso implementare soluzioni di IA per le aziende o i progetti. È per questo che abbiamo creato il primo Marketplace in Italia dedicato solo a Software con IA, offrendo soluzioni convenienti che non peseranno sul vostro budget. Siete pronti a scoprire come l'IA può migliorare il vostro business? Leggete per scoprire di più! 💻🚀 Perchè usare software con Intelligenza Artificiale? 💰 L'implementazione dell'Intelligenza Artificiale può essere costosa per le aziende o i progetti. Potrebbe richiedere il supporto di un data scientist o addirittura delegare l'intero lavoro a un'altra azienda, ma questi costi sono spesso proibitivi per le piccole e medie imprese. Fortunatamente, il nostro marketplace offre soluzioni convenienti e scalabili per l'integrazione dell'IA nel tuo business. Con i nostri software, puoi ottenere gli stessi vantaggi dell'IA senza dover pagare un prezzo esorbitante. I nostri prodotti partono da solo 10€ con licenza a vita e 60 giorni di garanzia. Scegli tra centinaia di soluzioni per tutte le categorie e integra facilmente l'IA nei tuoi strumenti di lavoro, come gestionali, app preesistenti come Shopify, Wordpress, Gmail e molte altre. Non lasciare che i costi elevati ti ostacolino nel raggiungimento dei tuoi obiettivi commerciali. Investi nel futuro del tuo business con il nostro Marketplace di Software con IA! 💪💻 🔥 Visita ora il Nostro MarketPlace 🔥 🔒 dedicato solo a software con Intelligenza Artificiale 🔒 Perchè integrare l'IA nel proprio business ? 💡 Grazie all'Intelligenza Artificiale, le aziende possono raggiungere livelli di efficienza e produttività mai visti prima. Ad esempio, l'IA può essere utilizzata per creare chatbot personalizzati in grado di rispondere alle domande dei clienti in tempo reale, migliorando così la customer experience. Inoltre, la tecnologia IA può essere impiegata anche per generare testo automaticamente, risparmiando tempo e risorse preziose per le aziende che hanno bisogno di contenuti di qualità in tempi rapidi. Sia che si tratti di analisi di dati, monitoraggio del comportamento dei clienti o persino di predire risultati futuri, l'IA può essere applicata in numerosi settori e fare la differenza nella crescita di un'azienda. E con il nostro marketplace di software con IA, queste soluzioni innovative sono ora accessibili a costi contenuti, partendo da soli 10€ con licenza a vita e 60 giorni di garanzia. 🔥 Visita ora il Nostro MarketPlace 🔥 🔒 dedicato solo a software con Intelligenza Artificiale 🔒 Come funziona il MarketPlace di Software con IA ? 💻 Sappiamo quanto sia importante per i nostri clienti sentirsi sicuri nell'acquisto di prodotti tecnologici di alta qualità, soprattutto quando si tratta di software con intelligenza artificiale. 🤝 Vogliamo quindi sottolineare che non siamo i creatori di questi software, ma siamo partner ufficiali di una grande multinazionale americana che aiuta le startup o le aziende a ottenere i fondi iniziali per scalare i loro software AI. 💰 Naturalmente non li aiuta gratuitamente, in cambio vuole un numero limitato di licenze di utilizzo a vita, poi la grande multinazionale americana rivende questi software per ottenere un profitto, offrendoli a prezzi molto convenienti sul nostro marketplace. ✅ Quando acquisti da noi, stai acquistando prodotti di alta qualità da una fonte affidabile, con la garanzia di avere a disposizione una vasta selezione di software e un'esperienza di acquisto senza rischi. 🔍 Per capire praticamente come funziona il nostro marketplace, ti proponiamo un esempio. 📝 Supponiamo che tu stia cercando un software con IA per scrivere articoli, ebook o altro. 🔎 Vieni sul nostro marketplace e cerca i software che più ti ispirano, in base alle recensioni degli utenti, al prezzo o alle caratteristiche tecniche. 👀 Vedrai molti software disponibili, tra cui "WordHero". 💰 Siccome sei una persona attenta al risparmio, potresti rimanere sbalordito dall'offerta che ti stiamo proponendo, oltre 2000€ euro di risparmio SUL NOSTRO MARKETPLACE : 👉 Ma non ci credere sulla parola, verifica tu stesso andando sul sito ufficiale di https://wordhero.co/#pricing e confronta i prezzi. SUL LORO SITO UFFICIALE : 💸 Ti renderai conto di quanto puoi risparmiare acquistando da noi. 🤖 Non aspettare, scopri come i prodotti con IA potrebbero migliorare il tuo business oggi stesso! ✅ Acquista da noi con la certezza di fare un acquisto sicuro e conveniente. 💻👍 🔥 Visita ora il Nostro MarketPlace 🔥 🔒 dedicato solo a software con Intelligenza Artificiale 🔒 Dove trovare i migliori software con Intelligenza Artificiale? Semplice, sul nostro MarketPlace 🔥 🔒 GARANZIA di 60 GIORNI per TESTARE il software acquistato senza rischi. 💰 VENDITE A VITA anziché ABBONAMENTI mensili, per risparmiare denaro. 💻 CENTINAIA di SOFTWARE per OGNI UTILIZZO, per trovare il prodotto perfetto. ⏳ OFFERTE ASSURDE PER TEMPO LIMITATO, per integrare anche tu l'IA. Non perdere l'occasione di migliorare il tuo business con prodotti di alta qualità e a prezzi convenienti! Acquista ora dal nostro Marketplace e scopri tutti i vantaggi che abbiamo da offrire! 💻🔥 🔥 Visita ora il Nostro MarketPlace 🔥 🔒 dedicato solo a software con Intelligenza Artificiale 🔒

In questo articolo, ci concentreremo su come PyTorch può essere utilizzato per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). In particolare, esploreremo come PyTorch può essere utilizzato per la classificazione di testo e la generazione di testo, insieme ad altre applicazioni NLP. Inizieremo con una breve introduzione a cosa sia l'NLP e poi passeremo alla descrizione di come PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli per queste applicazioni. Discuteremo anche altri usi di PyTorch nell'NLP, come l'etichettatura delle parti del discorso e la modellizzazione semantica latente. Alla fine dell'articolo, dovresti avere una comprensione più chiara di come PyTorch può essere utilizzato nell'elaborazione del linguaggio naturale. PyTorch per l'elaborazione del linguaggio naturale Come utilizzare PyTorch per la classificazione di testo, la generazione di testo e altre applicazioni NLP Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) PyTorch per NLP Tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale Preprocessing dei dati di testo Costruzione di modelli di classificazione di testo Costruzione di modelli di generazione di testo Altri usi di PyTorch nell'elaborazione del linguaggio naturale Etichettatura delle parti del discorso (POS) Analisi semantica latente (LSA) Modelli di traduzione Conclusione Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo dell'informatica e dell'intelligenza artificiale che si occupa di consentire ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo simile all'uomo. L'NLP comprende una vasta gamma di applicazioni, tra cui la classificazione di testo, la generazione di testo, l'analisi del sentimento, la traduzione automatica, la sommarizzazione del testo e molto altro. Grazie ai recenti progressi nel deep learning e nell'apprendimento automatico, l'NLP sta diventando sempre più sofisticato e preciso, aprendo nuove opportunità in molti settori, come la ricerca scientifica, il commercio elettronico, la pubblicità e la salute. PyTorch per NLP Per l'elaborazione del linguaggio naturale, PyTorch offre una vasta gamma di strumenti, in particolare l'utilizzo di tensori per la rappresentazione del testo è di grande importanza. Possiamo rappresentare il testo come una matrice in cui ogni riga rappresenta una parola e ogni colonna rappresenta un'informazione specifica su quella parola. Ad esempio, possiamo utilizzare una codifica one-hot per rappresentare ogni parola come un vettore binario. Il preprocessing dei dati di testo è inoltre fondamentale per l'efficacia dei modelli di NLP. PyTorch fornisce una vasta gamma di strumenti per la pulizia dei testi, la rimozione della punteggiatura, la tokenizzazione e la creazione di dataset. Ecco un esempio di preprocessing con PyTorch: import torchtext # Definiamo un tokenizer personalizzato def tokenizer(text): return text.split() # Definiamo il campo del testo text_field = torchtext.legacy.data.Field(tokenize=tokenizer, lower=True, batch_first=True) # Carichiamo il dataset train_data, test_data = torchtext.datasets.IMDB.splits(text_field) # Costruiamo il vocabolario text_field.build_vocab(train_data, max_size=10000) # Creiamo i batch train_loader, test_loader = torchtext.legacy.data.BucketIterator.splits( (train_data, test_data), batch_size=32, device='cuda') In questo esempio, definiamo un tokenizer personalizzato per la nostra pipeline di preprocessing. Utilizziamo poi il pacchetto torchtext per caricare il dataset IMDB, costruire il vocabolario e creare i batch per l'addestramento e il test del modello. Tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale Ecco alcuni esempi di come creare e manipolare tensori per la rappresentazione del linguaggio naturale in PyTorch: Creazione di un tensore: possiamo creare un tensore in PyTorch utilizzando il modulo torch e il metodo tensor(). Ad esempio, per creare un tensore di parole italiane, possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['ciao', 'buongiorno', 'pomeriggio', 'sera'] italian_tensor = torch.tensor(italian_words) print(italian_tensor) Questo codice creerà un tensore di parole italiane con le parole 'ciao', 'buongiorno', 'pomeriggio' e 'sera'. Manipolazione di tensori: possiamo manipolare i tensori in PyTorch per effettuare operazioni matematiche e modificare la loro forma. Ad esempio, per creare un tensore di parole italiane in minuscolo, possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['CIAO', 'BUONGIORNO', 'POMERIGGIO', 'SERA'] italian_tensor = torch.tensor(italian_words) # Conversione in minuscolo italian_tensor_lower = italian_tensor.str.lower() print(italian_tensor_lower) Questo codice creerà un nuovo tensore di parole italiane in minuscolo. Rappresentazione di frasi: per rappresentare frasi o testi più lunghi, possiamo utilizzare una matrice di embedding per rappresentare ogni parola in una dimensione continua. Ad esempio, per rappresentare la frase "Ciao, come stai?", possiamo utilizzare la seguente sintassi: import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F # Matrice di embedding per le parole italiane italian_embedding = nn.Embedding(100, 5) # Creazione di un tensore di parole italiane italian_words = ['ciao', 'come', 'stai'] italian_tensor = torch.tensor([italian_embedding(word) for word in italian_words]) # Calcolo della media degli embedding per rappresentare la frase italian_sentence_embedding = torch.mean(italian_tensor, dim=0) print(italian_sentence_embedding) Questo codice creerà un tensore che rappresenta la frase "Ciao, come stai?" utilizzando una matrice di embedding per le parole italiane e calcolando la media degli embedding di ogni parola. Preprocessing dei dati di testo con pytorch Il preprocessing dei dati di testo è una fase fondamentale per l'elaborazione del linguaggio naturale, in quanto ci permette di rendere i dati di testo utilizzabili per il nostro modello di apprendimento automatico. Con PyTorch, ci sono diverse tecniche di preprocessing che possiamo utilizzare, come la tokenizzazione, la rimozione delle stop words e la lemmatizzazione. La tokenizzazione è il processo di suddividere un testo in token o parole, mentre la rimozione delle stop words è il processo di rimozione di parole comuni che non forniscono informazioni utili come "il", "e", "di". La lemmatizzazione, invece, è il processo di riduzione di una parola alla sua forma base, ad esempio riducendo "correndo" a "correre". Ecco un esempio di codice Python per la tokenizzazione e la rimozione delle stop words di una frase in italiano utilizzando la libreria NLTK: import nltk nltk.download('stopwords') from nltk.corpus import stopwords from nltk.tokenize import word_tokenize italian_stop_words = stopwords.words('italian') testo = "Questo è un esempio di testo in italiano da elaborare" parole = word_tokenize(testo) parole_filtrate = [parola for parola in parole if not parola in italian_stop_words] print(parole_filtrate) Il risultato di questo esempio sarà una lista delle parole nella frase originale, filtrate dalle stop words: ['Questo', 'esempio', 'testo', 'italiano', 'elaborare'] Un altro esempio di preprocessing dei dati di testo con PyTorch è la lemmatizzazione. Possiamo utilizzare la libreria spaCy per eseguire la lemmatizzazione di un testo in italiano: import spacy nlp = spacy.load('it_core_news_sm') testo = "Questo è un esempio di testo in italiano da elaborare" doc = nlp(testo) lemmi = [token.lemma_ for token in doc] print(lemmi) Il risultato di questo esempio sarà una lista dei lemmi delle parole nella frase originale: ['questo', 'essere', 'un', 'esempio', 'di', 'testo', 'in', 'italiano', 'da', 'elaborare'] Costruzione di modelli di classificazione di testo La classificazione di testo è una delle applicazioni più comuni dell'elaborazione del linguaggio naturale e si basa sulla capacità del modello di assegnare un'etichetta a un testo di input. Per costruire un modello di classificazione di testo con PyTorch, dobbiamo definire l'architettura della rete neurale e preparare i dati di addestramento. In questo caso, utilizzeremo una rete neurale a più strati con un livello di embedding e due strati nascosti completamente connessi. Per preparare i dati di addestramento, dobbiamo prima convertire le parole in numeri. Possiamo farlo utilizzando un dizionario di parole e assegnando un numero unico ad ogni parola nel dizionario. Inoltre, dobbiamo definire una lunghezza fissa per le frasi e assicurarci che ogni frase abbia la stessa lunghezza, anche se dobbiamo aggiungere zeri alla fine di una frase più corta per farla corrispondere alla lunghezza massima. Dopo aver preparato i dati, possiamo definire il modello utilizzando PyTorch. In questo caso, utilizzeremo la classe nn.Sequential di PyTorch per definire la struttura della nostra rete neurale. Successivamente, possiamo definire la funzione di loss e il metodo di ottimizzazione per addestrare il modello. Un esempio di codice per costruire un modello di classificazione di testo con PyTorch potrebbe essere il seguente: import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # Definizione della classe del modello di classificazione class TextClassifier(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(TextClassifier, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # Definizione dei parametri del modello input_size = 50 # Lunghezza massima della sequenza di parole hidden_size = 128 # Dimensione del vettore di hidden state output_size = 2 # Numero di classi di output (es. pos/neg) # Creazione del modello model = TextClassifier(input_size, hidden_size, output_size) # Definizione della funzione di loss e dell'ottimizzatore criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # Training del modello for epoch in range(num_epochs): for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader): optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() In questo esempio, stiamo creando un modello di classificazione di testo utilizzando un'architettura di rete neurale ricorrente (RNN) con un layer completamente connesso alla fine. Il modello prende in input sequenze di parole di lunghezza massima input_size e genera un output con dimensione output_size. La funzione di loss utilizzata è la cross entropy loss e l'ottimizzatore è Adam. Infine, il modello viene addestrato su un set di dati di addestramento tramite la backward propagation e l'aggiornamento dei pesi dell'ottimizzatore. Costruzione di modelli di generazione di testo La costruzione di modelli di generazione di testo con PyTorch è un campo in continua evoluzione, ma il processo di base rimane lo stesso. Il modello deve essere in grado di apprendere le caratteristiche del testo di input e di generare nuove frasi che abbiano senso grammaticale e semantico. Un esempio di codice potrebbe essere il seguente, dove si utilizza un modello LSTM per generare frasi a partire da un testo di input: import torch import torch.nn as nn # Definizione del modello class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # Preprocessing dei dati di input input_text = "Il gatto si svegliò e miagolò forte." vocab = list(set(input_text.split())) word_to_idx = {word: i for i, word in enumerate(vocab)} idx_to_word = {i: word for i, word in enumerate(vocab)} input_seq = [word_to_idx[word] for word in input_text.split()] # Definizione del modello e addestramento device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') model = LSTM(len(vocab), 16, 1, len(vocab)).to(device) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) for epoch in range(100): input_tensor = torch.tensor(input_seq[:-1]).unsqueeze(0).to(device) target_tensor = torch.tensor(input_seq[1:]).unsqueeze(0).to(device) output = model(input_tensor) loss = criterion(output, target_tensor.view(-1)) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # Generazione di testo start_text = "Il cane" generated_text = start_text with torch.no_grad(): model.eval() for i in range(20): input_tensor = torch.tensor([word_to_idx[word] for word in generated_text.split()]).unsqueeze(0).to(device) output = model(input_tensor) _, predicted = torch.max(output, dim=1) generated_text += ' ' + idx_to_word[predicted.item()] print(generated_text) In questo esempio, il modello LSTM viene utilizzato per generare frasi a partire da un testo di input. Il testo viene preprocessato e convertito in una sequenza di interi, che rappresentano le parole del testo. Il modello viene quindi addestrato utilizzando la funzione di perdita CrossEntropyLoss e l'ottimizzatore Adam. Infine, il modello viene utilizzato per generare nuove frasi partendo da una stringa di input. Altri usi di PyTorch nel NLP PyTorch è un framework estremamente flessibile e versatile che può essere utilizzato per risolvere molte altre applicazioni nell'elaborazione del linguaggio naturale oltre alla classificazione e alla generazione di testo. Etichettatura delle parti del discorso (POS) Uno dei compiti più comuni in NLP è l'etichettatura delle parti del discorso (POS), che consiste nell'assegnare una classe di parte del discorso a ciascuna parola in una frase. PyTorch è stato utilizzato per costruire modelli POS altamente accurati, utilizzando tecniche come la convoluzione neurale e la rete ricorrente. Analisi semantica latente (LSA) Un altro compito importante nell'elaborazione del linguaggio naturale è l'analisi semantica latente (LSA), che cerca di estrarre il significato nascosto nelle parole. PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli LSA, che possono aiutare a identificare relazioni nascoste tra parole e concetti in un corpus di testo. Modelli di traduzione PyTorch può essere utilizzato per costruire modelli di traduzione di alta qualità. Questi modelli utilizzano tecniche come l'attenzione per identificare parole e frasi chiave in un testo di origine e utilizzarle per generare traduzioni di alta qualità. Con la crescente importanza della comunicazione globale, la traduzione automatica sta diventando sempre più importante, e PyTorch è uno strumento potente per aiutare gli sviluppatori a costruire modelli di traduzione di alta qualità. Conclusione Grazie per aver letto questo articolo sull'utilizzo di PyTorch per l'elaborazione del linguaggio naturale. Speriamo che tu abbia apprezzato la teoria e i pratici esempi forniti. PyTorch offre una vasta gamma di funzionalità per l'elaborazione del linguaggio naturale e ci sono ancora molte cose da imparare e scoprire. Siamo felici di aver condiviso queste informazioni con te e speriamo che tu possa utilizzare PyTorch per realizzare progetti interessanti e innovativi nel campo dell'NLP.

Se sei interessato al deep learning, probabilmente hai già sentito parlare di TensorFlow e PyTorch, i due framework più famosi per questa tecnologia. Ma se sei alla ricerca di un'introduzione pratica al framework PyTorch, sei nel posto giusto. In questo articolo, esploreremo PyTorch dal punto di vista della programmazione applicata, concentrandoci sull'addestramento del tuo primo modello di classificazione delle immagini. Non ci immergeremo in matematica complessa, ma piuttosto forniremo un approccio pratico per iniziare a utilizzare PyTorch come strumento. Assumiamo che tu abbia già una conoscenza intermedia di Python, compresi i concetti di classi e programmazione orientata agli oggetti, e che tu sia familiare con le nozioni di base del deep learning. Non importa quale sia la tua esperienza con PyTorch, questo articolo ti darà gli strumenti necessari per creare modelli di deep learning efficaci. Come sempre partiamo dalle basi per i principianti, COSA E' PYTHORCH ? Introduzione a PyTorch : Cosa è ? PyTorch è un framework open source di deep learning che viene utilizzato principalmente per lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico. È stato creato da Facebook AI Research (FAIR) e si basa sul linguaggio di programmazione Python. PyTorch è noto per la sua facilità d'uso, flessibilità e velocità. Una delle caratteristiche distintive di PyTorch è l'utilizzo di un'architettura dinamica dei grafi computazionali. Ciò significa che, a differenza di altri framework come TensorFlow, PyTorch consente agli utenti di definire e modificare i grafi computazionali durante l'esecuzione del codice, invece di doverli definire in modo statico prima dell'esecuzione. Ciò rende PyTorch particolarmente utile per la sperimentazione rapida e l'ottimizzazione dei modelli di deep learning, poiché consente agli utenti di iterare rapidamente e testare diverse architetture di rete. Inoltre, PyTorch offre anche un'ampia gamma di funzionalità per la gestione dei tensori, come ad esempio operazioni matematiche avanzate, operazioni di riduzione, broadcasting e indeces slicing. Per installare PyTorch, è possibile utilizzare pip, il gestore di pacchetti Python predefinito. Tuttavia, è importante notare che PyTorch richiede l'utilizzo di una specifica versione di Python e di alcune dipendenze aggiuntive. Per installare PyTorch, è possibile seguire i seguenti passaggi: Apri un terminale (o un prompt dei comandi) sul tuo computer. Utilizza il seguente comando per installare PyTorch con supporto per la tua versione di Python: "pip install torch torchvision" Se stai usando una versione di Python differente da quella predefinita, potresti dover specificare il percorso dell'interprete Python corretto. Attendi il completamento dell'installazione. Questo potrebbe richiedere alcuni minuti, a seconda delle dimensioni del pacchetto e della velocità della tua connessione Internet. Una volta installato PyTorch, puoi importare il pacchetto e iniziare a utilizzare le sue funzionalità all'interno del tuo codice Python. Introduzione a PyTorch : Cosa sono i Tensori? I tensori sono una struttura dati fondamentale nel deep learning, poiché consentono di eseguire operazioni matematiche su grandi insiemi di dati in modo efficiente. I tensori sono molto simili ad array e matrici, ma possono essere rappresentati come un vettore, uno scalare o un array di dimensioni superiori. Un tensore può essere rappresentato come un semplice array contenente scalari o altri array. Su PyTorch, i tensori sono una struttura molto simile a un ndarray, con la differenza che possono funzionare su una GPU, il che accelera notevolmente il processo computazionale. I tensori possono essere creati utilizzando la libreria PyTorch. Ecco un esempio di come creare un tensore in PyTorch: import torch # Creazione di un tensore vuoto di dimensioni 3x3 tensor_vuoto = torch.empty(3, 3) # Creazione di un tensore di interi casuali di dimensioni 2x2 tensor_interi = torch.randint(10, (2, 2)) # Creazione di un tensore di float di dimensioni 1x3 tensor_float = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]) In questo esempio, abbiamo creato tre tensori di dimensioni diverse utilizzando PyTorch. Il primo tensore tensor_vuoto è stato creato come un tensore vuoto di dimensioni 3x3 utilizzando la funzione torch.empty(). Il secondo tensore tensor_interi è stato creato come un tensore di interi casuali di dimensioni 2x2 utilizzando la funzione torch.randint(). Infine, il terzo tensore tensor_float è stato creato come un tensore di float di dimensioni 1x3 utilizzando la funzione torch.tensor(). È possibile eseguire diverse operazioni sui tensori. Ecco alcuni esempi di come eseguire operazioni aritmetiche sui tensori in PyTorch: import torch # Creazione di due tensori di dimensioni 2x2 tensor_1 = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) tensor_2 = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]]) # Somma dei due tensori tensor_sum = tensor_1 + tensor_2 # Prodotto dei due tensori tensor_product = torch.mm(tensor_1, tensor_2) # Stampa dei risultati print("Somma dei tensori:") print(tensor_sum) print("Prodotto dei tensori:") print(tensor_product) In questo esempio, abbiamo creato due tensori tensor_1 e tensor_2 di dimensioni 2x2 utilizzando la funzione torch.tensor(). Successivamente, abbiamo eseguito la somma dei due tensori utilizzando l'operatore + e il prodotto utilizzando la funzione torch.mm(). Infine, abbiamo stampato i risultati utilizzando la funzione print(). Oltre alla creazione e manipolazione dei tensori, PyTorch offre anche molte funzionalità utili per il deep learning. Di seguito, ne vedremo alcune importanti. AutoGrad di Pytorch Una delle funzionalità più utili di PyTorch è il sistema di calcolo differenziale automatico, chiamato AutoGrad. Questo sistema permette di calcolare automaticamente i gradienti di una funzione rispetto ai suoi parametri, senza doverli calcolare manualmente. In pratica, ciò significa che PyTorch può essere utilizzato per implementare algoritmi di apprendimento automatico che richiedono la minimizzazione di una funzione obiettivo attraverso la discesa del gradiente. Di seguito, vediamo un esempio di come usare il modulo di autograd per calcolare i gradienti di una funzione. import torch x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 + 3*x + 1# Calcoliamo i gradienti rispetto a x y.backward() # Ora possiamo accedere al gradienteprint(x.grad) In questo esempio, abbiamo creato un tensore x con il valore 2.0 e impostato il parametro requires_grad=True, il che indica a PyTorch di tracciare il calcolo dei gradienti rispetto a x. Poi abbiamo definito una funzione y come una combinazione di operazioni tensoriali, e abbiamo chiamato il metodo backward() su y per calcolare i gradienti rispetto a tutti i tensori che hanno requires_grad=True. Infine, abbiamo acceduto al gradiente di x con la proprietà grad del tensore. Moduli e ottimizzatori di Pytorch PyTorch offre anche una vasta gamma di moduli predefiniti per la costruzione di reti neurali. Ogni modulo rappresenta un layer della rete, ad esempio un layer convoluzionale o un layer completamente connesso. Questi moduli possono essere combinati per creare reti neurali complesse. Ad esempio, possiamo creare una rete neurale semplice con un layer lineare come segue: import torch import torch.nn as nn # Definiamo la reteclass SimpleNet(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleNet, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): out = self.linear(x) return out # Creiamo un'istanza della rete net = SimpleNet() # Definiamo la funzione obiettivo e l'ottimizzatore criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01) # Addestramento della rete for i in range(100): # Generiamo dei dati casuali x = torch.randn(10, 10) y = torch.randn(10, 1) # Azzeriamo i gradienti optimizer.zero_grad() # Calcoliamo l'output della rete output = net(x) # Calcoliamo la loss loss = criterion(output, y) # Calcoliamo i gradienti loss.backward() # Aggiorniamo i pesi optimizer.step() Queste operazioni sono solo una frazione di ciò che PyTorch può fare. Tuttavia, lo scopo di questo articolo non è coprire ciascuno di essi, ma dare un'idea generale di come funzionano. Se vuoi saperne di più, PyTorch ha una documentazione completa . Introduzione a PyTorch , il tuo primo classificiatore di Immagini step by step PyTorch viene fornito con un modulo integrato che fornisce set di dati pronti all'uso per molte applicazioni di deep learning, come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Ciò significa che è possibile costruire la propria rete neurale senza la necessità di raccogliere ed elaborare i dati autonomamente. Ad esempio, scaricheremo il set di dati MNIST. Il MNIST è un dataset di immagini di cifre scritte a mano, contenente 60mila campioni e un set di test di 10mila immagini. Useremo il modulo datasets da torchvision per scaricare i dati: from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt import torch training_data = datasets.MNIST(root=".", train=True, download=True, transform=ToTensor()) test_data = datasets.MNIST(root=".", train=False, download=True, transform=ToTensor()) All'interno della funzione di download, abbiamo i seguenti parametri: root : la directory in cui verranno salvati i dati. Puoi passare una stringa con il percorso della directory. Un punto (come mostrato nell'esempio) salverà i file nella stessa directory in cui ti trovi. train : utilizzato per informare PyTorch se stai scaricando il treno o il set di test. download : se scaricare i dati se non sono già disponibili nel percorso specificato. transform : trasformare i dati. Nel nostro codice, selezioniamo tensore. Se stampiamo il primo elemento del treno, vedremo quanto segue: training_data[0] (tensor([[[0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000], .......... .............. ................... ............. [0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000,0.0000, 0.0000, 0.0000, 0.0000],]]])) Il tensore sopra è solo una piccola parte dell'intero elemento, poiché sarebbe troppo grande per essere visualizzato. Questo gruppo di numeri potrebbe non significare nulla per noi e poiché rappresentano immagini, possiamo utilizzare matplotlib per visualizzarli come immagini reali: figure = plt.figure(figsize=(8, 8)) cols, rows = 5, 5 for i in range(1, cols * rows + 1): sample_idx = torch.randint(len(training_data), size=(1,)).item() img, label = training_data[sample_idx] figure.add_subplot(rows, cols, i) plt.axis("off") plt.imshow(img.squeeze(), cmap="gray") plt.show() Possiamo anche usare l' attributo classes per vedere le classi all'interno dei dati: training_data.classes ['0 - zero','1 - one','2 - two','3 - three','4 - four','5 - five','6 - six','7 - seven','8 - eight','9 - nine'] Quando il modello viene addestrato, può ricevere nuovi input, quindi classificarsi come una di queste classi. Ora che abbiamo scaricato i dati, utilizzeremo il file DataLoader. Ciò ci consente di scorrere il set di dati in mini-batch invece di un'osservazione alla volta e di mescolare i dati durante l'addestramento dei modelli. Ecco il codice: from torch.utils.data import DataLoader loaded_train = DataLoader(training_data, batch_size=64, shuffle=True) loaded_test = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=True) Creiamo la rete neurale con Pythorch Nel deep learning, una rete neurale è un tipo di algoritmo utilizzato per modellare i dati con schemi complessi. Una rete neurale tenta di simulare il funzionamento del cervello umano attraverso più strati collegati da nodi di elaborazione, che si comportano come i neuroni umani. Questi livelli collegati da nodi creano una rete complessa in grado di elaborare e comprendere enormi quantità di dati complessi. In PyTorch, tutto ciò che riguarda le reti neurali viene creato utilizzando il torch.nnmodulo. La rete stessa è scritta come una classe che eredita da nn.Modulee, all'interno della classe, la useremo nnper costruire i livelli. Quella che segue è una semplice implementazione presa dalla documentazione di PyTorch : from torch import nn class NeuralNetwork(nn.Module): def __init__(self): super(NeuralNetwork, self).__init__() self.flatten = nn.Flatten() self.linear_relu_stack = nn.Sequential( nn.Linear(28*28, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), ) def forward(self, x): x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits Sebbene non rientri nell'ambito di questo articolo approfondire cosa sono i livelli, come funzionano e come implementarli, facciamo un rapido tuffo in ciò che fa il codice sopra. È nn.Flaten il responsabile della trasformazione dei dati da multidimensionali a una sola dimensione. nn.Sequential è il contenitore che crea una sequenza di livelli all'interno della rete. All'interno del contenitore, abbiamo i livelli. Ogni tipo di livello trasforma i dati in modo diverso e ci sono numerosi modi per implementare i livelli in una rete neurale. La funzione forward è la funzione chiamata quando il modello viene eseguito; tuttavia, non dovremmo chiamarlo direttamente. La riga seguente istanzia il nostro modello: model = NeuralNetwork() print(model) NeuralNetwork( (flatten): Flatten(start_dim=1, end_dim=-1) (linear_relu_stack): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=512, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True))) Allenare la rete neurale con Pythorch Ora che abbiamo definito la nostra rete neurale, possiamo utilizzarla. Prima di iniziare l'allenamento, dovremmo prima impostare una funzione di perdita. La funzione di perdita misura quanto è lontano il nostro modello dai risultati corretti ed è ciò che cercheremo di minimizzare durante l'addestramento della rete. L'entropia incrociata è una funzione di perdita comune utilizzata per compiti di classificazione, ed è quella che useremo. Dovremmo inizializzare la funzione: loss_function = nn.CrossEntropyLoss() Un ultimo passaggio prima dell'addestramento consiste nell'impostare un algoritmo di ottimizzazione. Tale algoritmo sarà incaricato di aggiustare il modello durante il processo di addestramento al fine di minimizzare l'errore misurato dalla funzione di perdita che abbiamo scelto sopra. Una scelta comune per questo tipo di attività è l'algoritmo di discesa del gradiente stocastico. PyTorch, tuttavia, ha molte altre possibilità con cui puoi familiarizzare qui . Di seguito il codice: optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001) Il lrparametro è il tasso di apprendimento, che rappresenta la velocità con cui i parametri del modello verranno aggiornati durante ogni iterazione del training. Infine, è il momento di addestrare e testare la rete. Per ognuna di queste attività, implementeremo una funzione. La funzione train consiste nell'eseguire il ciclo dei dati un batch alla volta, utilizzando l'ottimizzatore per regolare il modello e calcolando la previsione e la perdita. Questa è l'implementazione standard di PyTorch: def train(dataloader, model, loss_fn, optimizer): size = len(dataloader.dataset) for batch, (X, y) in enumerate(dataloader): pred = model(X) loss = loss_fn(pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if batch % 1000 == 0: loss, current = loss.item(), batch * len(X) print(f"loss: {loss:>7f} [{current:>5d}/{size:>5d}]") Si noti che per ogni iterazione otteniamo i dati per alimentare il modello, ma teniamo anche traccia del numero del batch in modo da poter stampare la perdita e il batch corrente ogni 100 iterazioni. E poi abbiamo la funzione di test, che calcola l'accuratezza e la perdita, questa volta utilizzando il set di test: def test(dataloader, model, loss_fn): size = len(dataloader.dataset) num_batches = len(dataloader) test_loss, correct = 0, 0 with torch.no_grad(): for X, y in dataloader: pred = model(X) test_loss += loss_fn(pred, y).item() correct += (pred.argmax(1) == y).type(torch.float).sum().item() test_loss /= num_batches correct /= size print(f"Test Error: \n Accuracy: {(100*correct):>0.1f}%, Avg loss: {test_loss:>8f} \n") Quindi impostiamo il numero di epoche per addestrare il nostro modello. Un'epoca consiste in un'iterazione sul set di dati. Ad esempio, se impostiamo epochs=5 , significa che esamineremo l'intero set di dati 5 volte con l'addestramento e il test della rete neurale. Più ci alleniamo, migliori saranno i risultati. Questa è l'implementazione di PyTorch e l'output di tale ciclo: epochs = 5 for t in range(epochs): print(f"Epoch {t+1}\n-------------------------------") train(loaded_train, model, loss_function, optimizer) test(loaded_test, model, loss_function) print("Done!") Epoch 1------------------------------- loss: 2.296232 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 47.3%, Avg loss: 2.254638 Epoch 2------------------------------- loss: 2.260034 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 63.2%, Avg loss: 2.183432 Epoch 3------------------------------- loss: 2.173747 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 66.9%, Avg loss: 2.062604 Epoch 4------------------------------- loss: 2.078938 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 72.4%, Avg loss: 1.859960 Epoch 5------------------------------- loss: 1.871736 [ 0/60000] Test Error: Accuracy: 75.8%, Avg loss: 1.562622 Done! Si noti che in ogni epoca, stampiamo la funzione di perdita ogni 100 batch nel ciclo di addestramento e continua a diminuire. Inoltre, dopo ogni epoca, possiamo vedere che la precisione aumenta man mano che la perdita media diminuisce. Se avessimo impostato più epoche, diciamo 10, 50 o anche 100, è probabile che vedremmo risultati ancora migliori, ma i risultati sarebbero molto più lunghi e molto più difficili da visualizzare e comprendere. Con il nostro modello finalmente addestrato, è facile salvarlo e caricarlo quando necessario: torch.save(model, "model.pth") model = torch.load("model.pth") Conclusione su Pytorch In conclusione, abbiamo visto che PyTorch è uno dei framework più utilizzati per il deep learning, grazie alla sua semplicità d'uso e alla sua efficacia nel calcolo su GPU. Abbiamo appreso come utilizzare i tensori per rappresentare i dati, come preparare i dati per l'addestramento del modello, come definire una rete neurale e come addestrarla per la classificazione delle immagini. Inoltre, abbiamo visto come salvare e caricare i modelli per l'utilizzo futuro. Con queste conoscenze di base, siamo pronti per esplorare ulteriormente il mondo del deep learning con PyTorch. Presto seguiranno nuovi tutorial :) Condividi l'articolo per supportarci 🎁 Se vuoi scaricare gratis il codice del progetto, clicca quì !

Ciao amici! Siete pronti a scoprire come sfruttare al meglio uno dei modelli di intelligenza artificiale più sofisticati al mondo? Se la risposta è sì (e speriamo proprio di sì!), allora siete nel posto giusto. In questo articolo, esploreremo le potenzialità di ChatGPT, un modello basato sull'elaborazione del linguaggio naturale che è pronto a diventare il vostro nuovo migliore amico. Introduzione ai Migliori Prompt per Chat GPT E come faremo questo? Con l'aiuto dei prompt, ovvero quelle frasi di esempio che possono essere utilizzate per avviare una conversazione o richiedere un input. Sì, avete capito bene: impareremo a comunicare efficacemente con questo strumento, generando testi di alta qualità in modo rapido ed efficiente. Ma non è tutto qui: scopriremo anche come utilizzare le funzionalità avanzate dei prompt Chat GPT per ottenere risultati ancora più precisi e personalizzati, rendendolo un prezioso strumento per qualsiasi professionista che lavora con il linguaggio. Che sia un copywriter, uno sviluppatore o un semplice appassionato di tecnologia, Chat GPT sarà in grado di offrirvi una mano (o meglio, un algoritmo) per rendere la vostra comunicazione ancora più potente ed efficace. E se state pensando che tutto questo suona troppo bello per essere vero, sappiate che vi capiamo perfettamente. Noi stessi eravamo scettici all'inizio, ma poi abbiamo visto i risultati con i nostri occhi e non abbiamo potuto fare altro che ammirare l'ingegneria dietro questo strumento. Quindi, sì, è possibile comunicare con un algoritmo in modo efficace. E se non ci credete, allora preparatevi a essere stupiti! Cos'è un prompt Chat GPT e come funzionano ChatGPT è un vero e proprio mago delle parole, capace di creare testi sorprendenti in modo rapido ed efficiente. Ma come funziona questa tecnologia rivoluzionaria? Il segreto è la sua capacità di apprendimento automatico: ChatGPT è stato addestrato su un vasto corpus di testi e ha imparato a generare frasi che seguono le convenzioni grammaticali e semantiche del linguaggio umano. Ma non è solo una questione di algoritmi e matematica: ChatGPT è in grado di sorprendere grazie alla sua intelligenza artificiale che riesce a creare testi con uno stile e un tono unici. Il segreto? La sua capacità di imitare lo stile di scrittura di autori famosi o di seguire il tono di conversazioni precedenti. Molti stanno già vendendo i loro prompt ma noi abbiamo deciso di regalartene 700. Continua a leggere l'articolo... Come utilizzare i prompt per comunicare con ChatGPT L'utilizzo dei prompt con ChatGPT è davvero un gioco da ragazzi. Basta digitare una frase iniziale per creare un testo completo e di qualità. Ma le possibilità sono infinite: è possibile utilizzare i prompt per scrivere articoli di giornale, descrivere luoghi e situazioni o persino creare dialoghi realistici. Per utilizzare ChatGPT in modo efficace, è importante utilizzare un prompt preciso e ben formulato che permetta di comprendere il contesto della conversazione. Inoltre, è possibile personalizzare i parametri di ChatGPT per ottenere risultati ancora più precisi: è possibile scegliere la lingua, il genere e persino la lunghezza del testo generato. Ma non è tutto: l'utilizzo dei prompt con ChatGPT è diventato così popolare che esistono ormai diverse piattaforme online in cui è possibile acquistare o vendere prompt. Un vero e proprio mercato dell'arte dei prompt, dove ogni frase è un'opera d'arte unica e irripetibile. Quindi, non perdiamoci in chiacchiere e iniziamo a sperimentare i mille usi dei prompt ChatGPT! 700 prompt per sfruttare ChatGPT al massimo 50 Prompt ChatGPT per migliorare la SEO del tuo sito web 100 Prompt ChatGPT per generare codice HTML in modo veloce ed efficiente 100 Prompt ChatGPT per imparare a programmare in Python in italiano 50 Prompt ChatGPT per creare Google App Script senza stress 100 Prompt ChatGPT per creare codice PHP senza fatica 50 Prompt ChatGPT per sviluppare plugin ed estensioni add-on personalizzati 100 Prompt ChatGPT avanzati per esperti di Intelligenza Artificiale 50 Prompt ChatGPT da usare nella vita quotidiana Migliori 50 Prompt Chat GPT per migliorare la SEO del tuo sito web Se stai cercando un modo per migliorare la visibilità del tuo sito web sui motori di ricerca, allora sei nel posto giusto! Con questi 50 prompt per ChatGPT, la SEO non sarà più un problema. Ma sappiamo tutti che la SEO può essere un vero e proprio labirinto, dove la ricerca della parola chiave perfetta e la creazione di contenuti ottimizzati può essere un vero e proprio incubo. Ma non temere, perché con l'aiuto di ChatGPT, puoi generare facilmente contenuti di qualità che soddisfino le esigenze della SEO, senza dover passare ore alla ricerca di parole chiave e all'ottimizzazione dei tuoi contenuti. Sì, hai letto bene, ChatGPT può essere il tuo alleato segreto nella creazione di contenuti SEO di qualità. Utilizzando la sua intelligenza artificiale avanzata, ChatGPT può generare contenuti conformi alle best practice della SEO, aiutandoti a migliorare la posizione del tuo sito sui motori di ricerca e a farti trovare dagli utenti. Inoltre, con le sue funzionalità avanzate, puoi ottenere risultati ancora più sorprendenti, rendendo ChatGPT uno strumento indispensabile per la creazione di contenuti SEO. Quindi, non perdiamo altro tempo e scopriamo insieme questi 50 prompt SEO semplici ed efficaci. Con ChatGPT, la SEO non sarà più un ostacolo insormontabile, ma un'opportunità per migliorare la visibilità del tuo sito web e raggiungere nuovi utenti. Siamo pronti? Let's go! Consulente SEO : Sei un consulente SEO con esperienza nella creazione di contenuti ottimizzati per i motori di ricerca. Potresti suggerirmi come ottimizzare il contenuto del mio sito web che tratta di (tema sito) per i motori di ricerca, in particolare (motore di ricerca preferito)? Esperto SEO : Sei un esperto SEO con esperienza nelle tecniche di ottimizzazione per i siti web. Potresti condividere con me le principali tecniche SEO da utilizzare per ottimizzare il mio sito web che tratta di (tema sito)? Stratega SEO : Sei uno stratega SEO con esperienza nella ricerca delle parole chiave giuste per i siti web. Potresti aiutarmi a scegliere le parole chiave giuste per il mio sito web che tratta di (tema sito)? Analista SEO : Sei un analista SEO con esperienza nell'analisi dei fattori che influenzano il posizionamento dei siti sui motori di ricerca. Potresti spiegarmi i principali fattori che influenzano il posizionamento del mio sito web che tratta di (tema sito)? Link Builder : Sei un link builder con esperienza nella creazione di una strategia di link building efficace. Potresti aiutarmi a creare una strategia di link building per il mio sito web che tratta di (tema sito)? Esperto di Analisi SEO: Sei un esperto di analisi SEO con esperienza nell'analisi del posizionamento dei siti sui motori di ricerca. Potresti aiutarmi a monitorare il posizionamento del mio sito web che tratta di (tema sito) sui motori di ricerca? Consulente SEO : Sei un consulente SEO con esperienza nell'ottimizzazione dei siti web. Potresti condividere con me gli errori più comuni da evitare nell'ottimizzazione SEO del mio sito web che tratta di (tema sito)? Esperto di Google Maps : Sei un esperto di Google Maps con esperienza nell'ottimizzazione dei siti per questa piattaforma. Potresti suggerirmi come ottenere un buon posizionamento del mio sito web che tratta di (tema sito) su Google Maps? Esperto di Social Media : Sei un esperto di social media con esperienza nell'utilizzo dei social media per aumentare la visibilità dei siti web. Potresti suggerirmi come utilizzare i social media per aumentare la visibilità del mio sito web che tratta di (tema sito)? Trend Analyst : Sei un trend analyst con esperienza nell'identificazione delle ultime tendenze in materia di SEO. Potresti condividere con me le ultime tendenze in materia di SEO per il mio sito web che tratta di (tema sito)? Copywriter : Sei un copywriter con esperienza nella creazione di contenuti di qualità per i siti web. Potresti aiutarmi a creare contenuti di qualità per il mio sito web che parla di (tema sito) Esperto SEO : Come ottimizzare le immagini per i motori di ricerca del tuo sito che tratta di (tema sito)? In particolare, quali sono le migliori pratiche da seguire per (motore di ricerca preferito)? Esperto SEO : Come sfruttare al meglio i video per il tuo sito web che tratta di (tema sito)? In particolare, quali sono le strategie migliori per migliorare la visibilità dei video su (motore di ricerca preferito)? Esperto UX/UI : Come migliorare l'esperienza utente del tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le tecniche più efficaci per migliorare la navigazione e la fruibilità del sito? Esperto SEO : Come utilizzare le parole chiave per migliorare il posizionamento del tuo sito web che tratta di (tema sito) su (motore di ricerca preferito)? Quali sono le migliori pratiche da seguire per aumentare la rilevanza delle parole chiave? Esperto SEO: Come creare una strategia di link building efficace per il tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le tecniche più efficaci per ottenere link di qualità e migliorare il posizionamento su (motore di ricerca preferito)? Esperto SEO: Come monitorare i progressi del tuo sito web che tratta di (tema sito) utilizzando gli strumenti di analisi SEO? Quali sono le metriche da tenere sotto controllo per valutare l'efficacia delle tue strategie di SEO? Esperto SEO : Come ottimizzare le immagini per il tuo sito web che tratta di (tema sito) per migliorare il posizionamento su (motore di ricerca preferito)? Quali sono le migliori pratiche da seguire per ottimizzare le immagini per la SEO? Esperto SEO : Come utilizzare i meta tag per migliorare il posizionamento del tuo sito web che tratta di (tema sito) su (motore di ricerca preferito)? Quali sono le migliori pratiche da seguire per ottimizzare i meta tag per la SEO? Esperto SEO : Come creare contenuti di qualità per attirare traffico organico al tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le strategie migliori per creare contenuti di valore per gli utenti e migliorare il posizionamento su (motore di ricerca preferito)? Esperto Social Media Marketing : Come utilizzare la SEO per aumentare la visibilità del tuo sito web che tratta di (tema sito) sui social media? Quali sono le strategie migliori per integrare la SEO nelle tue attività di social media marketing? Esperto SEO : Come utilizzare la SEO per aumentare le conversioni del tuo sito web che tratta di (tema sito)? Quali sono le strategie migliori per ottimizzare il sito e migliorare il tasso di conversione su (motore di ricerca preferito)? Come posso migliorare la mia presenza sui social media? Sei un esperto di social media marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti dei miei social media per il mio (settore di riferimento) per aumentare l'engagement, in particolare su (piattaforma social preferita). Come posso aumentare il traffico del mio blog? Sei un esperto SEO con forti abilità nell'ottimizzazione dei contenuti online. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti del mio blog che tratta di (tema blog) per aumentare il traffico del mio sito, in particolare su (motore di ricerca preferito). Come posso migliorare la mia strategia di email marketing? Sei un esperto di email marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti delle mie email per la mia (attività di riferimento) per aumentare la conversione, in particolare utilizzando (software di email marketing preferito). Come posso creare una strategia di marketing online efficace? Sei un esperto di marketing online con forti abilità nella creazione di strategie di marketing. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare una strategia di marketing online per la mia (attività di riferimento) per aumentare la mia presenza online e generare più lead, in particolare utilizzando (strumenti di marketing preferiti). Come posso migliorare la mia presenza su Google Maps? Sei un esperto di Google Maps con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza della mia attività su Google Maps per aumentare la mia visibilità online, in particolare utilizzando (strategie di posizionamento preferite). Come posso migliorare la mia presenza su Amazon? Sei un esperto di marketing su Amazon con forti abilità nella creazione di strategie di vendita. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza del mio prodotto su Amazon per aumentare le vendite, in particolare utilizzando (strumenti di marketing preferiti). Come posso migliorare il mio posizionamento su YouTube? Sei un esperto di YouTube con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare i contenuti dei miei video per aumentare la mia visibilità su YouTube, in particolare utilizzando (strategie di ottimizzazione dei video preferite). Come posso migliorare la mia strategia di pubblicità online? Sei un esperto di pubblicità online con forti abilità nella creazione di campagne pubblicitarie efficaci. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare una strategia di pubblicità online per la mia (attività di riferimento) per aumentare il mio ROI, in particolare utilizzando (strumenti di pubblicità preferiti). Come posso migliorare il mio posizionamento su TripAdvisor? Sei un esperto di TripAdvisor con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza della mia attività su TripAdvisor per aumentare le recensioni positive e migliorare il mio posizionamento, in particolare utilizzando (strategie di gestione della reputazione preferite). Hai qualche suggerimento per migliorare il mio tasso di conversione su Amazon? Sei un esperto di Amazon con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la presenza dei miei prodotti su Amazon per aumentare le vendite e il tasso di conversione, in particolare utilizzando (strategie di marketing preferite). Come posso fare per ottenere più follower su Instagram? Sei un esperto di Instagram con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio profilo Instagram per ottenere più follower e aumentare l'engagement, in particolare utilizzando (strategie di contenuto preferite). Cosa posso fare per migliorare la mia visibilità su LinkedIn? Sei un esperto di LinkedIn con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio profilo LinkedIn per migliorare la mia visibilità e raggiungere il mio pubblico di riferimento, in particolare utilizzando (strategie di networking preferite). Come posso aumentare il traffico del mio blog? Sei un esperto di blogging con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio blog per aumentare il traffico e migliorare l'engagement, in particolare utilizzando (strategie di SEO preferite). Cosa posso fare per migliorare il posizionamento del mio sito su Google? Sei un esperto di SEO con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio sito per migliorare il posizionamento sui motori di ricerca, in particolare utilizzando (strategie di link building preferite). Come posso utilizzare Facebook per promuovere il mio business? Sei un esperto di Facebook con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la mia presenza su Facebook per promuovere il mio business, in particolare utilizzando (strategie di advertising preferite). Cosa posso fare per migliorare la mia reputazione online? Sei un esperto di reputazione online con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a gestire la mia reputazione online per migliorare la percezione del mio brand, in particolare utilizzando (strategie di gestione della crisi preferite). Come posso utilizzare Twitter per raggiungere il mio pubblico di riferimento? Sei un esperto di Twitter con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la mia presenza su Twitter per raggiungere il mio pubblico di riferimento, in particolare utilizzando (strategie di hashtag preferite). Come posso aumentare il mio engagement sui social media? Sei un esperto di social media con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare l'engagement della mia attività sui social media, in particolare utilizzando (strategie di content marketing preferite). Come posso aumentare il traffico al mio blog? Sei un esperto di blogging con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a aumentare il traffico al mio blog, in particolare utilizzando (strategie di ottimizzazione dei contenuti preferite). Come posso migliorare il posizionamento del mio e-commerce su Google? Sei un esperto di e-commerce con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare il posizionamento del mio negozio online su Google, in particolare utilizzando (strategie di link building preferite). Come posso migliorare la qualità dei lead provenienti dal mio sito web? Sei un esperto di lead generation con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare la qualità dei lead provenienti dal mio sito web, in particolare utilizzando (strategie di ottimizzazione dei form preferite). Come posso utilizzare Instagram per promuovere la mia attività? Sei un esperto di Instagram con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare al meglio Instagram per promuovere la mia attività, in particolare utilizzando (strategie di Instagram marketing preferite). Come posso aumentare le conversioni del mio sito web? Sei un esperto di conversion rate optimization con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a aumentare le conversioni del mio sito web, in particolare utilizzando (strategie di user testing preferite). Come posso aumentare la visibilità del mio brand sui social media? Sei un esperto di brand awareness con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a aumentare la visibilità del mio brand sui social media, in particolare utilizzando (strategie di social media advertising preferite). Come posso migliorare il tasso di apertura delle mie email marketing? Sei un esperto di email marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare il tasso di apertura delle mie email marketing, in particolare utilizzando (strategie di subject line writing preferite). Come posso utilizzare LinkedIn per trovare nuovi clienti? Sei un esperto di LinkedIn con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare al meglio LinkedIn per trovare nuovi clienti, in particolare utilizzando (strategie di LinkedIn outreach preferite). Come posso migliorare la mia strategia di content marketing? Sei un esperto di content marketing con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a migliorare la mia strategia di content marketing, in particolare utilizzando (strategie di keyword research preferite). Migliori 100 Prompt Chat GPT per generare codice HTML Se sei un web designer o uno sviluppatore, sai che la creazione di un sito web richiede tempo e sforzo. Tuttavia, con l'aiuto di ChatGPT, tutto ciò può diventare più semplice e veloce. ChatGPT è un modello di intelligenza artificiale in grado di generare codice HTML per diverse sezioni del tuo sito web, dal menu di navigazione alle pagine di prodotto. Con i prompt giusti, puoi ottenere un codice HTML coerente ed efficace in pochi secondi, risparmiando tempo prezioso. Non solo potrai risparmiare ore di lavoro, ma potrai anche ottenere codice HTML che rispetta le best practice del settore. Con ChatGPT, potrai generare codice HTML di qualità in modo rapido e semplice, anche se non sei un esperto di codifica. Ecco a te 100 prompt HTML per aiutarti a creare un sito web professionale e attraente. Come creare una tabella in HTML Come inserire un’immagine in una pagina HTML Come creare un modulo di contatto in HTML Come creare un elenco puntato in HTML Come creare un collegamento ipertestuale in HTML Come creare una barra di navigazione in HTML Come creare una pagina di errore 404 personalizzata in HTML Come creare una pagina di conferma in HTML Come creare una finestra di dialogo in HTML Come creare una pagina di benvenuto in HTML Come creare una pagina di login in HTML Come creare una pagina di registrazione in HTML Come creare una pagina di profilo utente in HTML Come creare una pagina di risultati di ricerca in HTML Come creare una pagina di dettagli prodotto in HTML Come creare una pagina di checkout in HTML Come creare una pagina di conferma ordine in HTML Come creare una pagina di gestione account in HTML Come creare una pagina di amministrazione in HTML Come creare una pagina di statistiche in HTML Come creare una pagina di contenuti dinamici in HTML Come creare una pagina di notizie in HTML Come creare una pagina di eventi in HTML Come creare una pagina di galleria immagini in HTML Come creare una pagina di blog in HTML Come creare una pagina di contatti in HTML Come creare una pagina di supporto in HTML Come creare una pagina di FAQ in HTML Come creare una pagina di termini e condizioni in HTML Come creare una pagina di informazioni sulla privacy in HTML Come creare una pagina di redirect in HTML Come creare una pagina di errore in HTML Come creare una pagina di conferma iscrizione in HTML Come creare una pagina di ringraziamento in HTML Come creare una pagina di download in HTML Come creare una pagina di media in HTML Come creare una pagina di sondaggio in HTML Come creare una pagina di risultati sondaggio in HTML Come creare una pagina di video in HTML Come creare una pagina di audio in HTML Come creare una pagina di mappa in HTML Come creare una pagina di calendario in HTML Come creare una pagina di prenotazione in HTML Come creare una pagina di riepilogo carrello in HTML Come creare una pagina di conferma pagamento in HTML Come creare una pagina di errore pagamento in HTML Come creare una pagina di notifica pagamento Come creare una pagina di ringraziamento dopo il pagamento in HTML Come creare una pagina di download digitale in HTML Come creare una pagina di gestione abbonamenti in HTML Come creare una pagina di modifica profilo in HTML Come creare una pagina di recupero password in HTML Come creare una pagina di conferma cambio password in HTML Come creare una pagina di notifiche in HTML Come creare una pagina di gestione notifiche in HTML Come creare una pagina di iscrizione alla newsletter in HTML Come creare una pagina di conferma iscrizione alla newsletter in HTML Come creare una pagina di disiscrizione alla newsletter in HTML Come creare una pagina di conferma disiscrizione alla newsletter in HTML Come creare una pagina di promozioni in HTML Come creare una pagina di codici sconto in HTML Come creare una pagina di referral in HTML Come creare una pagina di programma fedeltà in HTML Come creare una pagina di saldo punti in HTML Come creare una pagina di storico acquisti in HTML Come creare una pagina di dettagli ordine in HTML Come creare una pagina di annullamento ordine in HTML Come creare una pagina di reso/cambio in HTML Come creare una pagina di tracciamento ordine in HTML Come creare una pagina di valutazioni e recensioni in HTML Come creare una pagina di comparazione prodotti in HTML Come creare una pagina di filtri di ricerca in HTML Come creare una pagina di classifica in HTML Come creare una pagina di tendenze in HTML Come creare una pagina di offerte in HTML Come creare una pagina di novità in HTML Come creare una pagina di vendite in HTML Come creare una pagina di liquidazione in HTML Come creare una pagina di lista dei desideri in HTML Come creare una pagina di confronto prezzi in HTML Come creare una pagina di donazioni in HTML Come creare una pagina di raccolta fondi in HTML Come creare una pagina di pagamento ricorrente in HTML Come creare una pagina di pagamento una tantum in HTML Come creare una pagina di pagamento anonimo in HTML Come creare una pagina di pagamento con carta di credito in HTML Come creare una pagina di pagamento con PayPal in HTML Come creare una pagina di pagamento con bonifico bancario in HTML Come creare una pagina di pagamento generica Come creare una pagina di pagamento con criptovalute in HTML Come creare una pagina di pagamento con Google Pay in HTML Come creare una pagina di pagamento con Apple Pay in HTML Come creare una pagina di pagamento con Amazon Pay in HTML Come creare una pagina di pagamento con carte regalo in HTML Come creare una pagina di pagamento con credito negozio in HTML Come creare una pagina di pagamento con split payment in HTML Come creare una pagina di pagamento con rateizzazione in HTML Come creare una pagina di pagamento con finanziamento in HTML Migliori 100 Prompt Chat GPT per imparare a programmare in Python Se sei un appassionato di Python, saprai che la creazione di codice può essere una sfida. Fortunatamente, con ChatGPT puoi generare codice Python in modo semplice ed efficiente. In questo paragrafo ti presentiamo una lista di 100 prompt per aiutarti a creare codice Python di alta qualità. Dalle funzioni semplici ai programmi più complessi, come script di automazione o programmi per l'elaborazione dei dati, questi prompt ti forniranno un'ampia varietà di idee per iniziare. Con ChatGPT, la creazione di codice Python diventa un gioco da ragazzi. Ecco quindi una lista completa dei nostri prompt per generare codice Python. Sei un programmatore Python con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare il mio codice Python per migliorare le prestazioni, in particolare utilizzando (strutture dati preferite). Come posso creare un'applicazione web in Python? Sei un esperto di sviluppo web in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un'applicazione web in Python utilizzando (framework preferito) per migliorare la scalabilità e l'efficienza. Come posso implementare un algoritmo di machine learning in Python? Sei un esperto di machine learning con esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a implementare un algoritmo di machine learning utilizzando (libreria di machine learning preferita) per migliorare le prestazioni del modello. Come posso risolvere un problema di codice in Python? Sei un programmatore Python con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a risolvere un problema di codice Python utilizzando (metodo di debug preferito) per individuare e correggere l'errore. Come posso ottimizzare la velocità di esecuzione del mio codice Python? Sei un esperto di ottimizzazione del codice Python. Adesso puoi aiutarmi a ottimizzare la velocità di esecuzione del mio codice Python utilizzando (metodo di ottimizzazione preferito) per migliorare le prestazioni del programma. Come posso creare un'applicazione desktop in Python? Sei un esperto di sviluppo desktop in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un'applicazione desktop in Python utilizzando (framework preferito) per migliorare la scalabilità e l'efficienza del programma. Come posso utilizzare Python per l'analisi dei dati? Sei un esperto di analisi dei dati con esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare Python per l'analisi dei dati utilizzando (libreria di analisi dati preferita) per analizzare e visualizzare i dati in modo efficiente. Come posso creare un bot Telegram in Python? Sei un esperto di sviluppo di bot Telegram in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un bot Telegram in Python utilizzando (libreria di sviluppo bot preferita) per migliorare le funzionalità del bot. Come posso utilizzare Python per l'automazione dei processi? Sei un esperto di automazione dei processi con esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a utilizzare Python per l'automazione dei processi utilizzando (libreria di automazione preferita) per automatizzare i processi ripetitivi e migliorare l'efficienza del lavoro. Come posso creare una GUI in Python? Sei un esperto di sviluppo GUI in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare una GUI in Python utilizzando (framework di sviluppo GUI preferito) per migliorare l'esperienza utente e l'efficienza del programma. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare un modello di previsione utilizzando (insieme di dati specifico) per migliorare le performance del mio business, in particolare utilizzando (metodo di machine learning preferito). Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a analizzare un dataset di grandi dimensioni utilizzando (libreria di Python preferita) per trovare informazioni utili e presentarle in un modo chiaro e conciso. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare un grafico interattivo utilizzando (libreria di Python preferita) per mostrare le tendenze del mio dataset e aiutarmi a prendere decisioni basate sui dati. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare una pipeline di machine learning utilizzando (libreria di Python preferita) per automatizzare il processo di apprendimento del modello e ottenere risultati migliori. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a estrarre informazioni utili da un dataset utilizzando (tecnica di data wrangling preferita) per prepararlo per l'analisi successiva. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a identificare i dati outlier del mio dataset utilizzando (tecnica di data cleaning preferita) per ottenere una migliore comprensione dei dati. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare un modello di regressione utilizzando (insieme di dati specifico) per prevedere i risultati futuri, in particolare utilizzando (metodo di machine learning preferito). Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a creare una heatmap utilizzando (libreria di Python preferita) per visualizzare i dati in modo chiaro e identificare eventuali correlazioni. Sei un esperto di Python per la scienza dei dati con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a eseguire un'analisi cluster utilizzando (libreria di Python preferita) per trovare sottogruppi di dati simili all'interno del mio dataset. Sei un esperto in machine learning con anni di esperienza. Adesso puoi aiutarmi a implementare un modello di classificazione in Python, utilizzando (libreria di machine learning preferita) per risolvere il mio problema di classificazione. Come posso utilizzare Python per creare un modello di regressione lineare? Sei un esperto di machine learning con forti skill in regressione lineare. Puoi aiutarmi a implementare un modello di regressione lineare utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare i miei dati. Sto lavorando su un progetto di deep learning in Python, ma sto avendo problemi nella fase di addestramento del modello. Sei un esperto in deep learning con anni di esperienza. Puoi aiutarmi ad addestrare il mio modello di deep learning utilizzando (libreria di deep learning preferita) per raggiungere la massima accuratezza possibile. Vorrei implementare un algoritmo di clustering in Python per analizzare i dati della mia azienda. Sei un esperto in machine learning con forti skill in clustering. Puoi aiutarmi ad implementare un algoritmo di clustering utilizzando (libreria di machine learning preferita) per trovare pattern nei miei dati. Come posso utilizzare Python per creare un modello di classificazione binaria utilizzando l'algoritmo Support Vector Machine (SVM)? Sei un esperto di machine learning con forti skill in SVM. Puoi aiutarmi ad implementare un modello di classificazione binaria utilizzando (libreria di machine learning preferita) per risolvere il mio problema di classificazione. Sto lavorando su un progetto di computer vision in Python e vorrei utilizzare una rete neurale convoluzionale (CNN). Sei un esperto in deep learning con forti skill in CNN. Puoi aiutarmi ad implementare una CNN utilizzando (libreria di deep learning preferita) per analizzare le immagini del mio progetto. Come posso utilizzare Python per creare un modello di regressione logistica? Sei un esperto di machine learning con forti skill in regressione logistica. Puoi aiutarmi ad implementare un modello di regressione logistica utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare i miei dati. Sto lavorando su un progetto di text mining in Python e vorrei utilizzare il modello di Word2Vec. Sei un esperto in machine learning con forti skill in text mining. Puoi aiutarmi ad implementare un modello di Word2Vec utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare il testo del mio progetto. Vorrei utilizzare Python per implementare un algoritmo di k-Nearest Neighbors (k-NN). Sei un esperto di machine learning con forti skill in k-NN. Puoi aiutarmi ad implementare un algoritmo di k-NN utilizzando (libreria di machine learning preferita) per analizzare i miei dati. Sei un esperto di sviluppo web con Python da molti anni, con particolare esperienza nell'utilizzo di (framework web preferito) per la creazione di siti web dinamici. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (librerie preferite) per (funzionalità specifiche del sito). Sei un programmatore Python specializzato nello sviluppo di applicazioni web. Adesso puoi aiutarmi a creare un sito web con Python che abbia una struttura modulare e scalabile, utilizzando (framework web preferito) e (database preferito). Sei un esperto di sviluppo web con Python e sei in grado di creare applicazioni web robuste e scalabili. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (linguaggio di markup preferito) e (framework web preferito) per una migliore esperienza utente. Sei un programmatore Python con esperienza nella creazione di applicazioni web sicure e scalabili. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web con Python, in particolare utilizzando (framework web preferito) e (linguaggi di scripting preferiti) per una maggiore interattività. Sei un esperto di Python per il web, specializzato nella creazione di siti web veloci e reattivi. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (framework web preferito) e (librerie preferite) per una maggiore velocità e reattività. Sei un programmatore Python con esperienza nella creazione di siti web e-commerce. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (framework web preferito) e (piattaforma di pagamento preferita) per una migliore gestione dei pagamenti. Sei un esperto di sviluppo web con Python e sei in grado di creare applicazioni web che si integrano perfettamente con le API. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (API preferite) per una maggiore interattività. Sei un programmatore Python specializzato nello sviluppo di siti web che utilizzano la tecnologia di Websockets. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare il mio sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (libreria preferita) per una migliore gestione delle connessioni Websocket. Sei un esperto di sviluppo web con Python e sei in grado di creare siti web che si integrano con i database NoSQL. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web utilizzando Python, in particolare utilizzando (database NoSQL preferito) per una migliore gestione dei dati. Sei un esperto di sviluppo web con anni di esperienza in Python. Adesso puoi aiutarmi a sviluppare un sito web dinamico utilizzando Python, in particolare con l'utilizzo del framework (framework preferito). Hai conoscenze avanzate di Python per lo sviluppo web. Sto cercando di sviluppare una piattaforma di e-commerce e ho bisogno di qualcuno che mi guidi nella scelta del framework e dell'architettura più adatta. Puoi aiutarmi? Sto cercando di implementare un sistema di autenticazione per il mio sito web utilizzando Python. Sei un esperto in questo campo e puoi darmi una mano a scegliere la soluzione migliore e implementarla? Sei un esperto in Python per lo sviluppo di applicazioni web. Ho bisogno di sviluppare un'applicazione web che si integri con un database relazionale e utilizzando (framework preferito). Puoi aiutarmi a realizzarla? Sei un esperto di Python per lo sviluppo di API web. Sto cercando di sviluppare un'API che si integri con altri servizi esterni e utilizzi (framework preferito). Puoi aiutarmi a sviluppare e testare l'API? Sei un esperto in Python per lo sviluppo di siti web statici. Sto cercando di sviluppare un sito web statico per la mia attività e vorrei utilizzare Python e (generatore di siti statici preferito). Puoi aiutarmi a sviluppare il sito? Sei un esperto di Python per lo sviluppo di applicazioni web realtime. Sto cercando di sviluppare un'applicazione web che utilizza WebSockets e (framework preferito). Puoi aiutarmi a sviluppare l'applicazione e testare la connessione WebSocket? Sto cercando di integrare Python nel mio sito web esistente. Sei un esperto di integrazione di Python con altre tecnologie web come PHP o Ruby on Rails. Puoi aiutarmi a integrare Python nel mio sito? Sei un esperto di sviluppo web con Django. Sto cercando di sviluppare un'applicazione web utilizzando Django e ho bisogno di un aiuto nella configurazione del framework e nello sviluppo delle funzionalità. Puoi aiutarmi? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un script che mi permetta di automatizzare (processo specifico) utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di automatizzare il controllo dei miei file di dati utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un'interfaccia grafica che mi permetta di automatizzare il mio lavoro quotidiano utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarla? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di effettuare il backup dei miei dati in modo automatico utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un'automazione che mi permetta di raccogliere dati da (fonte dati) e di analizzarli utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di uno script che mi permetta di automatizzare la mia routine di lavoro quotidiana utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di monitorare in tempo reale i cambiamenti nei dati utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di automatizzare la mia produzione di report utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di uno script che mi permetta di eseguire test di unità in modo automatico utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un programma che mi permetta di gestire il mio calendario in modo automatico utilizzando (modulo preferito). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto in Python per l'automazione con molta esperienza. Ho bisogno di un'automazione che mi permetta di analizzare i dati in tempo reale utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto di Python con competenze avanzate di programmazione orientata agli oggetti. Sono alla ricerca di un programmatore Python per sviluppare un sistema di gestione delle attività aziendali utilizzando (libreria preferita). Puoi aiutarmi a realizzarlo? Sei un esperto di Python con esperienza nella scrittura di script di automazione. Sto cercando di automatizzare alcuni processi di gestione dati utilizzando Python e (libreria preferita). Puoi aiutarmi a creare uno script che faccia ciò? Sei un esperto di Python con competenze di analisi dati. Sto cercando di analizzare un grande dataset e ottenere informazioni utili per la mia attività utilizzando Python e (libreria preferita). Puoi aiutarmi a scrivere uno script che faccia ciò? Migliori 50 Prompt Chat GPT per creare Google App Script Se sei alla ricerca di un modo semplice ed efficace per automatizzare le attività su Google Workspace, sei nel posto giusto. In questo paragrafo, ti presentiamo una lista di 50 prompt per generare codice Google App Script utilizzando ChatGPT. Google App Script è un ambiente di scripting che ti consente di automatizzare le attività su Google Workspace, come la gestione dei fogli di calcolo, la creazione di moduli e l’invio di email. Utilizzando questi prompt specifici, ChatGPT sarà in grado di generare codice Google App Script valido e funzionante, rendendo la tua esperienza su Google Workspace ancora più efficiente e produttiva. Ma non è tutto: con le funzionalità avanzate di ChatGPT, puoi personalizzare il codice generato in modo da soddisfare le tue esigenze specifiche. Con questo strumento potente e versatile, non dovrai più perdere tempo prezioso per automatizzare le attività su Google Workspace. Inizia subito a utilizzare questi prompt e sperimenta tutto ciò che ChatGPT può offrirti! Come posso creare una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando Google App Script? Come posso generare un grafico a barre in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso automatizzare l’invio di email da un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione di autocompletamento per una colonna di un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per il calcolo automatico dei totali in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione di validazione dei dati in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’importazione automatica dei dati da un foglio di calcolo di Google a un’altra utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’esportazione automatica dei dati da un foglio di calcolo di Google a un foglio di calcolo di Excel utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un calendario in Google Calendar utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per l’eliminazione automatica delle righe duplicate in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’invio automatico di una notifica via email quando una cella specifica in un foglio di calcolo di Google cambia utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’aggiunta automatica di un commento in una cella specifica di un foglio di calcolo di Google quando una data di scadenza viene raggiunta utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’aggiunta automatica di un’etichetta a una riga specifica di un foglio di calcolo di Google quando un determinato valore viene raggiunto utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per l’aggiornamento automatico di una tabella pivot in un foglio di calcolo di Google utilizzando i dati di un’altra tabella utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a torta in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per l’invio automatico di un messaggio via chat quando una determinata condizione in un foglio di calcolo di Google viene soddisfatta utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un report in formato PDF utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una copia di backup di un foglio di calcolo di Google in un altro account utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la somma automatica dei valori di una colonna specifica in un foglio di calcolo di Google utilizzando Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a linee in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una mappa interattiva utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un form in Google Forms utilizzando i dati di un foglio di calcolo di Google con Google App Script? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un grafico a istogramma in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un grafico a dispersione in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a area in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di raggruppamento? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a radar in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un grafico a candela in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un diagramma di Gantt in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a torta 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a barre 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di raggruppamento avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a linee 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di calcolo avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a istogramma 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a dispersione 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a area 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di raggruppamento personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a radar 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di calcolo personalizzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di un grafico a candela 3D in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo? Come posso creare una funzione per la generazione automatica di un diagramma di Gantt in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di filtro avanzati? Come posso creare una funzione per la creazione automatica di una tabella dinamica in Google Sheet utilizzando i dati di un foglio di calcolo e una serie di criteri di ordinamento avanzati personalizzati? Migliori 100 Prompt Chat GPT per creare codice PHP senza fatica PHP è uno dei linguaggi di programmazione server-side più popolari e utilizzati per lo sviluppo di siti web e applicazioni web. Grazie alla sua vasta gamma di funzionalità e alla facilità d'uso, gli sviluppatori sono in grado di creare soluzioni web altamente personalizzabili e funzionali. In questo articolo, esploreremo alcune delle potenzialità del PHP e come può essere utilizzato per creare diverse funzioni e pagine web. Ad esempio, si possono creare form di login sicuri, pagine di prodotto interattive, funzioni di calcolo avanzate e gestione degli utenti. Con questi prompt come guida, gli sviluppatori saranno in grado di apprendere rapidamente le tecniche necessarie per utilizzare il PHP per creare soluzioni web dinamiche e potenti. Crea una funzione per calcolare la somma di due numeri in PHP Crea un form di login in PHP Crea una pagina per visualizzare i prodotti in un e-commerce in PHP Crea una funzione per controllare se una stringa è un palindromo in PHP Crea una pagina di registrazione per un sito web in PHP Crea una funzione per generare una password casuale in PHP Crea una pagina per visualizzare i dati di un utente in PHP Crea una funzione per calcolare la media di un insieme di numeri in PHP Crea una pagina per la gestione degli ordini in un e-commerce in PHP Crea una funzione per trasformare una stringa in maiuscolo o minuscolo in PHP Crea una pagina di errore personalizzata in PHP Crea una funzione per contare il numero di parole in una stringa in PHP Crea una pagina per il recupero della password in PHP Crea una funzione per generare una data casuale in PHP Crea una pagina per la visualizzazione del carrello dei prodotti in PHP Crea una funzione per calcolare il fattoriale di un numero in PHP Crea una pagina per la gestione degli utenti in PHP Crea una funzione per generare un numero casuale in PHP Crea una pagina per la visualizzazione dei dettagli di un prodotto in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di caratteri in una stringa in PHP Crea una pagina per la gestione dei pagamenti in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare una stringa casuale in PHP Crea una pagina per la gestione dei commenti in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare la somma degli elementi di un array in PHP Crea una pagina per la visualizzazione delle statistiche di un sito web in PHP Crea una funzione per generare una password sicura in PHP Crea una pagina per la gestione delle categorie in un e-commerce in PHP Crea una funzione per controllare se una stringa è un numero in PHP Crea una pagina per la gestione degli indirizzi di spedizione in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare un codice di sicurezza in PHP Crea una pagina per la gestione delle recensioni in un e-commerce in PHP Crea una pagina per la gestione delle offerte in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare un codice di attivazione in PHP Crea una pagina per la gestione dei coupon in un e-commerce in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di parole in un testo in PHP Crea una pagina per la gestione dei feedback in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice promozionale in PHP Crea una pagina per la gestione dei sondaggi in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di caratteri in un testo in PHP Crea una pagina per la gestione delle notifiche in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di verifica in PHP Crea una pagina per la gestione dei messaggi in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di elementi in un array in PHP Crea una pagina per la gestione dei contatti in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di riscatto in PHP Crea una pagina per la gestione delle richieste di assistenza in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare la lunghezza di una stringa in PHP Crea una pagina per la gestione delle newsletter in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di tracciamento in PHP Crea una pagina per la gestione dei profili degli utenti in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in un file in PHP Crea una pagina per la gestione delle impostazioni del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di conferma in PHP Crea una pagina per la gestione dei permessi degli utenti in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in un file in PHP Crea una pagina per la gestione dei log degli utenti in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di riconoscimento in PHP Crea una pagina per la gestione dei contenuti del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di parole in un file in PHP Crea una pagina per la gestione dei template del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di accesso in PHP Crea una pagina per la gestione dei moduli del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di caratteri in un file in PHP Crea una pagina per la gestione delle lingue del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di verifica dell’email in PHP Crea una pagina per la gestione dei menu del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di elementi in una tabella in PHP Crea una pagina per la gestione dei widget del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di sicurezza per i pagamenti in PHP Crea una pagina per la gestione degli script del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in una tabella in PHP Crea una pagina per la gestione dei plugin del sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di autorizzazione in PHP Crea una pagina per la gestione dei moduli di pagamento in un e-commerce in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in una tabella in PHP Crea una pagina per la gestione dei metodi di spedizione in un e-commerce in PHP Crea una funzione per generare un codice di sicurezza per le transazioni in PHP Crea una pagina per la gestione dei metodi di pagamento in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di elementi in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei metodi di spedizione in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di riscatto per un premio in PHP Crea una pagina per la gestione delle opzioni di personalizzazione in un e-commerce in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei termini e condizioni in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di sconto in PHP Crea una pagina per la gestione della privacy in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei cookie in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di attivazione per un prodotto in PHP Crea una pagina per la gestione delle notifiche di sicurezza in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di tabelle in un database in PHP Crea una pagina per la gestione dei backup del sito web in PHP Genera funzione per produrre un codice di conferma per una transazione in PHP Crea una pagina per la gestione degli aggiornamenti del sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di righe in una query SQL in PHP Crea una pagina per la gestione dei redirect in un sito web in PHP Crea una funzione per generare un codice di verifica per un indirizzo email in PHP Crea una pagina per la gestione dei meta tag in un sito web in PHP Crea una funzione per calcolare il numero di colonne in una query SQL in PHP Migliori 50 Prompt Chat GPT per sviluppare plugin personalizzati Gli add-on e i plugin sono strumenti indispensabili per migliorare l'esperienza dell'utente e la funzionalità di un sito web. Essi permettono di aggiungere nuove funzionalità, come la gestione dei commenti, la creazione di form di contatto, la personalizzazione di gallerie di immagini e molto altro ancora. In questo elenco di 50 prompt in italiano, presentiamo idee per la creazione di add-on e plugin, da quelli semplici a quelli complessi. Questi prompt possono essere utilizzati per migliorare qualsiasi tipo di sito web, offrendo un'ampia gamma di opzioni per la personalizzazione e l'aggiunta di funzionalità. Dai plugin per la gestione dei contenuti multimediali a quelli per l'automazione di processi, questi prompt possono aiutare gli sviluppatori web a creare soluzioni che migliorano l'esperienza dell'utente e aumentano la funzionalità del sito. Creare un plugin per la gestione dei commenti su un blog Creare un add-on per l’aggiunta di emoticon in un forum Creare un plugin per la creazione di form di contatto personalizzabili Creare un add-on per la gestione dei contenuti multimediali in un sito web Creare un plugin per l’eliminazione automatica dei spam nei commenti Creare un add-on per la traduzione automatica del contenuto di un sito web Creare un plugin per la creazione di sondaggi e quiz online Creare un add-on per la gestione degli eventi in un calendario online Creare un plugin per la creazione di una galleria di immagini personalizzabile Creare un add-on per la creazione di una chat in tempo reale per un sito web Creare un plugin per la personalizzazione dei meta tag per ottimizzare il SEO Creare un add-on per la creazione di un sistema di iscrizione e login per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di pagamento online sicuro Creare un add-on per la creazione di un sistema di notifiche per un sito web Creare un plugin per la creazione di un menu personalizzabile per un sito web Creare un add-on per la creazione di un sistema di statistiche per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di backup per un sito web Creare un add-on per la creazione di un gestionale per utenti di un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di importazione/esportazione dei dati per un sito web Creare un add-on per la creazione di un sistema di integrazione con i social media per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione delle notizie per un sito web Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle email per un sito web Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei prodotti per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei coupon per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione degli ordini per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle recensioni per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei clienti per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei fornitori per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione delle spedizioni per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle categorie per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei prezzi per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione delle immagini per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei contenuti per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei pagamenti per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei coupon per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di cambio per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di interesse per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di sconto per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di conversione per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di trasferimento per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di pagamento per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di spedizione per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di imposta per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di commissione per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di rischio per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di sicurezza per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di fiducia per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di conversione per un sito web di e-commerce Creare un plugin per la creazione di un sistema di gestione dei tassi di tasso di cambio per un sito web di e-commerce Creare un add-on per la creazione di un sistema di gestione dei prezzi dinamici per un sito web di e-commerce. Migliori 100 Prompt Chat GPT avanzati I prompt avanzati di ChatGPT sono un'innovativa tecnologia di generazione automatica di testo che consente agli sviluppatori di creare rapidamente contenuti personalizzati e precisi. Con questi promppotrai risparmiare tempo e concentrarsi su altre attività importanti. Ogni prompt richiede un alto livello di creatività e conoscenza specifica, come la descrizione di un'architettura immaginaria o la creazione di una recensione di un'opera lirica. In questo elenco sono presenti 100 esempi opportunamente testati di prompt avanzati, pronti per essere utilizzati. Barzellette: “Dimmi una barzelletta su (tema barzelletta)” Descrizioni: “Fammi una descrizione dettagliata su (Cio che vuoi)” Ricette: “Come si prepara una (Piatto che vuoi) tradizionale?” Salute e benessere: “Quali sono i benefici dell’esercizio fisico regolare?” Storie: “Dimmi una storia su un cavaliere errante” Scienza e tecnologia: “Quali sono le cause dell’effetto serra?” Letteratura: “Fammi un riassunto del libro ‘I fratelli Karamazov’ di Dostoevskij” Matematica: “Come si risolvono i triangoli rettangoli?” Notizie: “Quali sono le principali notizie di oggi?” Recensioni: “Fammi una recensione del film ‘Inception’ di Christopher Nolan” Discorsi motivazionali: “Scrivi un discorso motivazionale per una squadra di calcio prima di una partita importante” Piani aziendali: “Crea un piano di marketing per un’azienda che vuole espandersi all’estero” Saggi: “Scrivi un saggio sull’impatto delle tecnologie dell’intelligenza artificiale sull’economia” Problem solving: “Fornisci una soluzione per il problema dell’inquinamento delle acque” Sceneggiature: “Scrivi una sceneggiatura per un cortometraggio sull’amicizia” Allenamento: “Crea un programma di allenamento per un atleta professionista” Ambiente: “Esamina gli effetti a lungo termine del cambiamento climatico sulla fauna selvatica” Lettere di presentazione: “Scrivi una lettera di presentazione per un posto di lavoro nel tuo campo” Presentazioni: “Crea una presentazione per una conferenza sull’uso delle energie rinnovabili” Ricerca scientifica: “Sviluppa un’ipotesi e conduci un’indagine su un determinato fenomeno scientifico” Genera una descrizione dettagliata di un’architettura immaginaria, con un’analisi storica e artistica degli elementi costruttivi. Crea una recensione di un’opera lirica, con un’analisi della musica, del libretto e delle interpretazioni degli artisti. Crea una descrizione dettagliata di un’invenzione immaginaria, con un’analisi dei possibili impatti sociali ed economici. Crea una recensione di un’esposizione di arte contemporanea, con un’analisi delle opere esposte e del contesto culturale. Crea una descrizione dettagliata di un’isola immaginaria, con un’analisi geologica, climatica e biologica. Crea una recensione di un’app di realtà aumentata, con un’analisi dell’usabilità, della grafica e delle funzionalità. Crea una descrizione dettagliata di un’auto immaginaria, con un’analisi della meccanica, dell’aerodinamica e della sicurezza. Crea una recensione di un’esibizione di acrobazie aeree, con un’analisi della tecnica e della coreografia degli artisti. Crea una descrizione dettagliata di un’arma immaginaria, con un’analisi della meccanica di funzionamento e dell’effetto sulla sicurezza. Crea una recensione di un’esibizione di ginnastica artistica, con un’analisi della tecnica e della coreografia degli atleti. Crea una descrizione dettagliata di un’architettura immaginaria, con un’analisi dell’utilizzo dei materiali, dell’efficienza energetica e dell’impatto ambientale. Crea una recensione di un’app di medicina digitale, con un’analisi dell’accuratezza e dell’usabilità delle informazioni. Crea una descrizione dettagliata di un’avventura immaginaria, con un’analisi dei personaggi, delle dinamiche e degli scenari. Genera un testo descrivendo una scena di un film d’azione Traduci questa frase in latino: “Il mio cuore batte per te” Crea una poesia sulla bellezza della natura Crea un dialogo tra due personaggi immaginari Genera una descrizione dettagliata di un personaggio di un romanzo Crea una recensione di un libro che hai letto recentemente Crea una guida turistica per una città immaginaria Crea una lettera d’amore romantica Crea un articolo di giornale su un evento attuale Crea una sceneggiatura per un cortometraggio Crea una descrizione di un’opera d’arte Crea una recensione di un ristorante Crea un’intervista immaginaria con un personaggio storico Crea una lettera di dimissioni formale Crea una descrizione del tuo personaggio ideale in un gioco di ruolo Crea una recensione di un film che hai visto di recente Crea una descrizione di un’avventura immaginaria Crea una poesia sull’amore Crea una scena di un film romantico Crea una recensione di un concerto che hai visto di recente Crea una descrizione dettagliata di un’isola immaginaria Crea una lettera di ringraziamento formale Crea una recensione di un videogioco Crea una descrizione di un’attrazione turistica immaginaria Crea una poesia sulla triste Crea una scena di un film drammatico Crea una recensione di un’esibizione teatrale Crea una descrizione dettagliata di un castello immaginario Crea una lettera di presentazione per un lavoro Crea una recensione di un hotel Crea una descrizione di una mostra di arte contemporanea Crea una poesia sulla solitudine Crea una scena di un film di fantascienza Crea una recensione di un’esibizione musicale dal vivo Crea una descrizione dettagliata di una città immaginaria Crea una lettera di richiesta informazioni Crea una recensione di un’app per smartphone Crea una descrizione di un’escursione immaginaria Crea una poesia sulla speranza Crea una scena di un film comico Crea una recensione di un evento sportivo Crea una descrizione dettagliata di un parco immaginario Crea una lettera di scuse formale Crea una recensione di un servizio di streaming Crea una descrizione di un’avventura in montagna immaginaria Crea una poesia sull’amicizia Crea una scena di un film horror Crea una recensione di una mostra di fotografia Crea una descrizione dettagliata di un’isola deserta immaginaria Crea una lettera di reclamo formale Crea una recensione di un’app per la cucina Crea una descrizione di un’esplorazione sottomarina immaginaria Crea una poesia sulla felicità Crea una scena di un film d’animazione Crea una recensione di un’esibizione di danza Crea una descrizione dettagliata di un’oasi immaginaria Crea una lettera di proposta commerciale Crea una recensione di un’app per la bellezza Crea una descrizione di un’avventura nello spazio immaginaria Crea una poesia sulla vita Crea una scena di un film di guerra Crea una recensione di un’esibizione di circo Crea una descrizione dettagliata di un’isola vulcanica immaginaria Crea una lettera di invito formale Crea una recensione di un’app per il fitness Crea una descrizione di un’escursione in barca immaginaria Migliori 50 Prompt Chat GPT da usare nella vita quotidiana La vita quotidiana può essere impegnativa, ma con la giusta preparazione e le giuste strategie è possibile gestirla in modo efficace. In questo paragrafo, esploreremo una serie di prompt utili per migliorare la qualità della vita quotidiana, dall'organizzazione della casa e della vita privata allo sviluppo personale e professionale. Imparerai come pianificare la tua giornata, mantenere un'adeguata igiene personale, cucinare pasti sani ed equilibrati, risparmiare denaro, gestire il tempo e molto altro ancora. Con questi consigli e trucchi, sarai in grado di affrontare la vita quotidiana con maggiore sicurezza e successo. Come organizzare una lista della spesa efficace? Come risparmiare denaro sui conti del mese? Come cucinare una cena sana ed equilibrata? Come affrontare un colloquio di lavoro? Come creare un budget mensile? Come mantenere una buona igiene personale? Come gestire lo stress quotidiano? Come mantenere l’ordine in casa? Come migliorare la propria comunicazione? Come risolvere un conflitto con un familiare o un amico? Come sviluppare un hobby creativo? Come creare un piano di allenamento efficace? Come risolvere un problema di matematica? Come scrivere una lettera formale? Come preparare una tesi di laurea? Come sviluppare la propria autostima? Come imparare una lingua straniera? Come risolvere un problema di computer? Come creare una presentazione efficace? Come gestire il proprio tempo? Come risparmiare sui costi dell’energia? Come preparare una valigia perfetta? Come creare una relazione sana? Come mantenere una buona salute mentale? Come creare un portafoglio di investimenti? Come preparare una marinata per la carne? Come sviluppare la propria creatività? Come imparare a suonare uno strumento musicale? Come gestire le finanze personali? Come preparare una colazione sana ed equilibrata? Come creare un sistema di backup dei dati? Come risolvere un problema di meccanica? Come creare un piano di studi efficace? Come risolvere un problema di elettronica? Come creare una relazione d’affari efficace? Come gestire una crisi familiare? Come creare un progetto di lavoro? Come creare un curriculum vitae perfetto? Come risolvere un problema di chimica? Come creare una rete di contatti professionale? Come risolvere un problema di fisica? Come creare un piano di marketing efficace? Come imparare a cucire? Come risolvere un problema di biologia? Come creare una relazione di successo? Come gestire una casa in affitto? Come creare una relazione di coppia sana? Come risolvere un problema di geografia? Come creare un piano di studi per i propri figli? I migliori 700 prompt per Chat GPT In conclusione, i 700 prompt per Chat GPT presentati in questo articolo offrono un'ampia gamma di idee e suggerimenti per utilizzare al massimo questa potente tecnologia di generazione automatica di testo. Sia che si tratti di sviluppo di codice, documentazione tecnica, testi creativi o miglioramento della vita quotidiana, questi prompt possono aiutare gli utenti a risparmiare tempo e sforzi, migliorare l'efficienza e stimolare la creatività. Grazie alla loro versatilità e precisione, questi prompt rappresentano un'ottima risorsa per gli sviluppatori, i copywriter, i blogger e chiunque abbia bisogno di creare contenuti personalizzati e di alta qualità in modo rapido ed efficiente.

In termini molto pratici, l'intelligenza artificiale è una funzione complessa, di "algoritmi", ovvero il prodotto di "software" che risiede su dei supporti “hardware”, funziona su dei sistemi operativi diversi, quindi su macchine differenti, che possono comunicare tra loro, scambiando informazioni, elaborando dati in ingresso e fornendo altri dati in uscita. Uno dei sistemi migliori, che permette un "ambiente protetto" per questi software, è quello di incapsualare questi "organismi informatici", all'interno di contenitori: "i container". Docker è una piattaforma aperta per lo sviluppo, la spedizione e l'esecuzione di applicazioni di ogni tipo. Docker consente di separare le applicazioni dalla infrastruttura che le ospita, in modo da poter fornire rapidamente il software specifico. Con Docker, si può quindi gestire l'infrastruttura nello stesso modo in cui si gestiscono le applicazioni, sfruttando rapidamente le metodologie di questa piattaforma, per la spedizione, il test e la distribuzione del codice, è possibile ridurre significativamente il ritardo tra scrittura del codice ed esecuzione in produzione. Docker fornisce dunque, la possibilità di impacchettare ed eseguire un'applicazione in un ambiente isolato chiamato contenitore "CONTAINER". L'isolamento e la sicurezza consentono di eseguire molti contenitori contemporaneamente su un determinato host ("MACCHINA"). I contenitori si possono considerare "leggeri", in quanto specifici per far girare quella applicazione e quindi non è necessario fare affidamento su ciò che è attualmente installato sull'host. I contenitori si possono facilmente condividere, e danno la garanzia di funzionare allo stesso modo, a parità di sistema operativo ospitante. Il contenitore diventa quindi “l'unità atomica”, per la distribuzione e il test dell'applicazione. I contenitori Docker possono essere eseguiti sul laptop locale di uno sviluppatore, su macchine fisiche o virtuali in un data center, sui fornitori di cloud o in una miscela di ambienti. Questa metodologia di sviluppo, fornisce un'alternativa praticabile ed economica alle macchine virtuali basate su hypervisor, in modo da poter utilizzare più capacità del server per raggiungere gli obiettivi aziendali. Docker è perfetto sia per ambienti ad alta densità che per implementazioni di piccole e medie dimensioni in cui è necessario fare di più con meno risorse. Docker utilizza un'architettura client-server. In particolare, un client Docker è "Docker Compose", che consente di lavorare con applicazioni costituite da un insieme di contenitori. Per sintetizzare a livello visivo, potremmo concepire Docker, in questo modo: Elementi specifici di Docker Docker daemon: Docker Daemon (Dockkerd) ascolta le richieste dell'API Docker e gestisce oggetti Docker come immagini, contenitori, reti e volumi. Un demone può anche comunicare con altri demoni per gestire i servizi Docker. The Docker client: Docker Client (Docker) è il modo principale in cui molti utenti Docker interagiscono con Docker. Quando si utilizzano comandi come Docker RUN, il client invia questi comandi a Dockerd, che li esegue. Il comando Docker utilizza l'API Docker. Il client Docker può comunicare con più di un demone. Docker Desktop: Docker Desktop è un'applicazione facile da installare per l'ambiente MAC, Windows o Linux che consente di creare e condividere applicazioni e microservizi containerizzati. Docker Desktop include Docker Daemon (Dockkerd), Docker Client (Docker), Docker Compose, Docker Content Trust, Kubernetes e Helper credenziali. Docker registries: Un registro Docker memorizza immagini Docker. Docker Hub è un registro pubblico che chiunque può utilizzare e Docker è configurato per cercare immagini su Docker Hub per impostazione predefinita. si può persino gestire un registro personale privato. Quando si utilizzano i comandi "Docker Pull" o "Docker Run", le immagini richieste vengono estratte dal registro configurato. Quando si utilizza il comando "Push Docker", l'immagine viene inviata al registro configurato. Docker objects: Quando si usa Docker, si possono generare e utilizzare immagini, contenitori, reti, volumi, plugin e altri oggetti. Images: Un'immagine è un modello di sola lettura con istruzioni per la creazione di un contenitore Docker. Spesso, un'immagine si basa su un'altra immagine, con una personalizzazione aggiuntiva. Ad esempio, è possibile creare un'immagine basata sull'immagine Ubuntu, ma installa il server Web Apache e l'applicazione specifica, comprensiva di configurazione necessaria per l'utilizzo. Si possono generare immagini o usare solo quelle create da altri e pubblicate in un registro. Per creare una immagine, si utilizza un file Docker con una semplice sintassi per definire i passaggi necessari per creare l'immagine ed eseguirla. Ogni istruzione in un fikerfile crea un livello nell'immagine. Quando si cambia il Dockerfile e si ricostruisce l'immagine, vengono ricostruiti solo quegli strati che sono cambiati, in questo modo si rendono le immagini così leggere, piccole e veloci, rispetto ad altre tecnologie di virtualizzazione. Containers: Un contenitore è un'istanza eseguibile di un'immagine. È possibile creare, avviare, fermare, spostare o eliminare un contenitore utilizzando l'API Docker o la CLI. È possibile collegare un contenitore a una o più reti, allegare l'archiviazione ad esso o persino creare una nuova immagine in base al suo stato attuale. Per impostazione predefinita, un contenitore è relativamente ben isolato da altri contenitori e dalla sua macchina host. È possibile controllare come la rete di un contenitore, l'archiviazione o altri sottosistemi sottostanti sono isolati da altri contenitori o dalla macchina host. Un contenitore è definito dalla sua immagine e da qualsiasi opzione di configurazione che viene fornita quando si crea o lo si avvia. Quando un contenitore viene rimosso, eventuali modifiche al suo stato che non sono conservate in modo persistente scompaiono. Oltre ai moduli specifici della lingua, la documentazione di Docker fornisce anche linee guida per costruire e gestire in modo efficiente l'ambiente di sviluppo. Si possono trovare informazioni sulle migliori pratiche per la scrittura di file di docker, costruire e gestire le immagini in modo efficiente, guadagnando miglioramenti delle prestazioni costruendo immagini usando buildkit, ecc. Si possono anche trovare istruzioni specifiche su come mantenere piccole le immagini e come persistere i dati delle applicazioni, come utilizzare build multi-stage, ecc. Volumes Un volume di container permette di mantenere inalterati i file anche quando si eliminano i container Docker. I volumi rappresentano inoltre una possibilità pratica per scambiare dati tra l’host e il container. Collegare un volume di un container Docker rappresenta una buona soluzione per eseguire le seguenti operazioni: Trasmettere dati in un container Docker Salvare dati da un container Docker Scambiare dati tra container Docker I volumi di Docker esistono al di fuori dello union file system grazie all’accesso di sola lettura e al livello descrivibile.Il volume è una cartella condivisa tra il container e il computer host. È possibile anche condividere volumi tra container. Un volume di un container “vive” al di fuori del container in questione sul computer host, il volume si comporta come una cartella in cui salvare file o da cui recuperare dati. Si tratta del cosiddetto “mount point” (punto di montaggio) in una directory dell’host. Linguaggi software supportati dai DOCKER IA : JavaScript E’ uno dei linguaggi di programmazione più popolari al mondo. Oggi alimenta milioni di siti web e ha attratto frotte di sviluppatori e designer per creare funzioni per il web. Se siete alle prime armi con la programmazione, sappiate che JavaScript è probabilmente uno dei migliori linguaggi di programmazione da apprendere. Node.js è un ambiente runtime single-threaded, open-source e multipiattaforma per la creazione di applicazioni server-side e di networking veloci e scalabili. Gira sul motore di runtime JavaScript V8 e usa un’architettura I/O event-driven e non bloccante, il che lo rende efficiente e adatto ad applicazioni real-time. Python Python è un linguaggio di programmazione di "alto livello", orientato a oggetti, adatto, tra gli altri usi, a sviluppare applicazioni distribuite, scripting, computazione numerica e system testing. Ideato da Guido van Rossum all'inizio degli anni novanta, è spesso paragonato a Ruby, Tcl, Perl, JavaScript, Visual Basic o Scheme. Il nome fu scelto per la passione dello stesso inventore verso i Monty Python e per la loro serie televisiva Monty Python's Flying Circus. Spesso viene anche studiato tra i primi linguaggi per la sua somiglianza a uno pseudo-codice e di frequente viene usato per simulare la creazione di software grazie alla flessibilità di sperimentazione consentita da Python, che permette al programmatore di organizzare le idee durante lo sviluppo, come per esempio il creare un gioco tramite Pygame oppure il back-end di un sito web tramite Flask o Django. Python dispone anche di una sezione grafica, il modulo Python Turtle Graphics, che permette di applicare le righe di codici alla grafica. Java Java è un linguaggio di programmazione ad alto livello, orientato agli oggetti e a tipizzazione statica, che si appoggia sull'omonima piattaforma software di esecuzione, specificamente progettato per essere il più possibile indipendente dalla piattaforma hardware di esecuzione (tramite compilazione in bytecode prima e interpretazione poi da parte di una JVM) (sebbene questa caratteristica comporti prestazioni in termini di computazione inferiori a quelle di linguaggi direttamente compilati come C e C++ ovvero dunque perfettamente adattati alla piattaforma hardware). Go E’ un linguaggio di programmazione open source sviluppato da Google. Il lavoro su Go nacque nel settembre 2007 da Robert Griesemer, Rob Pike e Ken Thompson basandosi su un precedente lavoro correlato con il sistema operativo Inferno. Secondo gli autori, l'esigenza di creare un nuovo linguaggio di programmazione nasce dal fatto che non esiste un linguaggio di programmazione che soddisfi le esigenze di una compilazione efficiente, di un'esecuzione veloce e di una facilità di programmazione. Go viene annunciato ufficialmente nel novembre 2009. C# Il C# (sharp), come l'espressione see sharp, "vedere nitidamente") è un linguaggio di programmazione multi-paradigma che supporta tutti i concetti della programmazione orientata agli oggetti. Esso è stato sviluppato da Microsoft all'interno dell'iniziativa .NET, e successivamente approvato come standard dalla ECMA (ECMA-334) e ISO (norma ISO/IEC 23270). La sintassi e struttura del C# prendono spunto da vari linguaggi nati precedentemente, in particolare Delphi, C++, Java e Visual Basic. Cenni sull'installazione. Come installare DOCKER? Docker Desktop Docker Desktop è un'applicazione one-click-install per l'ambiente MAC, Linux o Windows che consente di creare e condividere applicazioni e microservizi containerizzati. Fornisce una GUI semplice (interfaccia utente grafica) che consente di gestire i contenitori, le applicazioni e le immagini, direttamente dalla macchina. Docker Desktop può essere utilizzato da solo o come strumento complementare alla CLI. Docker Desktop riduce il tempo trascorso su configurazioni complesse in modo da potersi concentrare sulla scrittura del codice. Questa GUI, si occupa delle mappature delle porte, delle preoccupazioni del file system e di altre impostazioni predefinite e viene regolarmente aggiornato con correzioni di bug e aggiornamenti di sicurezza. Docker engine: Docker Engine è una tecnologia di containerizzazione open source per la costruzione e il containerizzazione delle applicazioni. Il motore Docker funge da applicazione client-server con: Un server con un processo demone Dockerd. API che specificano le interfacce Un Docker client CLI (Command Line Interface). La CLI utilizza le API Docker per controllare il demone Docker t Molte altre applicazioni Docker utilizzano l'API e la CLI sottostanti. Il demone crea e gestisce oggetti Docker, come immagini, contenitori, reti e volumi. In altre parole, "il core" spartano a linea di comando che solitamente contraddistingue il nerd che lavora su linux. Tuttavia Docker Engine è disponibile su una varietà di piattaforme Linux, MacOS e Windows 10 tramite Docker Desktop e come installazione binaria statica Docker Build: Docker Build è una delle funzionalità più utilizzate di Docker Engine. Ogni volta che sista creando un'immagine, si utilizza Docker Build. Build è una parte fondamentale del ciclo per lo sviluppo del software che consente di impacchettare e raggruppare il codice e spedirlo ovunque. Il motore Docker utilizza un'architettura client-server ed è composto da più componenti e strumenti. Il metodo più comune per l'esecuzione di una build è emettere un comando build Docker. La CLI invia la richiesta al motore Docker che, a sua volta, esegue la build dell'immagine. Docker Build è più di un semplice comando build e non si tratta solo di imballaggio del codice. È un intero ecosistema di strumenti e funzionalità che supportano non solo le attività comuni del flusso di lavoro, ma fornisce anche supporto per scenari più complessi e avanzati. Docker Compose: Compose è uno strumento per definire e eseguire applicazioni Docker multi-container. Con COMPOSE, si utilizza un file YAML per configurare i servizi dell'applicazione, quindi, con un singolo comando, si crea e si avviano tutti i servizi dalla configurazione. Compose opera in tutti gli ambienti: produzione, stadiazione, sviluppo, test e flussi di lavoro CI ed è dotato anche comandi per la gestione dell'intero ciclo di vita della applicazione: Iniziare, fermare e ricostruire i servizi Visualizzare lo stato dei servizi in esecuzione Trasmettere in streaming l'output del registro dei servizi in esecuzione Eseguire un comando unico su un servizio Le caratteristiche chiave di COMPOSER che lo rendono efficace sono: Avere più ambienti isolati su un singolo host Preservare i dati del volume quando vengono creati i contenitori Rigenerare contenitori che sono cambiati Supportare le variabili e spostare i container tra gli ambienti Docker Hub: Docker Hub è un servizio fornito da Docker per la ricerca e la condivisione di immagini di container. È il più grande repository al mondo di immagini di container con una serie di fonti di contenuto tra cui sviluppatori di comunità di container, progetti open source e fornitori di software indipendenti (ISV) che costruiscono e distribuiscono il loro codice in contenitori. Gli utenti ottengono accesso a repository pubblici gratuiti per la memorizzazione e la condivisione di immagini o possono scegliere un piano di abbonamento per repository privati. Docker Hub fornisce le seguenti caratteristiche principali: Repository: pubblicare e scaricare le immagini del contenitore. Team e organizzazioni: gestire l'accesso a repository privati di immagini container. Immagini ufficiali di Docker: scaricare e usare immagini contenitori di alta qualità fornite da Docker. Docker Verified Publisher : scaricare e utilizzare immagini di contenitori di alta qualità fornite da venditori esterni. Build: costruire automaticamente le immagini del contenitore da GitHub e Bitbucket e pubblicarle a Docker Hub. WebHooks: attivare azioni dopo una pubblicazio riuscita a un repository per integrare Docker Hub con altri servizi. Docker fornisce uno strumento CLI Docker Hub (attualmente sperimentale) e un'API che consente di interagire con Docker Hub. Fare riferimento alla documentazione API Docker Hub per esplorare gli endpoint supportati. Un percorso pratico per una installazione: https://docs.docker.com/get-docker/ https://docs.docker.com/desktop/install/linux-install/ https://docs.docker.com/desktop/install/ubuntu/ https://docs.docker.com/compose/ https://docs.docker.com/compose/install/ https://docs.docker.com/compose/gettingstarted/ https://docs.docker.com/language/python/develop/ Le metodologie di installazione, in qualche modo differiscono da un sistema operativo all'altro. Un esempio pratico con DOCKER Una volta che si è installato docker engine e docker compose, o docker desktop, si potrebbe ad esempio utilizzare il terminale per verificare la versione dei componenti installati: oppure visualizzare la lista delle immagini scaricate: O, ancora, visualizzare le istruzioni inerenti la piattaforma, con la classica istruzione CLI: A cui seguiranno le linee indicative dei comandi e delle opzioni a disposizione per i due servizi. In particolare, voglio sottolineare qualche semplice comando: docker push Usa Docker Image Push per condividere le immagini nel registro Docker Hub o con una self-hosted one. Fare riferimento al riferimento del tag dell'immagine Docker per ulteriori informazioni su nomi di immagini e tag validi. Terminare il processo di pubblicazione dell'immagine Docker, ad esempio premendo CTRL-C mentre è in esecuzione in un terminale, termina l'operazione di pubblicazione. Le barre di avanzamento durante, che mostrano lo stato del processo Docker nella dimensione non compressa. La quantità effettiva di dati trasferiti, verrà compressa prima di inviare, quindi la dimensione caricata non verrà riflessa dalla barra di avanzamento. docker pull La maggior parte delle tue immagini verrà creata sopra un'immagine di base dal registro Docker Hub. Docker Hub contiene molte immagini pre-costruite che puoi scaricare e provare senza dover definire e configurare le proprie. Questo è il comando che serve per scaricare una particolare immagine o un set di immagini (ovvero un repository). docker run Il comando Docker Run prima crea un livello di contenitore scrivibile sull'immagine specificata, quindi inizia usando il comando specificato. Cioè, Docker Run è equivalente all'API/Container/Crea quindi/Container/(ID)/Start. Un contenitore arrestato può essere riavviato con tutte le sue precedenti modifiche intatte usando Docker Start. Vedi Docker PS -A per visualizzare un elenco di tutti i contenitori. Per informazioni sulla connessione di un contenitore a una rete, consultare la "Panoramica della rete Docker". Si può fare riferimento alla sezione Esempi seguenti, nella pagina https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/run/ Quindi, per semplificare, quando si fa girare una immagine, si genera un “container” visibile con l’istruzione: Un Volume di Esempio per Docker container Nella seguente immagine viene rappresentato il contenuto di un volume di esempio, per utilizzo in locale, prima di una pubblicazione “git”. Il Docker-compose.yml Innanzitutto bisogna specificare che, i file con l'estensione “.yml” possono essere lanciati solo da alcune applicazioni. Questo tipo di file sono da considerarsi “file dati” piuttosto che documenti, il che significa che non sono stati concepiti per essere visualizzati dai software, (sono comunque file testuali), ma utilizzati, ad esempio come basi di dettagli di configurazione. Il linguaggio “ YAML”, (Yet Another Markup Language), sfrutta concetti di altri linguaggi come il C, il Perl e il Python e dal formato XML ma anche dal formato per la posta elettronica (RFC2822). Questi file vengono salvati in formato testo normale (con estensione .yml), YAML è un linguaggio di serializzazione dei dati leggibile dall'uomo, proprio come XML e JSON. La serializzazione è un processo in cui un'applicazione o un servizio che dispone di strutture di dati diverse ed è scritta in una diversa serie di tecnologie può trasferire dati in un'altra applicazione utilizzando un formato standard. In altre parole, la serializzazione riguarda la traduzione, la conversione e la conclusione di una struttura di dati in un altro formato. I dati nel nuovo formato possono essere archiviati in un file o trasmessi a un'altra applicazione o servizio su una rete. YAML è dunque un formato ampiamente usato per la scrittura di file di configurazione per diversi strumenti, programmi e applicazioni DevOps a causa della sua sintassi leggibile dall'uomo e intuitiva. In questo caso il “Docker compose file” definisce servizi, reti e volumi per un'applicazione Docker. La versione più recente e consigliata del formato di file di composizione è definita dalla specifica compose. La specifica compose unisce le versioni Legacy 2.x e 3.x, aggregando le proprietà tra questi formati ed è implementata mediante COMPOSE 1.27.0+. Le specifiche riportate nel file, consentono di definire un'applicazione basata su contenitori prefissati. In questo esempio il file si presenta così: In particolare si può notare che l’immagine di riferimento è Stable diffusion: Stable Diffusion, tra l’altro, propone un modello di diffusione “text-a-immagine” latente in grado di generare immagini foto-realistiche, dato qualsiasi input di testo, (prompt), coltiva la libertà autonoma di produrre immagini incredibili, rendendo accessibile ad una moltitudine di persone di creare arte straordinaria in pochi secondi. In questo caso, lanciando un server web con il comando “jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 –allow-root” Si noti inoltre che viene richiesta la disponibilità, in locale, di una macchina dotata di “GPU”. GPU, identifica L'unità di elaborazione grafica (o processore grafico, in inglese graphics processing unit) è un circuito elettronico progettato per accelerare la creazione di immagini in un frame buffer, destinato all'output su un dispositivo di visualizzazione. Le GPU vengono utilizzate in sistemi embedded come telefoni cellulari, personal computer e console di gioco. In un personal computer una GPU può essere presente su scheda video o incorporata sulla scheda madre.Il termine GPU è stato reso popolare da NVIDIA nel 1999, che ha commercializzato la GeForce 256 come "la prima GPU al mondo". Le GPU moderne, sebbene operino a frequenze più basse delle CPU, sono molto più veloci di esse nell'eseguire i compiti in cui sono specializzate. Le GPU sono efficaci nell'intelligenza artificiale perché utilizzano il calcolo parallelo per scomporre un problema complesso in calcoli più piccoli e simultanei. Questi calcoli sono distribuiti tra un vasto numero di core del processore e sono adatti per l'apprendimento automatico e la “big analytics”!. Il DockerFile Un Dockerfile è l’elemento costitutivo dell’ecosistema Docker, che descrive i passaggi per creare un’immagine Docker. Il flusso di informazioni segue un modello centrale: Dockerfile > immagine Docker > container Docker. Si parte dal presupposto che tutto inizia con un’immagine di base esistente. L’immagine appena creata si riferisce all’immagine di base e vi sono anche una serie di cambiamenti specifici che, possono ad esempio essere riferite all’ecosistema su cui deve essere implementata. Il Dockerfile contiene una serie di istruzioni, ciascuna su una riga separata. Le istruzioni vengono eseguite una dopo l’altra per creare un’immagine Docker. In questo caso: Un Dockerfile è un semplice file di testo chiamato “Dockerfile”. Si noti che, la prima lettera deve essere maiuscola. Il file contiene una voce per riga. I commenti contengono informazioni destinate principalmente agli esseri umani. Ad esempio, su Python, Perl e Ruby, i commenti di un Dockerfile iniziano con il segno cancelletto (#). Le righe di commento vengono rimosse durante il processo di costruzione prima di ulteriori elaborazioni. Le istruzioni costituiscono la maggior parte del contenuto del Dockerfile, descrivono la struttura specifica di un’immagine Docker e vengono eseguite una dopo l’altra. Così come i comandi sulla riga di comando, le istruzioni accettano argomenti, alcune istruzioni sono direttamente paragonabili a specifici comandi della riga di comando. Per quanto riguarda gli argomenti, è necessario fare una distinzione tra parti a codifica fissa e parti variabili. Docker segue la metodologia della “twelve-factor app” e usa variabili d’ambiente per configurare i container. L’istruzione ENV è usata per definire le variabili d’ambiente in un Dockerfile. Le principali istruzioni di un DockerFile: Il file “LICENCE” Una licenza è un documento legale che concede specifici diritti all'utilizzatore relativamente al ri-uso e alla ri-distribuzione, a certe condizioni di un determinato materiale. Una licenza informatica (o licenza d'uso), in informatica, è il contratto con il quale il titolare dei diritti di sfruttamento economico sul software (programma informatico) definisce il regime giuridico di circolazione e le limitazioni nell'utilizzo e nella cessione dell'opera (che sia un'opera creativa, o un software, inteso come programma). Il file “README” Un file README (dall'inglese read me, "leggimi") è un file che contiene informazione riguardo ai file contenuti in un archivio o in una directory ed è comunemente incluso nei pacchetti software. Il file può avere diverse estensioni: dal semplice file .txt a estensioni di fantasia come README.1ST, READ.ME o semplicemente senza estensione README e nei sistemi Windows come README.WRI o README.RTF o README.DOC. In questo caso, la bozza README.md si presenta in questo modo: GitHub è un servizio web e cloud-based che aiuta gli sviluppatori ad archiviare e gestire il loro codice e a tracciare e controllare le modifiche. Per capire esattamente cos’è GitHub, è necessario introdurre due principi collegati: Controllo versioni Git Git è uno specifico sistema di controllo versioni open-source creato da Linus Torvalds nel 2005. In particolare, Git è un sistema di controllo versioni distribuito, il che significa che l’intero codice base e la cronologia sono disponibili sul computer di ogni sviluppatore, il che permette di creare facilmente ramificazioni e fusioni. GitHub è un’azienda a scopo di lucro che offre un servizio di hosting di repository Git basato su cloud. In sostanza, rende molto più facile per individui e team utilizzare Git per il controllo delle versioni e la collaborazione. Fondamentalmente, la directory presente sull’host locale, può essere trasferita al cloud e da quella posizione, pubblicata nelle sue varianti (branch version)… (master)… il file .dockerignore Un file .dockerignore è un file di configurazione che descrive file e directory che si desidera escludere quando si crea un'immagine Docker. Di solito, il Dockerfile si colloca nella directory principale del tuo progetto, ma potrebbero esserci molti file nella directory principale che non sono correlati all'immagine Docker o che non si desidera includere. .dockerignore viene utilizzato per specificare tali file indesiderati e non includerli nell'immagine Docker. Il file .dockerignore è utile per evitare di inviare inavvertitamente file o directory che sono grandi o contengono file sensibili al demone o evita di aggiungerli all'immagine utilizzando i comandi ADD o COPY. L’importanza di ridurre le dimensioni dell'immagine Docker ha i seguenti vantaggi, questi vantaggi sono importanti perché più istanze di un servizio ci sono, come i microservizi, più si devono scambiare immagini Docker. In sintesi: Velocità nell’esecuzione del comando Docker Pull/Push. Velocità quando si costruiscono immagini Docker. Se un file di immagini Docker contiene informazioni sensibili come le credenziali, diventa un problema di sicurezza. Ad esempio, se il caricamento di un'immagine Docker contenente file con informazioni sulle credenziali come .AWS o .env a un repository Docker come il Dockerhub pubblico ,dockerignore, farà il compromesso sulla pubblicazione di tali informazioni sulle credenziali ecc. La directoty /project In questo caso, si fa riferimento a queste istruzioni: RUN mkdir project WORKDIR /project del DockerFile, ed anche a: volumes: - ./project:/project del file DockerCompose. che in pratica identificano la Directory di lavoro dell’applicazione. In particolare , per questo esempio, si fa riferimento ad un file python, inerente la specifica applicazione per StableDiffusion. Questo file python costituisce il “core” dell’applicazione che potrà essere lanciata da uno dei file con estensione “.ipynb”. Un file IPYNB è un documento di quaderno utilizzato da “Jupyter Notebook”, un ambiente di calcolo interattivo progettato per aiutare gli scienziati a lavorare con il linguaggio Python e i loro dati. Jupyter Notebook è un’applicazione Web open source che permette di creare e condividere documenti testuali interattivi, contenenti oggetti quali equazioni, grafici e codice sorgente eseguibile. Jupyter è diventato uno standard de-facto per data scientist perché offre la possibilità di realizzare, documentare e condividere analisi di dati all’interno di un framework che supporta: operazioni di data cleaning & trasformation, simulazioni numeriche, modellazione statistica, machine learning deep learning e altro; l’esecuzione di applicazioni Scala e Python su piattaforme big data, integrazione con Apache Spark. In particolare, nella prima riga di codice, si può notare che, per utilizzare questa applicazione, è necessario verificare una autorizzazione che fa riferimento al “hugginface_token.token”. I file TOKEN sono un tipo di Sandcastle Help File Builder Token File, sviluppato per Microsoft Sandcastle da Microspot. Un token viene utilizzato come tag sostituibile all'interno di un argomento ed è rappresentato usando un elemento “gettone”. La configurazione del token di autenticazione presentato, garantisce che l’utilizzatore sia riconosciuto e possa utilizzare la sua sessione interattiva. Il file .token contiene dunque un codice alfanumerico identificativo. !nvidia-smi serve per verificare la presenza del driver per la GPU, che viene richiesta dal file DockerFile. in caso positivo, apparirà, in fase di esecuzione, qualcosa del genere: Nelle seguenti righe del notebook troveremo questo semplice codice. import torch from torch import autocast from diffusers import StableDiffusionPipeline torch.cuda.is_available() pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") prompt = "a photo of green alien" pipe.enable_attention_slicing() image = pipe(prompt).images[0] In particolare, verrà richiesto tramite un “prompt”,di generare una immagine partendo da un testo appositamente inserito. L’esecuzione di questa parte di codice, prevede lo scaricamento di molti dati software e può richiedere molto tempo. Infine salveremo l'Immagine generata: image.save("prompt.png") image.show() L’immagine, in questo test, verrà salvata nella directory di lavoro e verrà mostrata a video. Questo potrebbe essere un risultato possibile: Per generare questa immagine, ci sono voluti i seguenti comandi: docker compose up Dato nella directory principale dell’applicazione, mediate il terminale. Verrà di seguito lanciato il web server, da terminale all’indirizzo opportuno. Dal browser si accederà al desktop attivo: verrà lanciato dato il comando di start : La prima volta, potrebbe impiegarci parecchio tempo, ma alla fine, se tutto va a buon fine, viene riportato in uscita un risultato simile a quello sopra riportato. Per terminare il test, bisogna utilizzare ancora il terminare, uscendo dalla modalità attiva (ctrl+c), e scrivendo il comando che terminerà le attività del container attivo. Grazie per la lettura. Romeo Ceccato.

Il flusso delle immagini generate attraverso AI (Artificial Intelligence) sta inondando il web e pare inarrestabile. Una stima quantitativa precisa del fenomeno non esiste ma si parla di diversi milioni di immagini generate e pubblicate solo negli ultimi sei mesi (da Agosto 2022 a Febbraio 2023). Gli strumenti per la generazione di immagini basati su AI si susseguono a ritmi incalzanti, senza precedenti neanche per il settore della tecnologia avanzata. DALLE-2, MidJourney, Stable Diffusion sono solo alcuni tra i nomi più celebri balzati agli onori della ribalta nel giro di pochi mesi. C’è chi parla oramai di un nuovo settore dell’Arte figurativa: l’AI Art, cioè l’arte di immagini generate attraverso AI. Si può, però, definire vera Arte l’AI Art? Il dibattito sulla questione è accesissimo e non sorprende. Il mondo dell’arte è stato letteralmente preso d’assalto e, per alcuni, rischia di essere travolto. Molte sono le accuse rivolte all’AI Art [1] ma la più importante riguarda il fatto che nella generazione di immagini manchi un vero sforzo artistico. Basta scrivere un testo (detto “prompt”) in cui si definisce che cosa si vuol ottenere e lo strumento genera automaticamente l’immagine. Ben altro sforzo rispetto a dipingere un quadro su una tela! A questa accusa si può, in prima battuta, rispondere ricordando che anche Charles Baudelaire aveva mosso una simile obiezione nei confronti della fotografia nel celebre “Salon de 1859” [2]. Anzi Baudelaire era stato ben più feroce dei detrattori della AI Art di oggi: “Se si consentirà alla fotografia di servire da supplemento all’arte in qualcuna delle sue funzioni, questa sarà soppiantata e corrotta, grazie anche alla stupidità delle moltitudini che sono il naturale alleato della fotografia ”. Per fortuna, niente di quanto vaticinato da Baudelaire è accaduto ma, anzi, l’Arte, liberata dalla necessità di rappresentare pedissequamente la Realtà, ha potuto esprimersi in movimenti come l’Impressionismo o il Surrealismo [3]. La questione del “basso sforzo” è, poi, un mito che ci proponiamo di sfatare attraverso una descrizione minuziosa (quasi scientifica) del processo di generazione di una immagine artistica. Come viene generata la AI Art Per comprendere quanta parte abbia l’essere umano nel processo di generazione di un’immagine artistica usando la “Artificial Intelligence (AI)” conviene far riferimento a uno schema semplice ma veritiero su come si svolge il processo di generazione (Fig. 1). Figura 1 – Il processo di generazione di una immagine artistica usando AI In pratica il processo di generazione è la ripetizione di una interazione tra umano e modello (la componente di AI): Dall’umano al modello attraverso un prompt e qualche altro parametro (prompt + params); Dal modello all’umano attraverso una immagine-risultato (image-response). Se l’immagine-risultato non corrisponde all’idea che l’umano trova soddisfacente (esteticamente, come fedeltà di rappresentazione) l’input verso il modello è cambiato e il processo si ripete finché non si giunge a un’immagine soddisfacente. Che cosa c’è dentro il modello? Dentro il modello c’è uno spazio latente (multimodal latent space) formato da parole e feature di immagini, cioè c’è uno spazio latente multimodale. Questo spazio latente multimodale è stato allestito attraverso il “training” del modello usando un dataset di parole e corrispondenti immagini. Si osserva che sia le parole che le immagini provengono da altri umani attraverso le opere degli artisti, del passato e del presente, e attraverso la descrizione delle opere. Dal punto di vista del modello quando l’umano inserisce un input (prompt+params) si determina una posizione dentro lo spazio latente e da quella posizione con un determinato algoritmo si sintetizza un’immagine, combinando le feature delle immagini nei pressi del punto determinato dal prompt. L’umano, dunque, è, in pratica, un esploratore dello spazio latente del modello. La pratica di generazione mostra come esistono zone produttive (miniere) e zone improduttive (deserto). Talvolta l’umano intercetta una miniera con prompt improbabili o non attinenti con l’argomento del prompt. C’è una certa dose di casualità nel processo di generazione che corrisponde alla casualità di alcune tecniche pittoriche moderne. Che cosa c’è dentro l’umano? Nell’umano c’è, essenzialmente un Idea dell’opera che si vuol realizzare. Da un punto di vista antropologico l’umano è un insieme complesso, dotato di una densità misteriosa, non conoscibile completamente. Anche l’Idea dell’umano può cambiare nel corso del processo di generazione di un’immagine. In base alla immagine-risultato l’umano può cambiare idea. Per esempio perché si è costatata l’impossibilità di produrre un’immagine che corrisponda in modo soddisfacente all’Idea o, semplicemente, perché il risultato-immagine ha fatto nascere un’idea migliore di quella originale. Il processo di generazione di un’immagine da parte dell’umano è quindi un processo creativo non deterministico. Sappiamo, poi, che anche la creatività umana non è infinita ma è delimitata da archetipi universali, come ha sottolineato Jung [4]. Tuttavia anche nella generazione con AI si possono riconoscere gli stili dei diversi umani che prediligono certi temi e certe aree dello spazio latente invece che altre. In fondo, anche in un’opera d’arte tradizionale è sempre un’idea che guida l’artista. Si pensi allo stile di Michelangelo Buonarroti: uomini, donne e bambini sono, essenzialmente, “eroi” nerboruti (V. Tondo Doni, Fig. 2). Figura 2 – il Tondo Doni di Michelangelo Post-produzione Una volta che l’umano abbia ottenuto una immagine-risultato soddisfacente sono possibili altre operazioni successive: inpainting – Si tolgono dall’immagine alcuni elementi attraverso l’AI; outpainting – Si aggiungono nuovi elementi all’immagine tramite AI; Photoshop – Si effettuano delle correzioni usando un editor di immagini; ri-mediazione attraverso la pittura – L’immagine è stampata, ad esempio su tela, e l’artista umano prende colori e pennelli per cambiare l’immagine stampata; altre elaborazioni – L’umano può decidere di generare un video dall’immagine, aggiungere una colonna sonora, creare dei rumori o, addirittura, degli odori. Questo mette in luce il fatto che un’opera d’arte può essere ottenuta con l’AI ma non solo. L’Arte è qualcosa di più complesso e libero della semplice AI. Insomma, È Vera Arte? Per noi la risposta è netta e chiara: è vera Arte! Per alcuni questa affermazione può essere uno shock ma, per onestà, questa nuova realtà non si può negare. È chiaro che con l’AI la manualità non conta. Non si prendono in mano pennello e colori ma il processo creativo che si compie è fortemente umano. Anche la componente casuale con cui viene generata un’immagine non toglie nulla al processo artistico, come mostra tanta parte di Arte del Novecento. Comunque, a parte i ragionamenti, le polemiche e, talvolta, anche le elucubrazioni alla fine ciò che conta è il giudizio finale, è la percezione di un utente finale che valuta, secondo il suo giudizio soggettivo, il valore estetico dell’opera. Si riporta una serie di opere generate dall’autore di questo articolo senza commento (Fig. 3-6). Ognuno giudichi da solo. Per saperne di più sull’Intelligenza Artificiale e le sue applicazioni nel mondo dell'arte, vi invito a visitare il sito web di Mathema, l’azienda di cui sono CEO, e di seguirci sulla nostra pagina Linkedin ufficiale. Riferimenti [1] Ennio Bianco, “E’ Arte o non è Arte, è Arte o non è Arte, …”, 2022 [2] Charles Baudelaire, Salon de 1859 [3] Cathy Reisenwitz, "Artist Ellen Maidman-Tanner on why AI is actually good for art" [4] M. Mazzeschi, "Why AI can generate art we can understand: a Jungian approach"

Benvenuto nel mondo dell'intelligenza artificiale e della musica! In questo articolo esploreremo i migliori generatori di musica con AI, che stanno cambiando il modo in cui le opere musicali vengono create e ascoltate. L'intelligenza artificiale nella produzione musicale L'intelligenza artificiale è sempre più presente nel campo dell'arte, incluso il mondo della musica. Una volta implementata, l'AI può influire su ogni aspetto della produzione musicale, dalla generazione di musica alla produzione di master audio e allo streaming. Tuttavia, l'implementazione dell'AI non sostituisce gli artisti umani, ma viene utilizzata come strumento complementare per migliorare il processo creativo. Questa tecnologia offre ai musicisti dilettanti un modo innovativo per esplorare il proprio talento e migliorare il loro processo creativo. Generazione di musica con l'AI Molti esperti, ricercatori, musicisti ed etichette discografiche stanno cercando nuovi modi per integrare le tecnologie AI nella musica. Ci sono diversi software che possono produrre opere nello stile di diversi compositori, come ad esempio Mozart o Beethoven. Inoltre, alcuni algoritmi di apprendimento automatico possono generare canzoni e suoni completamente nuovi. Questa tecnologia ha anche la capacità di personalizzare la musica in base alle preferenze dell'ascoltatore, creando un'esperienza di ascolto unica e su misura. Tecnologie open source Un grande vantaggio di questi strumenti AI è che molti di essi sono open source, il che significa che chiunque può accedervi e iniziare a migliorare le tecnologie esistenti. Questo ha portato a una comunità di sviluppatori che stanno lavorando insieme per creare nuove tecnologie che rivoluzioneranno il mondo della musica. In conclusione, la tecnologia dell'intelligenza artificiale sta cambiando radicalmente il modo in cui la musica viene prodotta e ascoltata. Con la capacità di generare nuovi brani musicali, personalizzati e adattati ai gusti dell'ascoltatore, l'AI offre una nuova dimensione all'arte della musica. I migliori generatori di musica con Intelligenza Artificiale: Amper Music AIVA Ecrett Music Soundraw Boomy OpenAI - MuseNet Amadeus Code Ci sono molti strumenti di generazione musicale basati sull'intelligenza artificiale disponibili sul mercato. Tra questi, alcuni dei migliori sono Amper Music, AIVA, Ecrett Music, Soundraw, Boomy, OpenAI - MuseNet e Amadeus Code. Ognuno di questi strumenti utilizza algoritmi di apprendimento automatico per creare nuove composizioni musicali, offrendo ai musicisti e ai produttori una vasta gamma di opzioni per esplorare e sperimentare. Adesso li esamineremo uno ad uno. 1. Amper music In cima alla nostra lista dei migliori generatori di musica AI c'è Amper Music, che è uno dei generatori di musica AI più facili da usare, rendendolo una scelta perfetta per coloro che desiderano iniziare con la musica generata dall'IA. Amper non richiede una profonda conoscenza della teoria musicale o della composizione da utilizzare, poiché crea tracce musicali da campioni preregistrati. Questi vengono poi trasformati in audio reale, che può essere modificato con tasti musicali, tempo, singoli strumenti e altro ancora. Ad esempio, puoi accordare l'intero strumento per adattarlo all'atmosfera o all'atmosfera che stai cercando di ottenere. La piattaforma basata su cloud è un'ottima scelta per i creatori di contenuti o per le persone che desiderano sviluppare colonne sonore e audio per giochi, film o podcast. Con l'edizione premium, hai ancora più opzioni che ti integrano come artista. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Amper Music: Crea rapidamente musica per un'ampia gamma di applicazioni (podcast, film e videogiochi) Milioni di campioni e molte varietà di strumenti Strumenti per migliorare la produzione musicale Piattaforma basata su cloud 2. AIVA Un altro impressionante generatore di musica AI che riceve sempre attenzione è AIVA, sviluppato nel 2016. L'IA viene costantemente migliorata per comporre colonne sonore per pubblicità, videogiochi, film e altro ancora. La prima pubblicazione di AIVA è stata intitolata "Opus 1 for Piano Solo", e ha anche pubblicato un album e composto musica per un videogioco. Lo strumento consente agli utenti di sviluppare musica da zero e può aiutare a produrre variazioni di brani esistenti, il tutto senza doversi preoccupare dei processi di licenza musicale. Con AIVA, puoi facilmente generare musica di molti generi e stili selezionando prima uno stile preimpostato. Quando si tratta di musica attuale, puoi utilizzare AIVA per applicare le modifiche. Ecco alcuni dei principali vantaggi di AIVA: Molti preset e formati musicali specificati Funzionale versione gratuita Possibilità di modificare le colonne sonore Modifica tracce esistenti 3. Ecrett Music Ecrett Music consente a chiunque di generare clip musicali allenandosi su centinaia di ore di brani esistenti. L'interfaccia semplice dello strumento e l'ampia selezione di scene, emozioni e generi lo rendono un'ottima scelta sia per i dilettanti che per i professionisti. Il generatore di musica AI ti consente di comporre musica per qualsiasi video o gioco e viene fornito con un generatore di musica royalty-free per evitare problemi con la licenza. Per utilizzare lo strumento, devi prima selezionare almeno un'opzione da Scena, Atmosfera e Genere prima di fare clic su "Crea musica". Lo strumento quindi crea la musica in base alle tue scelte e ottieni musica diversa ogni volta anche quando utilizzi le stesse impostazioni. Puoi anche personalizzare strumenti e strutture con pochi clic. Alcuni degli strumenti includono Melody, Backing, Bass e Drum. Dopo aver creato musica con Ecrett, puoi gestirla con Preferiti, Cronologia download, Caricamento video e altro. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Ecrett Music: Versione di prova prima dell'abbonamento Interfaccia utente semplice e completa Semplice processo di creazione di musica Più piani di abbonamento 4. Soundraw Un'altra fantastica opzione per un generatore di musica AI è Soundraw, che ti consente di personalizzare una canzone con frasi create dall'IA, tra molte altre cose. Lo strumento si basa sulla combinazione di AI e il suo assemblaggio di strumenti manuali, che ti consentono di generare e personalizzare facilmente nuova musica. La piattaforma ha una funzione di personalizzazione che ti consente di improvvisare e accordare un singolo brano musicale. Mentre gli utenti gratuiti possono utilizzare il generatore di musica per creare musica, è necessario abbonarsi per download illimitati. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Soundraw: Facile da usare Combina composizioni AI e strumenti manuali Plug-in compatibile con Google Chrome e Premiere Pro Download illimitati con piano di abbonamento 5. Boomy Uno degli strumenti che gioca un ruolo chiave nell'espandere l'accesso alla generazione musicale e nell'abbassare le barriere all'ingresso nella produzione musicale è Boomy, che ti consente di creare canzoni originali in pochi secondi. Puoi quindi inviare quei brani per la possibilità di guadagnare entrate in streaming da vari servizi, il che lo rende uno strumento davvero unico. Dopo aver impostato alcuni filtri e fatto clic su "Crea brano", l'intelligenza artificiale creativa dello strumento scrive e produce un brano completo in pochi secondi. Avrai quindi la possibilità di rifiutarlo o salvarlo. E mentre segui questo processo, l'intelligenza artificiale di Boomy sviluppa un profilo personalizzato per aiutarti a creare la musica migliore. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Boomy: Versioni gratuite e in abbonamento Invia musica per guadagnare su piattaforme come YouTube e TikTok Accesso a molte caratteristiche e funzionalità Profilo personalizzato 6. OpenAI – MuseNet Uno dei più grandi nomi nel settore dell'intelligenza artificiale, OpenAI, ha il proprio strumento di generazione di musica AI online chiamato MuseNet. Secondo l'azienda, lo strumento può generare canzoni con un massimo di dieci strumenti diversi e musica in un massimo di 15 stili diversi. Un altro aspetto unico di MuseNet di OpenAI è che può imitare compositori famosi come Mozart, così come i migliori compositori di oggi. Lo strumento si basa su una rete neurale profonda addestrata sui dati acquisiti da fonti Internet e ciò gli consente di valutare la musica per lunghi periodi di tempo. È importante notare che mentre MuseNet ha molti campioni su Soundcloud e puoi goderti molta musica generata dall'intelligenza artificiale dallo strumento, a questo punto non ti consente ancora di generare la tua musica. Ecco alcuni dei principali vantaggi di MuseNet: Molti diversi campioni disponibili Imita compositori antichi e moderni Rete neurale profonda Valuta la musica per lunghi periodi di tempo 7. Codice Amadeus A chiudere la nostra lista dei migliori generatori di musica AI è Amadeus Code, che può essere utilizzato da qualsiasi appassionato di musica. L'app basata su IOS ti consente di creare nuove melodie in pochi minuti. Amadeus Code si basa su un motore di intelligenza artificiale che contiene progressioni di accordi di alcune delle canzoni più famose al mondo. Puoi quindi usarli per creare nuove strutture di composizioni musicali. Il generatore di musica AI consente inoltre di utilizzare i gesti per creare brani nuovi di zecca o ricreare segmenti specifici di brani composti in precedenza. Puoi esportare file audio e MIDI in un software di editing audio, ma devi acquistare tutti i brani che desideri conservare. Ecco alcuni dei principali vantaggi di Amadeus Code: Può essere esportato come file audio e MIDI Applicazione basata su IOS Crea nuove melodie in pochi minuti Usa i gesti per creare nuove canzoni

Guardando al futuro, le compagnie assicurative stanno già iniziando ad adottare l'intelligenza artificiale come arma segreta per migliorare l'esperienza del cliente e ridurre i costi operativi. Nel 2030 o nel 2050, la situazione potrebbe essere ancora più estrema: immagina di poter accedere a un'assicurazione personalizzata in pochi secondi, basata sui dati raccolti in tempo reale dai tuoi dispositivi portatili, come smartwatch o sensori indossabili. In questo futuro, l'AI potrebbe essere in grado di prevedere i tuoi rischi con una precisione mai vista prima, eliminando la necessità di interventi umani nella valutazione dei rischi e nell'elaborazione delle polizze. Inoltre, l'AI potrebbe essere utilizzata per prevenire gli incidenti, grazie a sistemi di guida assistita e allarmi automatici che potrebbero ridurre il numero di richieste di risarcimento. Questo non solo sarebbe un enorme vantaggio per i clienti, ma anche per le compagnie assicurative, che potrebbero risparmiare tempo e denaro nel processo di elaborazione delle polizze e dei reclami. In sintesi, l'intelligenza artificiale potrebbe rivoluzionare il settore delle assicurazioni, portando ad un futuro in cui la sicurezza e la protezione sono garantite in modo più efficiente e personalizzato per tutti. Non perdere l'occasione di scoprire come l'intelligenza artificiale stia cambiando il modo in cui ci assicuriamo e ci proteggiamo per il futuro. Cos'è l' IA e perchè integrarla nelle assicurazioni L'intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia che sta rivoluzionando il modo in cui le aziende di tutto il mondo operano e interagiscono con i propri clienti. In parole povere, l'AI si riferisce alla capacità di una macchina di imparare e agire in modo autonomo, simile a un essere umano, sulla base di un insieme di dati. Questa tecnologia può essere utilizzata per risolvere una vasta gamma di problemi, dall'automazione dei processi aziendali alla valutazione dei rischi, alla personalizzazione delle esperienze dei clienti e molto altro ancora. Nel settore delle assicurazioni, l'AI sta avendo un impatto significativo sulla capacità delle compagnie assicurative di valutare i rischi e di offrire prodotti più personalizzati ai propri clienti. Ad esempio, l'AI può essere utilizzata per analizzare i dati raccolti dai sensori indossabili e dai dispositivi mobili degli assicurati, al fine di valutare i loro rischi individuali e fornire polizze personalizzate. Oppure può essere utilizzata per prevenire gli incidenti, grazie a sistemi di guida assistita e allarmi automatici che riducono il numero di richieste di risarcimento. Intelligenza artificiale e assicurazioni , le principali applicazioni : Sebbene molti di noi pensino all'assicurazione come ad una pratica tradizionale e statica, l'IA sta apportando cambiamenti innovativi al modo in cui le compagnie assicurative operano e si relazionano con i loro clienti. Ecco 7 esempi di come l'intelligenza artificiale sta cambiando il settore delle assicurazioni in modo sorprendente: Rilevamento dei danni tramite immagini satellitari: le compagnie assicurative possono ora utilizzare immagini satellitari e tecnologie di riconoscimento visivo per individuare e valutare i danni causati da eventi naturali come uragani, tornado o inondazioni, in modo da accelerare la risposta e il processo di risarcimento. Utilizzo dei dati di geo localizzazione per la valutazione del rischio: le compagnie assicurative possono utilizzare i dati di geo localizzazione per valutare il rischio di un potenziale cliente in base alla posizione geografica e altri fattori come la densità di traffico o la criminalità nella zona. Chatbot per la gestione delle richieste dei clienti: le compagnie assicurative possono utilizzare chatbot basati sull'intelligenza artificiale per rispondere alle domande dei clienti e gestire le loro richieste, migliorando l'efficienza e la tempestività del servizio clienti. Analisi dei social media per valutare il rischio: le compagnie assicurative possono utilizzare l'analisi dei social media per valutare il rischio di un potenziale cliente in base alle informazioni pubbliche disponibili sui suoi profili social. Quindi attento a quello che pubblichi :) Utilizzo di droni per la valutazione dei danni: le compagnie assicurative possono utilizzare droni per ispezionare i danni causati da eventi naturali o incidenti, riducendo i tempi di valutazione e di risarcimento. Intelligenza artificiale per la prevenzione degli incidenti: le compagnie assicurative possono utilizzare l'IA per prevedere e prevenire gli incidenti stradali e ridurre il numero di sinistri. Personalizzazione delle polizze attraverso l'utilizzo dei big data: le compagnie assicurative possono utilizzare i big data e l'analisi predittiva per personalizzare le polizze in base alle esigenze specifiche dei clienti, migliorando così la soddisfazione del cliente e la retention. Intelligenza artificiale e assicurazioni , i vantaggi per aziende e clienti L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nel settore delle assicurazioni sta portando numerosi vantaggi. Grazie alla potenza di calcolo dell'AI, le compagnie di assicurazione possono elaborare grandi quantità di dati in tempo reale, migliorando l'efficienza e l'accuratezza delle loro operazioni. Inoltre, l'AI può aiutare a ridurre il rischio e le perdite finanziarie, migliorando la prevenzione delle frodi e la valutazione del rischio. Ma i vantaggi dell'utilizzo dell'AI non si limitano alla sfera finanziaria: possono anche migliorare la soddisfazione dei clienti. Grazie alle capacità predittive dell'AI, le compagnie di assicurazione possono prevedere con maggiore precisione i bisogni e le esigenze dei propri clienti, offrendo loro soluzioni personalizzate e migliorando la loro esperienza di servizio. Inoltre, l'AI può aiutare a semplificare il processo di gestione delle richieste dei clienti, migliorando i tempi di risposta e la qualità del servizio. L'utilizzo dell'AI nel settore delle assicurazioni può anche portare ad una maggiore trasparenza e comprensione delle politiche assicurative da parte dei consumatori. Grazie all'AI, le compagnie di assicurazione possono analizzare grandi quantità di dati e fornire ai clienti informazioni dettagliate sulle loro coperture e sui loro diritti. Questo non solo aiuta i clienti a prendere decisioni più informate sulle loro polizze assicurative, ma può anche migliorare la fiducia e la trasparenza nell'intero settore delle assicurazioni. Intelligenza artificiale e assicurazioni , i rischi L'intelligenza artificiale nel settore delle assicurazioni ha molti vantaggi, ma ci sono anche alcune sfide importanti da affrontare. Una delle principali sfide riguarda la qualità dei dati. L'intelligenza artificiale si basa sui dati per apprendere e migliorare, ma se i dati non sono accurati o incompleti, l'AI potrebbe fornire risultati errati. Ci sono anche preoccupazioni per la privacy dei dati e la sicurezza delle informazioni personali dei clienti. Un'altra sfida riguarda l'interpretazione dei risultati dell'AI. Anche se l'intelligenza artificiale può fornire risultati precisi, non è sempre facile capire come l'AI ha raggiunto quella conclusione. Ciò potrebbe portare a difficoltà nella spiegazione delle decisioni alle persone coinvolte. Immagina che un algoritmo di valutazione del rischio per l'assicurazione auto tenga conto dell'età del conducente e della posizione geografica. Potrebbe sembrare ragionevole presumere che i conducenti più anziani siano meno propensi ad avere incidenti rispetto ai giovani, e quindi abbassare il costo dell'assicurazione per loro. Tuttavia, se l'algoritmo considera anche la posizione geografica dell'assicurato, potrebbe assumere erroneamente che una persona anziana che vive in un quartiere considerato pericoloso per i crimini, sia più propensa a causare un incidente rispetto ad un conducente giovane che vive in un quartiere tranquillo. Questo può portare a un aumento del prezzo dell'assicurazione per la persona anziana, anche se in realtà non c'è alcuna prova che sia più a rischio. Questa è solo una delle molte possibili situazioni in cui i bias dell'IA possono influire sui prezzi delle assicurazioni, sottolineando l'importanza di monitorare e ridurre i bias nelle applicazioni dell'IA nel settore assicurativo. Infine, l'intelligenza artificiale potrebbe portare a una riduzione delle opportunità di lavoro per le persone, in particolare per i lavori che coinvolgono la valutazione dei rischi e la sottoscrizione delle polizze. Tuttavia, anche se ci sono sfide da affrontare, l'uso dell'intelligenza artificiale nel settore delle assicurazioni continuerà ad aumentare e potrebbe portare a molte opportunità di miglioramento dell'efficienza e della soddisfazione dei clienti. Intelligenza artificiale e assicurazioni , vediamo un esempio reale Ecco un esempio di codice Python che genera un semplice dataset di assicurazioni e applica un algoritmo di machine learning per prevedere il costo dell'assicurazione medica per un nuovo cliente: #SEMPLICE ESEMPIO utilizzando il MACHINE LEARNING import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression # generazione dei dati age = np.array([18, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 80]) smoker = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0]) bmi = np.array([20, 22, 25, 30, 35, 40, 45, 50]) charges = np.array([2000, 3000, 3500, 4000, 5000, 7000, 8000, 9000]) # Abbiamo 8 clienti con diverse età, bmi e alcuni sono fumatori # uniamo le variabili in un array di features features = np.column_stack((age, smoker, bmi)) # creiamo il modello di regressione lineare model = LinearRegression() # addestramento del modello sui dati model.fit(features, charges) # esempio di previsione per un nuovo cliente # divertiti a cambiare eta o gli altri parametri new_customer = np.array([[35, 0, 28]]) predicted_charges = model.predict(new_customer) # output della previsioneprint("Il costo previsto dell'assicurazione per il nuovo cliente è:", predicted_charges[0]) In questo esempio, abbiamo creato un dataset fittizio composto da variabili come l'età, il fumo e l'indice di massa corporea (BMI) di un cliente e il costo dell'assicurazione medica. Abbiamo utilizzato un algoritmo di regressione lineare per addestrare un modello sui dati esistenti e prevedere il costo dell'assicurazione per un nuovo cliente. Il modello ha considerato i fattori come l'età e il fumo del cliente e ha fornito una stima del costo dell'assicurazione basata su questi fattori. #SEMPLICE ESEMPIO utilizzando il DEEP LEARNING import numpy as np import tensorflow as tf # generazione dei dati age = np.array([18, 25, 30, 40, 50, 60, 70, 80]) smoker = np.array([0, 1, 1, 0, 1, 0, 0, 0]) bmi = np.array([20, 22, 25, 30, 35, 40, 45, 50]) charges = np.array([2000, 3000, 3500, 4000, 5000, 7000, 8000, 9000]) # normalizzazione dei dati age_norm = age / np.max(age) smoker_norm = smoker / np.max(smoker) bmi_norm = bmi / np.max(bmi) charges_norm = charges / np.max(charges) # uniamo le variabili in un array di features normalizzate features = np.column_stack((age_norm, smoker_norm, bmi_norm)) # creiamo il modello di rete neurale con Keras model = tf.keras.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(units=16, input_shape=[3], activation='relu'), tf.keras.layers.Dense(units=1, activation='linear') ]) # compiliamo il modello specificando l'ottimizzatore e la funzione di perdita model.compile(optimizer=tf.optimizers.Adam(learning_rate=0.01), loss='mean_squared_error') # addestramento del modello sui dati normalizzati model.fit(features, charges_norm, epochs=1000, verbose=0) # esempio di previsione per un nuovo cliente new_customer = np.array([[35, 0, 28]]) new_customer_norm = new_customer / np.array([np.max(age), np.max(smoker), np.max(bmi)]) predicted_charges_norm = model.predict(new_customer_norm) predicted_charges = predicted_charges_norm * np.max(charges) # output della previsione print("Il costo previsto dell'assicurazione per il nuovo cliente è:", predicted_charges[0]) In questo esempio, abbiamo utilizzato TensorFlow e Keras per creare una rete neurale artificiale con un livello di input e un livello di output. Abbiamo normalizzato i dati di input e di output per migliorare le prestazioni del modello, e addestrato la rete neurale utilizzando l'ottimizzatore Adam e la funzione di perdita mean squared error. Infine, abbiamo utilizzato il modello per effettuare una previsione sui dati di un nuovo cliente, applicando la normalizzazione inversa per ottenere una previsione sul costo dell'assicurazione. Questa è solo una semplice dimostrazione di come l'intelligenza artificiale e il machine learning possano essere utilizzati nel settore delle assicurazioni per aiutare a prevedere i costi delle polizze e migliorare la precisione delle stime. Conclusione Intelligenza artificiale e assicurazioni In conclusione, in questo articolo abbiamo esplorato come l'intelligenza artificiale stia trasformando il settore delle assicurazioni. Abbiamo visto come l'AI stia già migliorando l'efficienza e la precisione dei processi decisionali delle compagnie assicurative, permettendo loro di individuare potenziali frodi e di personalizzare le offerte per i clienti. Abbiamo anche esaminato le sfide che l'uso dell'AI comporta nel settore assicurativo, come ad esempio la gestione dei dati, la privacy e i problemi legati ai bias di algoritmi. Infine, abbiamo dato un'occhiata al futuro dell'intelligenza artificiale nel mondo delle assicurazioni. Il potenziale è enorme: l'AI potrebbe migliorare ulteriormente i processi decisionali e aiutare le compagnie assicurative a gestire i rischi in modo più efficiente. Tuttavia, è importante che le aziende continuino a fare attenzione alle sfide e alle conseguenze etiche dell'uso dell'AI nel settore. Ti Ringraziamo per averci seguito in questo viaggio alla scoperta dell'intelligenza artificiale e delle assicurazioni, e ci auguriamo che questo articolo sia stato utile per comprendere il ruolo cruciale dell'AI nel futuro del settore assicurativo.

Con l'avanzare della tecnologia, l'intelligenza artificiale sta diventando sempre più sofisticata e diffusa. Tuttavia, ci sono alcuni rischi e pericoli che l'IA potrebbe comportare. Tra queste voci, vi è quella del celebre fisico teorico Stephen Hawking, il quale ha affermato che lo sviluppo dell'intelligenza artificiale potrebbe portare alla fine della razza umana. Non solo Hawking, ma anche Elon Musk, fondatore di Tesla e SpaceX, ha espresso la sua preoccupazione riguardo l'IA, definendola come una tecnologia in grado di fare molto più di quanto la maggior parte delle persone sappia, con un tasso di miglioramento esponenziale. L'allarme riguarda molteplici aspetti, come l'automazione di determinati lavori, l'utilizzo di algoritmi di genere e razziali, e l'impiego di armi autonome che operano senza la supervisione umana. Ci troviamo ancora alle prime fasi di ciò che l'IA è veramente capace, e la sensazione di disagio e incertezza sta crescendo sempre di più. È necessario affrontare il tema con cautela e responsabilità per evitare che l'intelligenza artificiale possa rappresentare una minaccia per l'umanità. RISCHI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE Perdita di posti di lavoro causata dall'automazione Violazioni della privacy Deepfake Bias algoritmico causato da dati errati Disuguaglianza socioeconomica Volatilità del mercato Automatizzazione delle armi 8 Pericoli dell'IA Le domande su chi sta sviluppando l'intelligenza artificiale e per quali scopi rendono ancora più essenziale comprendere i suoi potenziali svantaggi. Di seguito diamo uno sguardo più da vicino ai possibili pericoli dell'intelligenza artificiale ed esploriamo come gestirne i rischi. L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE È UNA MINACCIA? La comunità tecnologica ha a lungo dibattuto sulle minacce poste dall'intelligenza artificiale. L'automazione dei posti di lavoro, la diffusione di notizie false e una pericolosa corsa agli armamenti di armi alimentate dall'intelligenza artificiale sono stati citati come alcuni dei maggiori pericoli posti dall'IA. 1. PERDITE DI POSTI DI LAVORO DOVUTE ALL'AUTOMAZIONE DELL'IA L'automazione del lavoro basata sull'intelligenza artificiale rappresenta una preoccupazione sempre più urgente in diversi settori, come il marketing, la produzione e l'assistenza sanitaria. Si prevede che tra il 2020 e il 2025 ben 85 milioni di posti di lavoro andranno persi a causa dell'automazione, con particolare vulnerabilità per i dipendenti neri e latini. Con il progredire della tecnologia, i robot IA diventano sempre più intelligenti e abili, riducendo l'impiego di lavoratori umani. Sebbene sia vero che l'intelligenza artificiale creerà 97 milioni di nuovi posti di lavoro entro il 2025, molte persone potrebbero non possedere le competenze tecniche richieste da questi ruoli e potrebbero rimanere indietro se le aziende non investiranno nella formazione dei propri dipendenti. Come evidenziato da Ford, è improbabile che le persone che svolgono lavori semplici, come girare hamburger da McDonald's, possano facilmente trovare impiego in nuovi lavori richiedenti competenze tecnologiche avanzate. I nuovi lavori richiederanno infatti una maggiore istruzione e formazione, nonché talenti intrinseci come le capacità interpersonali e la creatività, che almeno finora rappresentano punti di forza esclusivamente umani. È importante per le aziende investire nella formazione dei propri dipendenti per migliorare la loro forza lavoro e garantire che la transizione verso l'automazione avvenga in modo equo e sostenibile, evitando di creare disparità sociali e di aumentare la disoccupazione. Inoltre, le aziende dovrebbero considerare l'adozione di strategie che consentano di integrare l'intelligenza artificiale in modo da migliorare l'efficienza e la produttività dei propri processi, senza però eliminare completamente il fattore umano. 2. MANIPOLAZIONE SOCIALE ATTRAVERSO ALGORITMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE Con l'avvento dell'intelligenza artificiale, la manipolazione sociale attraverso gli algoritmi di intelligenza artificiale è diventata un reale pericolo. Un rapporto del 2018 sui potenziali abusi dell'IA ha individuato la manipolazione sociale come uno dei maggiori rischi associati alla tecnologia. Tuttavia, questa paura è diventata realtà, poiché sempre più politici si affidano alle piattaforme di social media per promuovere i loro punti di vista. Un esempio recente è quello di Ferdinand Marcos Jr., che ha utilizzato un esercito di troll TikTok per cercare di catturare i voti dei giovani filippini durante le elezioni del 2022. TikTok utilizza un algoritmo di intelligenza artificiale per saturare il feed di un utente con contenuti relativi ai media precedenti che hanno visualizzato sulla piattaforma. Tuttavia, questo algoritmo non è in grado di filtrare contenuti dannosi e imprecisi, sollevando preoccupazioni sulla capacità di TikTok di proteggere i propri utenti da media pericolosi e fuorvianti. Inoltre, i deepfake sono diventati sempre più diffusi sui media e le notizie online. Questa tecnologia consente di sostituire l'immagine di una figura con un'altra in una foto o in un video, rendendo difficile distinguere tra notizie affidabili e disinformazione. Di conseguenza, il pubblico non sa più cosa è reale e cosa no, e non può fare affidamento su ciò che, storicamente, abbiamo considerato la migliore prova possibile. Questo scenario rappresenta un problema enorme e preoccupante per la società. Come ha sottolineato Ford, "Non si può letteralmente credere ai propri occhi e alle proprie orecchie". La manipolazione sociale attraverso algoritmi di intelligenza artificiale è diventata un pericolo reale e deve essere affrontata in modo adeguato per proteggere la società e la sua integrità. 3. SORVEGLIANZA SOCIALE CON TECNOLOGIA AI L'avvento dell'Intelligenza Artificiale (IA) non rappresenta solo una minaccia esistenziale, ma potrebbe anche influenzare negativamente la privacy e la sicurezza delle persone. Un caso emblematico di come la tecnologia di riconoscimento facciale possa essere utilizzata a fini di sorveglianza è quello della Cina, che ne fa uso negli uffici, nelle scuole e in altri luoghi pubblici. Il rischio concreto è che, oltre a tracciare i movimenti degli individui, il governo possa raccogliere dati sufficienti per monitorare le attività, le relazioni e le opinioni politiche delle persone. Ma non solo. In alcune città degli Stati Uniti, i dipartimenti di polizia hanno adottato algoritmi di polizia predittiva per prevenire i reati. Tuttavia, questi algoritmi sono influenzati dai tassi di arresto, che hanno un impatto sproporzionato sulle comunità di colore, portando a un eccesso di polizia e suscitando dubbi sulla resistenza delle democrazie autoproclamate a non trasformare l'IA in un'arma autoritaria. Come avverte Ford, il rischio è che regimi autoritari possano fare uso dell'IA a loro vantaggio, ma anche le democrazie occidentali non sono immuni da questo pericolo. È quindi fondamentale porre dei vincoli all'uso dell'IA in modo da proteggere la privacy e la sicurezza delle persone. 4. PREGIUDIZI DOVUTI ALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE Il pregiudizio dell'intelligenza artificiale (IA) rappresenta una grave minaccia per l'uguaglianza e la giustizia sociale. Secondo Olga Russakovsky, docente di informatica all'Università di Princeton, i pregiudizi dell'IA vanno ben oltre il semplice aspetto del genere e della razza. In effetti, l'IA viene sviluppata dagli esseri umani, che sono intrinsecamente prevenuti. Russakovsky ha sottolineato che i ricercatori di intelligenza artificiale sono principalmente uomini che provengono da determinati dati demografici razziali, cresciuti in aree socioeconomiche elevate e privi di disabilità. Questo fa sì che si sia creata una popolazione abbastanza omogenea che rende difficile affrontare in modo ampio le questioni globali. Le limitate esperienze dei creatori di intelligenza artificiale potrebbero essere la causa del mancato riconoscimento da parte dei sistemi vocali di determinati dialetti e accenti, o della mancanza di considerazione da parte delle aziende delle conseguenze negative di un chatbot che impersona figure famose della storia umana. Tuttavia, gli sviluppatori e le imprese dovrebbero fare maggiori sforzi per evitare di riprodurre potenti pregiudizi e discriminazioni che mettono a rischio le minoranze. È importante che l'IA sia sviluppata in modo equo e rappresentativo di tutti gli esseri umani, indipendentemente dal loro genere, razza o condizione socio-economica. Solo così sarà possibile creare un futuro in cui l'IA contribuisca a costruire una società più giusta e inclusiva per tutti. 5. AMPLIAMENTO DELLA DISUGUAGLIANZA SOCIOECONOMICA COME RISULTATO DELL'IA L'utilizzo dell'intelligenza artificiale (IA) ha portato notevoli benefici, ma non è immune da pregiudizi e discriminazioni. In particolare, l'IA può ampliare le disuguaglianze socioeconomiche e le pratiche di assunzione discriminatorie delle aziende. Innanzitutto, le analisi facciali e vocali utilizzate per valutare i candidati sono ancora viziati da pregiudizi razziali, riproponendo quindi le stesse pratiche discriminatorie che si vorrebbero eliminare. Le aziende che non riconoscono questi pregiudizi presenti negli algoritmi di intelligenza artificiale rischiano di compromettere le loro iniziative di reclutamento basate sull'IA. Ma le preoccupazioni non si limitano alle questioni di discriminazione. L'automazione causata dall'IA ha portato alla perdita di posti di lavoro e all'ampliamento delle disuguaglianze socioeconomiche. Infatti, i lavoratori con compiti manuali e ripetitivi hanno subito riduzioni salariali fino al 70%, mentre i lavoratori con occupazioni più qualificate, come quelli di tipo "colletti bianchi", sono rimasti in gran parte intatti, anzi alcuni di loro hanno persino ottenuto salari più alti. Le affermazioni che l'IA abbia superato i confini sociali o creato più posti di lavoro non dipingono un quadro completo della situazione. È importante analizzare le differenze in base a razza, classe e altre categorie, poiché solo così si possono comprendere gli effetti dell'IA sulla società. Per evitare che l'IA aggravi le disuguaglianze sociali ed economiche, è fondamentale prestare attenzione ai pregiudizi presenti negli algoritmi e alle pratiche di assunzione discriminatorie. Solo così l'IA può essere utilizzata in modo equo e giusto per tutti. 6. INDEBOLIMENTO DELL'ETICA E DELLA BUONA VOLONTÀ A CAUSA DELL'IA L'IA rappresenta un grande passo avanti per l'umanità, ma non dobbiamo sottovalutare i rischi connessi alla sua applicazione. Tecnologi, giornalisti, politici e anche leader religiosi hanno lanciato l'allarme sulle potenziali insidie socio-economiche della tecnologia. In particolare, Papa Francesco, nel corso di un incontro vaticano del 2019, ha messo in guardia contro la capacità dell'IA di diffondere opinioni tendenziose e dati falsi, sottolineando le conseguenze di vasta portata del lasciare che questa tecnologia si sviluppi senza adeguata supervisione o moderazione. Ma non solo. L'uso della tecnologia può portare anche ad un indebolimento dell'etica e della buona volontà. L'esempio di ChatGPT, uno strumento di intelligenza artificiale conversazionale, è emblematico: molti utenti ne fanno uso per evitare di scrivere i propri incarichi, minacciando così l'integrità accademica e la creatività. Inoltre, il fatto che OpenAI abbia sfruttato lavoratori kenioti sottopagati per migliorare lo strumento, solleva non poche perplessità sulle modalità di sviluppo e sull'impatto sociale dell'IA. Nonostante le preoccupazioni sollevate, c'è ancora la tendenza a spingere la busta con l'IA, anche a costo di mettere a rischio il bene comune e di rinunciare all'etica. Come ha sottolineato Messina, la mentalità è: "Se possiamo farlo, dovremmo provarci; vediamo cosa succede. E se riusciamo a farci soldi, ne faremo un sacco". Ma non dobbiamo perdere di vista il fatto che l'IA non è esente da rischi e da conseguenze indesiderate. È importante affrontare questi problemi con prudenza e responsabilità, per garantire che il progresso tecnologico sia veramente a servizio del bene comune. 7. ARMI AUTONOME ALIMENTATE DALL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE La corsa tecnologica verso l'intelligenza artificiale non è stata esclusa dal suo utilizzo a scopo bellico. Nel campo della ricerca e della robotica, molti ricercatori hanno espresso le proprie preoccupazioni riguardo alle armi autonome alimentate dall'IA. In una lettera aperta del 2016, oltre 30.000 persone, compresi i ricercatori di intelligenza artificiale e robotica, hanno espresso il proprio dissenso nei confronti degli investimenti in armi autonome alimentate dall'IA. "Il punto cruciale per l'umanità oggi è decidere se avviare una corsa globale agli armamenti di intelligenza artificiale o impedire che questa abbia inizio", hanno affermato nella lettera. "Se una qualsiasi grande potenza militare promuove lo sviluppo di armi IA, una corsa globale agli armamenti diventa praticamente inevitabile e il punto finale di questa traiettoria tecnologica è ovvio: le armi autonome diventeranno i Kalashnikov del futuro". Questa previsione ha trovato conferma nei Lethal Autonomous Weapon Systems, sistemi di armi letali autonomi che localizzano e distruggono i loro obiettivi senza alcuna regolamentazione. A causa della proliferazione di armi potenti e complesse, alcune delle nazioni più potenti del mondo hanno ceduto alle ansie e contribuito a una guerra fredda tecnologica. Ma il pericolo non riguarda soltanto i militari: molte di queste nuove armi rappresentano una minaccia concreta per i civili che si trovano sul campo di battaglia. Tuttavia, il rischio si amplifica quando le armi autonome cadono nelle mani sbagliate. Gli hacker hanno dimostrato la loro capacità di eseguire vari tipi di attacchi informatici, quindi non è difficile immaginare un attore malintenzionato che si infiltra in armi autonome e provoca l'apocalisse totale. In questo contesto, è urgente che le rivalità politiche e le tendenze guerrafondaie vengano tenute sotto controllo. L'intelligenza artificiale, infatti, potrebbe finire per essere applicata con le peggiori intenzioni. Per questo motivo, è necessario che tutti i governi adottino politiche chiare e rigorose in materia di sviluppo di armi autonome e al tempo stesso sostengano la ricerca sulle applicazioni pacifiche dell'IA. Solo così si potrà garantire un futuro sicuro e sereno per tutti. 8. CRISI FINANZIARIE CAUSATE DAGLI ALGORITMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE Il settore finanziario è stato tra i primi a beneficiare dell'introduzione di tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare l'efficienza dei processi e dei servizi. Tuttavia, sebbene le tecnologie AI siano in grado di eseguire operazioni a una velocità vertiginosa e con una precisione quasi perfetta, il loro utilizzo spregiudicato potrebbe portare a conseguenze imprevedibili e potenzialmente disastrose. Uno dei maggiori rischi dell'utilizzo degli algoritmi di intelligenza artificiale nel settore finanziario è la possibile creazione di una crisi finanziaria. Gli algoritmi di trading automatico, infatti, possono effettuare migliaia di scambi al secondo, in modo rapido e massiccio, senza alcuna considerazione per il contesto e l'interconnessione dei mercati, e con l'unico obiettivo di ottenere un piccolo profitto in pochi secondi. Questa strategia di trading può essere efficace per gli operatori individuali, ma quando si verifica una vendita massiccia di migliaia di azioni in un breve periodo di tempo, può indurre gli investitori a comportarsi in modo irrazionale, causando improvvisi crolli di mercato e estreme volatilità. Come dimostrano gli episodi del Flash Crash del 2010 e del Knight Capital Flash Crash, l'utilizzo sconsiderato degli algoritmi di intelligenza artificiale può causare conseguenze imprevedibili e creare problemi finanziari a livello globale. Tuttavia, ci sono anche vantaggi nell'utilizzo dell'IA nel mondo finanziario. Gli algoritmi di intelligenza artificiale possono aiutare gli investitori a prendere decisioni informate e basate sui dati, fornendo informazioni in tempo reale sui trend di mercato e sui pattern di scambio. Per questo motivo, le organizzazioni finanziarie dovrebbero investire nella comprensione dei propri algoritmi di intelligenza artificiale e considerare attentamente gli impatti di questi strumenti sulla fiducia degli investitori. Solo una comprensione adeguata delle tecnologie AI e la loro applicazione attenta possono evitare il rischio di una crisi finanziaria causata dall'automatizzazione sregolata del trading. Mitigare i rischi dell'IA L'intelligenza artificiale ha ancora numerosi vantaggi , come l'organizzazione dei dati sanitari e l'alimentazione di auto a guida autonoma. Tuttavia, per ottenere il massimo da questa tecnologia promettente, alcuni sostengono che sia necessaria una regolamentazione abbondante. MODI PER SUPERARE I RISCHI DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE Sviluppare normative nazionali e internazionali. Creare standard organizzativi per l'applicazione dell'IA. Rendere l'IA parte della cultura e delle discussioni aziendali. Informare la tecnologia con prospettive umanistiche. "Normalmente non sono un sostenitore della regolamentazione e della supervisione - penso che in genere si dovrebbe peccare per minimizzare queste cose - ma questo è un caso in cui si corre un pericolo molto serio per il pubblico", ha detto Musk durante il suo discorso all'SXSW del 2018 . “Deve essere un ente pubblico che abbia intuizioni e quindi supervisione per confermare che tutti stanno sviluppando l'IA in modo sicuro. Questo è estremamente importante.” "I creatori di IA devono cercare le intuizioni, le esperienze e le preoccupazioni delle persone di etnie, generi, culture e gruppi socio-economici, così come quelli di altri campi, come economia, diritto, medicina, filosofia, storia, sociologia, comunicazioni , interazione uomo-computer, psicologia e studi scientifici e tecnologici (STS)." Bilanciare l'innovazione high-tech con il pensiero incentrato sull'uomo è un metodo ideale per produrre tecnologia responsabile e garantire che il futuro dell'IA rimanga pieno di speranza per la prossima generazione. I pericoli dell'intelligenza artificiale dovrebbero sempre essere un argomento di discussione, in modo che i leader possano trovare modi per utilizzare la tecnologia per scopi nobili. "Penso che possiamo parlare di tutti questi rischi, e sono molto reali", ha detto Ford. "Ma l'intelligenza artificiale sarà anche lo strumento più importante nella nostra cassetta degli attrezzi per risolvere le maggiori sfide che dobbiamo affrontare".

Se sei un esperto del settore del machine learning, probabilmente sei già a conoscenza del fatto che la scelta della migliore pipeline di modelli di machine learning per un set di dati può essere una vera sfida. Inoltre, spesso questo processo richiede un intervento manuale che richiede molte ore di lavoro. Ma cosa succederebbe se ti dicessi che c'è un modo per automatizzare questo processo? Gli esperti sanno che spesso la ricerca della migliore pipeline di modelli può essere come cercare un ago in un pagliaio Beh, c'è! È chiamato AutoML e fornisce strumenti che permettono di rilevare automaticamente buone pipeline di modelli di machine learning per un set di dati, con un intervento minimo da parte dell'utente. L'utilizzo di AutoML è particolarmente adatto agli esperti di dominio che non hanno una conoscenza approfondita dell'apprendimento automatico, ma anche per i professionisti dell'apprendimento automatico che cercano di ottenere rapidamente buoni risultati per un'attività di modellazione predittiva. Fortunatamente, esistono librerie open source disponibili per l'utilizzo di metodi AutoML con librerie di machine learning popolari in Python, come la libreria di machine learning scikit-learn. In questo tutorial ti mostrerò come utilizzare le migliori librerie AutoML open source per scikit-learn in Python, in modo da poter sfruttare al massimo le potenzialità di AutoML. Dopo aver completato questo tutorial, sarai in grado di scoprire come utilizzare le tecniche di AutoML per scoprire automaticamente e rapidamente una pipeline di modelli di machine learning con buone prestazioni per un'attività di modellazione predittiva. Inoltre, scoprirai le tre librerie AutoML più popolari per Scikit-Learn: Hyperopt-Sklearn, Auto-Sklearn e TPOT. Sarai in grado di utilizzare queste librerie per scoprire modelli con buone prestazioni per attività di modellazione predittiva in Python. Insomma, se vuoi scoprire come utilizzare AutoML per semplificare il processo di modellazione predittiva e ottenere risultati migliori e più veloci, questo tutorial è quello che fa per te. Quindi, senza ulteriori indugi, iniziamo! Indice su AutoML : le migliori librerie python Questo tutorial è diviso in quattro parti; sono: Machine learning automatizzato Auto Sklearn Strumento di ottimizzazione della pipeline basato su albero (TPOT) Hyperopt-Sklearn Conclusione Machine learning automatizzato Sei alla ricerca di un modo semplice e veloce per creare modelli di machine learning predittivi? Allora AutoML potrebbe essere la soluzione che fa per te! Questa tecnologia innovativa consente di selezionare automaticamente la preparazione dei dati, il modello di machine learning e gli iperparametri del modello, senza richiedere alcuna conoscenza specifica in materia. In pratica, basta fornire i dati di input e il sistema di AutoML si occuperà di tutto il resto, individuando l'approccio migliore per l'applicazione specifica. Grazie a questa tecnologia all'avanguardia, persino gli scienziati di dominio che non hanno conoscenze approfondite in materia di machine learning potranno accedere a questo campo in modo semplice e intuitivo. Inoltre, non c'è bisogno di creare da zero una pipeline di modelli: molte aziende offrono servizi di AutoML preconfezionati, che consentono di scaricare o utilizzare online una pipeline già pronta all'uso. Google, Microsoft e Amazon sono solo alcuni esempi di aziende che offrono questa opzione. Ma non solo: esistono anche numerose librerie open source che implementano le tecniche di AutoML, offrendo l'opportunità di personalizzare le trasformazioni dei dati, i modelli e gli iperparametri in modo specifico per le tue esigenze. In particolare, tre librerie si sono distinte come le migliori del settore: Hyperopt-Sklearn, Auto-Sklearn e TPOT. Se hai una libreria preferita che non compare in questa lista, condividila con noi nei commenti qui sotto. Pronto a scoprire il mondo di AutoML? Continua a leggere per tutte le informazioni necessarie! Auto Sklearn Auto-Sklearn è una libreria open source di AutoML in Python che utilizza modelli di machine learning della libreria scikit-learn. La libreria è stata sviluppata da Matthias Feurer et al. e descritta nel loro documento del 2015 intitolato "Efficient and Robust Automated Machine Learning". In questo documento, viene introdotto un nuovo e robusto sistema AutoML basato su scikit-learn, che utilizza 15 classificatori, 14 metodi di pre-elaborazione delle caratteristiche e 4 metodi di pre-elaborazione dei dati. Ciò porta a uno spazio di ipotesi strutturato con 110 iperparametri. Il primo passo è installare la libreria Auto-Sklearn utilizzando pip come segue: pip install autosklearn #per python locale !pip install autosklearn #per google colab Dopo aver installato la libreria, è possibile importarla e stampare il numero di versione per confermare l'installazione corretta: # Stampa la versione di Auto-Sklearn import autosklearn print('autosklearn: %s' % autosklearn.__version__) Eseguendo questo esempio, verrà stampato il numero di versione, che dovrebbe essere uguale o superiore a 0.6.0. Successivamente, è possibile dimostrare l'utilizzo di Auto-Sklearn su un dataset di classificazione sintetico. In questo esempio, viene definita una classe AutoSklearnClassifier che controlla la ricerca e la configurazione per una durata massima di due minuti (120 secondi), uccidendo ogni singolo modello la cui valutazione richiede più di 30 secondi. Al termine dell'esecuzione, le statistiche della ricerca sono riportate e il modello con le migliori prestazioni è valutato su un set di dati di controllo. Ecco l'esempio completo: # Esempio di auto-sklearn su un dataset di classificazione from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score from autosklearn.classification import AutoSklearnClassifier # Definizione del dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # Suddivisione in set di training e test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=1) # Definizione della ricerca model = AutoSklearnClassifier(time_left_for_this_task=2*60, per_run_time_limit=30, n_jobs=8) # Esecuzione della ricerca model.fit(X_train, y_train) # Statistiche della ricerca print(model.sprint_statistics()) # Valutazione del miglior modello y_hat = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_hat) print("Accuracy: %.3f" % acc) L'esecuzione di questo esempio richiederà circa due minuti, data la durata massima di esecuzione impostata. Alla fine dell'esecuzione, verrà stampato un riepilogo che mostra che sono stati valutati 599 modelli e che le prestazioni stimate del modello finale sono state del 95,6%. auto-sklearn results:Dataset name: 771625f7c0142be6ac52bcd108459927 Metric: accuracy Best validation score: 0.956522 Number of target algorithm runs: 653 Number of successful target algorithm runs: 599 Number of crashed target algorithm runs: 54 Number of target algorithms that exceeded the time limit: 0 Number of target algorithms that exceeded the memory limit: 0 Quindi valutiamo il modello sul set di dati di controllo e vediamo che è stata raggiunta un'accuratezza di classificazione del 97 percento, che è ragionevolmente abile. Accuracy: 0.970 Strumento di ottimizzazione della pipeline basato su albero (TPOT) TPOT (Tree-based Pipeline Optimization Tool) è una libreria Python che utilizza un algoritmo evolutivo per progettare e ottimizzare automaticamente le pipeline di machine learning. La pipeline è rappresentata da una struttura ad albero e include algoritmi per la preparazione e la modellazione dei dati, nonché gli iperparametri del modello. Per utilizzare TPOT, la libreria deve essere installata utilizzando pip come segue: !pip install tpot Una volta installata, è possibile importare la libreria e verificare la versione installata come segue: import tpot print(f"tpot: {tpot.__version__}") L'utilizzo di TPOT per una classificazione sintetica può essere dimostrato con il seguente esempio: from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import RepeatedStratifiedKFold from tpot import TPOTClassifier # definisci dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # definisci model evaluation cv = RepeatedStratifiedKFold(n_splits=10, n_repeats=3, random_state=1) # definisci ricerca model = TPOTClassifier(generations=5, population_size=50, cv=cv, scoring='accuracy', verbosity=2, random_state=1, n_jobs=-1) # esegui la ricerca model.fit(X, y) # esporta il miglior modello model.export('tpot_best_model.py') L'esecuzione dell'esempio potrebbe richiedere alcuni minuti e verrà visualizzata una barra di avanzamento sulla riga di comando. L'accuratezza dei modelli con le migliori prestazioni verrà segnalata lungo il percorso. I risultati specifici varieranno data la natura stocastica della procedura di ricerca. In questo caso, la pipeline con le migliori prestazioni ha raggiunto una precisione media di circa il 92,6%, come indicato di seguito: Generation 1 - Current best internal CV score: 0.9166666666666666 Generation 2 - Current best internal CV score: 0.9166666666666666 Generation 3 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Generation 4 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Generation 5 - Current best internal CV score: 0.9266666666666666 Best pipeline: ExtraTreesClassifier(input_matrix, bootstrap=False, criterion=gini, max_features=0.35000000000000003, min_samples_leaf=2, min_samples_split=6, n_estimators=100) Il miglior modello viene salvato in un file denominato "tpot_best_model.py". Il codice nel file "tpot_best_model.py" può essere utilizzato per adattare la pipeline su un set di dati specifico. La pipeline con le migliori prestazioni viene quindi salvata in un file denominato " tpot_best_model.py ". import numpy as np import pandas as pd from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # NOTE: Make sure that the outcome column is labeled 'target' in the data file tpot_data = pd.read_csv('PATH/TO/DATA/FILE', sep='COLUMN_SEPARATOR', dtype=np.float64) features = tpot_data.drop('target', axis=1) training_features, testing_features, training_target, testing_target = \ train_test_split(features, tpot_data['target'], random_state=1) # Average CV score on the training set was: 0.9266666666666666 exported_pipeline = ExtraTreesClassifier(bootstrap=False, criterion="gini", max_features=0.35000000000000003, min_samples_leaf=2, min_samples_split=6, n_estimators=100) # Fix random state in exported estimator if hasattr(exported_pipeline, 'random_state'): setattr(exported_pipeline, 'random_state', 1) exported_pipeline.fit(training_features, training_target) results = exported_pipeline.predict(testing_features) È quindi possibile recuperare il codice per la creazione della pipeline del modello e integrarlo nel progetto. Hyperopt-Sklearn HyperOpt è una libreria Python open source per l'ottimizzazione bayesiana sviluppata da James Bergstra. È progettato per l'ottimizzazione su larga scala per modelli con centinaia di parametri e consente di ridimensionare la procedura di ottimizzazione su più core e più macchine. HyperOpt-Sklearn contiene la li breria HyperOpt e consente la ricerca automatica di metodi di preparazione dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e iperparametri del modello per attività di classificazione e regressione. Ora che abbiamo familiarità con HyperOpt e HyperOpt-Sklearn, diamo un'occhiata a come utilizzare HyperOpt-Sklearn. Il primo passo è installare la libreria HyperOpt. Ciò può essere ottenuto utilizzando il gestore di pacchetti pip come segue: sudo pip install hyperopt Successivamente, dobbiamo installare la libreria HyperOpt-Sklearn. Anche questo può essere installato utilizzando pip, anche se dobbiamo eseguire questa operazione manualmente clonando il repository ed eseguendo l'installazione dai file locali, come segue: git clone git@github.com:hyperopt/hyperopt-sklearn.git cd hyperopt-sklearn sudo pip install . cd .. Possiamo confermare che l'installazione è andata a buon fine controllando il numero di versione con il seguente comando: sudo pip show hpsklearn Questo riepilogherà la versione installata di HyperOpt-Sklearn, confermando che viene utilizzata una versione moderna. Name: hpsklearn Version: 0.0.3 Summary: Hyperparameter Optimization for sklearn Home-page: http://hyperopt.github.com/hyperopt-sklearn/ Author: James Bergstra Author-email: anon@anon.com License: BSD Location: ... Requires: nose, scikit-learn, numpy, scipy, hyperopt Required-by: Successivamente, possiamo dimostrare l'utilizzo di Hyperopt-Sklearn su un'attività di classificazione sintetica. Possiamo configurare un'istanza HyperoptEstimator che esegue la ricerca, inclusi i classificatori da considerare nello spazio di ricerca, i passaggi di pre-elaborazione e l'algoritmo di ricerca da utilizzare. In questo caso, utilizzeremo TPE, o Tree of Parzen Estimators, ed eseguiremo 50 valutazioni. Al termine della ricerca, viene valutata e riepilogata la pipeline del modello più performante. Di seguito è riportato l'esempio completo utilizzando il formato del codice Python: # Esempio di Hyperopt-sklearn per un dataset di classificazionefrom sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from hpsklearn import HyperoptEstimator from hpsklearn import any_classifier from hpsklearn import any_preprocessing from hyperopt import tpe # Definiamo il dataset X, y = make_classification(n_samples=100, n_features=10, n_informative=5, n_redundant=5, random_state=1) # Suddividiamo il dataset in set di training e di test X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=1) # Definiamo la ricerca model = HyperoptEstimator( classifier=any_classifier('cla'), preprocessing=any_preprocessing('pre'), algo=tpe.suggest, max_evals=50, trial_timeout=30 ) # Eseguiamo la ricerca model.fit(X_train, y_train) # Riepiloghiamo le performance acc = model.score(X_test, y_test) print("Accuracy: %.3f" % acc) # Riepiloghiamo il miglior modello print(model.best_model()) Verrà segnalato lo stato di avanzamento della ricerca e verranno visualizzati alcuni avvisi che puoi tranquillamente ignorare. Al termine dell'esecuzione, il modello con le migliori prestazioni viene valutato sul set di dati di controllo e la pipeline rilevata viene stampata per un uso successivo. I tuoi risultati specifici potrebbero differire a causa della natura stocastica dell'algoritmo di apprendimento e del processo di ricerca. Prova a eseguire l'esempio alcune volte. In questo caso, possiamo vedere che il modello scelto ha raggiunto una precisione di circa l'84,8% sul set di test di controllo. La pipeline prevede un modello SGDClassifier senza pre-elaborazione. Accuracy: 0.848 {'learner': SGDClassifier(alpha=0.0012253733891387925, average=False, class_weight='balanced', early_stopping=False, epsilon=0.1, eta0=0.0002555872679483392, fit_intercept=True, l1_ratio=0.628343459087075, learning_rate='optimal', loss='perceptron', max_iter=64710625.0, n_iter_no_change=5, n_jobs=1, penalty='l2', power_t=0.42312829309173644, random_state=1, shuffle=True, tol=0.0005437535215080966, validation_fraction=0.1, verbose=False, warm_start=False), 'preprocs': (), 'ex_preprocs': ()} Il modello stampato può quindi essere utilizzato direttamente, ad esempio il codice copiato e incollato in un altro progetto. Conclusione AutoML Vorrei ringraziarti per aver dedicato del tempo alla lettura di questo articolo su AutoML e librerie Python per il machine learning automatizzato. Spero che tu abbia trovato queste informazioni utili e interessanti per la tua attività di sviluppo. Il campo del machine learning sta crescendo rapidamente, e l'automazione sta diventando sempre più importante per migliorare l'efficienza e la produttività. Con AutoML e le librerie Python descritte in questo articolo, puoi velocizzare il processo di creazione di modelli di machine learning e ottenere risultati migliori in meno tempo. Se hai domande o commenti su questo argomento, ti invito a condividerli nella sezione dei commenti qui sotto. Grazie ancora per aver letto questo articolo e ti auguro buona fortuna nel tuo prossimo progetto di machine learning!

In un mondo dove l'intelligenza artificiale è sempre più presente nella vita quotidiana, Google sta facendo un altro passo avanti presentando Bard AI. Questo servizio sperimentale di intelligenza artificiale conversazionale è alimentato da LaMDA, il modello linguistico di nuova generazione di Google, e cerca di combinare la conoscenza del mondo con l'intelligenza e la creatività dei grandi modelli linguistici. Cos'è Google Bard AI? Google Bard AI è un servizio sperimentale di intelligenza artificiale conversazionale presentato da Google. Funziona alimentandosi da LaMDA, il modello linguistico di nuova generazione di Google, e ha l'obiettivo di combinare la conoscenza del mondo con la creatività dei grandi modelli linguistici. Bard si basa sulle informazioni presenti sul web per fornire risposte di alta qualità e fresche, aiutando le persone a comprendere meglio il mondo che le circonda. Il modello leggero di LaMDA utilizzato inizialmente per il lancio di Bard richiede una potenza di calcolo inferiore, permettendo a Google di scalare il servizio a più utenti e di ricevere feedback. Questi feedback esterni saranno combinati con i test interni di Google per garantire che le risposte fornite da Bard siano sicure, affidabili e di alta qualità. Come funziona Google Bard ? Bard utilizza LaMDA, il modello linguistico di nuova generazione di Google, per aiutare le persone a comprendere meglio il mondo che li circonda. Ad esempio, Bard può spiegare le nuove scoperte dal telescopio spaziale James Webb della NASA a un bambino di 9 anni o fornire informazioni sulle abilità dei migliori giocatori di calcio. Questo servizio sperimentale mira a fornire informazioni accurate e alla portata di tutti, rendendo la conoscenza più accessibile e comprensibile per le persone. Come accedere a Google Bard ? Inizialmente, Bard verrà rilasciato con un modello leggero di LaMDA che richiede una potenza di calcolo inferiore, consentendo a Google di scalare a più utenti e ricevere più feedback. Questo modello leggero renderà Bard più accessibile a una vasta gamma di utenti, mentre il feedback esterno verrà combinato con i test interni di Google per garantire che le risposte di Bard siano di alta qualità, sicurezza e affidabilità. Google è sempre stata all'avanguardia nell'utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliorare la ricerca per miliardi di persone. Con il lancio di Bard AI, Google si espande ulteriormente in questo campo, offrendo alle persone un'esperienza di intelligenza artificiale conversazionale unica e utile. L'obiettivo finale è portare i vantaggi dell'intelligenza artificiale nella vita quotidiana delle persone, rendendoli più informati e istruiti su questioni di rilevanza globale. Google Bard AI vs Chat GPT A prima vista, Bard AI e ChatGPT sembrano simili, poiché entrambi sono modelli di intelligenza artificiale conversazionale. Tuttavia, ci sono alcune importanti differenze tra i due. Ad esempio, Bard AI è un servizio sperimentale di Google, mentre ChatGPT è un modello sviluppato da OpenAI. Inoltre, Bard AI è basato sul modello linguistico LaMDA, mentre ChatGPT è basato sul modello transformer GPT-3. La storia dell'intelligenza artificiale di Google Google ha una lunga storia di utilizzo dell'intelligenza artificiale per migliorare la ricerca per miliardi di persone. BERT, uno dei primi modelli di Google, ha cambiato la comprensione delle complessità del linguaggio umano. MUM, introdotto due anni fa, è stato ancora più rivoluzionario, poiché è 1000 volte più potente di BERT e ha una comprensione delle informazioni di livello superiore e multilingue. Le tecnologie più recenti di intelligenza artificiale di Google, come LaMDA, PaLM, Imagen e MusicLM, si basano su questo, creando modi completamente nuovi di interagire con le informazioni, dal linguaggio e dalle immagini al video e all'audio. Google sta lavorando per portare questi ultimi progressi dell'IA nei propri prodotti, a partire dalla ricerca.

L'Intelligenza Artificiale è una delle tecnologie più avanzate e in rapida crescita della nostra epoca. Con la sua popolarità crescente, il linguaggio utilizzato per descriverla diventa sempre più complesso. Ecco perché abbiamo deciso di creare un "Dizionario dell'Intelligenza Artificiale", una guida per conoscere i termini più importanti e usati nel mondo dell'IA. Questo dizionario ti aiuterà a capire meglio il mondo dell'IA e ti permetterà di parlare con maggiore sicurezza dei suoi termini più importanti. Questo articolo coprirà i termini dell'IA che iniziano con ogni lettera dell'alfabeto italiano, con una breve spiegazione per ognuno di essi. Cosa è il dizionario dell'IA ? Il "Dizionario dell'Intelligenza Artificiale" è una guida completa e dettagliata ai termini più importanti e utilizzati nel mondo dell'IA. Questo articolo rappresenta una risorsa unica per tutti coloro che desiderano comprendere e parlare con sicurezza di questo affascinante campo. Attraverso una serie di paragrafi, questo articolo elenca e spiega in modo semplice ed esaustivo i termini chiave dell'IA, dall'apprendimento automatico alla rete neurale, dall'elaborazione del linguaggio naturale alla robotica. Il risultato è un dizionario che rappresenta una fonte di informazioni affidabile e accessibile per tutti, dai principianti agli esperti. Perché questo articolo è importante Questo articolo è importante per molte ragioni. In primo luogo, con la crescente importanza dell'IA nella società, è fondamentale che tutti, sia i professionisti che i non addetti ai lavori, comprendano i termini chiave e le tecnologie dell'IA. Il "Dizionario dell'Intelligenza Artificiale" rappresenta una risorsa ideale per questo, poiché spiega i termini in modo semplice ed accessibile, rendendoli comprensibili a chiunque. Inoltre, conoscere i termini dell'IA ti permetterà di partecipare a conversazioni più informate e di essere una voce attiva nella discussione sull'IA e sul suo impatto sulla società. Infine, questo articolo fornisce una fonte affidabile di informazioni sul mondo dell'IA, che può essere utilizzata come riferimento continuo per comprendere e discutere di questo affascinante campo. In sintesi, questo articolo rappresenta un'opportunità unica per ampliare la propria conoscenza dell'IA e diventare un esperto in questo campo in continua evoluzione. Iniziamo: A B C D E F G H I L M N O P Q R S T U V Z Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA A Analisi delle componenti principali: L'analisi delle componenti principali (PCA) è una tecnica di riduzione della dimensionalità che utilizza una trasformazione lineare per ridurre il numero di variabili di un insieme di dati mantenendo la massima quantità di informazione. Questo approccio è spesso utilizzato nell'IA per visualizzare i dati e comprenderne la struttura sottostante. Algoritmi di classificazione: Gli algoritmi di classificazione sono tecniche utilizzate dall'IA per assegnare una categoria o una classe a un insieme di dati. Questi algoritmi possono essere di tipo decision tree, Naive Bayes o support vector machine a seconda del tipo di dati che stanno elaborando e della decisione che devono prendere. Algoritmi di clustering: Gli algoritmi di clustering sono una tecnica di machine learning che utilizza l'IA per raggruppare insiemi di dati simili in base a determinate caratteristiche. Questi algoritmi possono essere utilizzati per identificare tendenze o pattern nel dato, o per segmentare un insieme di dati in categorie distinte. Algoritmi di ottimizzazione: Gli algoritmi di ottimizzazione sono tecniche utilizzate dall'IA per trovare il valore ottimale di una funzione. Questi algoritmi possono essere utilizzati per risolvere problemi matematici complessi, come la risoluzione di equazioni o la minimizzazione di costi. Apprendimento automatico: L'apprendimento automatico è una branca dell'IA che si concentra sullo sviluppo di algoritmi in grado di imparare e migliorare automaticamente dai dati. Questa tecnologia è spesso utilizzata per risolvere problemi complessi, come la previsione delle tendenze del mercato o la diagnosi di malattie. Architettura di rete neurale: L'architettura di rete neurale è un modello di intelligenza artificiale ispirato al funzionamento del cervello umano. Questa architettura utilizza una serie di nodi interconnessi che lavorano insieme per risolvere problemi complessi. Artificial Neural Network (ANN): Un Artificial Neural Network (ANN) è una rete neurale artificiale utilizzata per risolvere problemi complessi. Questa tecnologia utilizza una serie di nodi interconnessi per emulare il funzionamento del cervello umano. Autoencoder: Un autoencoder è un tipo di rete neurale utilizzato per la riduzione della dimensionalità e l'apprendimento non supervisionato. Questo algoritmo lavora su un insieme di dati per identificare le caratteristiche più rilevanti e rielaborare i dati in una forma più semplice e comprensibile. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA B Backpropagation: è un algoritmo di ottimizzazione utilizzato nella formazione dei modelli di rete neurale artificiale. Consiste nella regolazione dei pesi all'interno della rete, al fine di migliorare le prestazioni di previsione. Bayesian network: è un modello probabilistico che rappresenta la relazione causale tra eventi e proprietà. Questo modello è stato sviluppato per modellare le relazioni causali e le probabilità tra eventi in un sistema, e viene spesso utilizzato in ambito IA. Behavioral cloning: è una tecnica di apprendimento per agenti di intelligenza artificiale che cerca di duplicare il comportamento umano. Questo è ottenuto attraverso l'utilizzo di un modello di rete neurale che imita i comportamenti umani. Bounding box: è una rappresentazione grafica che delimita un oggetto in un'immagine o in un video. Questo strumento è spesso utilizzato in ambito di intelligenza artificiale per identificare oggetti specifici in un'immagine o in un video. Breakthrough: è un evento o un risultato che rappresenta una svolta nella comprensione o nell'utilizzo di una tecnologia o di una scienza. In ambito di intelligenza artificiale, un breakthrough potrebbe essere l'introduzione di un algoritmo che supera le prestazioni dei suoi predecessori. Business Intelligence: è un insieme di tecnologie, metodologie e processi utilizzati per raccogliere, integrare e analizzare dati aziendali per supportare le decisioni di business. La intelligenza artificiale gioca un ruolo importante nell'analisi e nell'interpretazione dei dati aziendali. Bytecode: è un insieme di istruzioni utilizzate per rappresentare un programma informatico. Queste istruzioni sono compilate da un compilatore e possono essere eseguite da una macchina virtuale. Questo concetto è importante in ambito di intelligenza artificiale in quanto molti algoritmi di intelligenza artificiale utilizzano macchine virtuali per eseguire le proprie istruzioni. Batch normalization: è una tecnica utilizzata per normalizzare i dati durante il processo di formazione dei modelli di intelligenza artificiale. Questa tecnica aiuta a prevenire il sovraccarico di una rete neurale e a garantirne un funzionamento più stabile e preciso. Inoltre, l'utilizzo della batch normalization permette di velocizzare il processo di addestramento, rendendolo più efficiente. Benchmarking: è una tecnica utilizzata per valutare le prestazioni di un modello di intelligenza artificiale. Il benchmarking permette di confrontare i modelli con gli standard di riferimento e di valutare la loro capacità di risolvere i problemi assegnati. Questa tecnica è molto importante nella scelta e nella valutazione dei modelli di intelligenza artificiale, poiché permette di identificare i modelli più adatti a un determinato utilizzo. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA C Classificazione: è il processo di assegnazione di una categoria o un'etichetta a un dato in base alle sue caratteristiche. Questo è uno dei compiti più comuni dell'IA e viene utilizzato in molte applicazioni come la classificazione delle email come spam o non spam. Cluster: è un insieme di oggetti o dati che sono simili tra loro. Nell'IA, l'algoritmo di clustering viene utilizzato per identificare gruppi di dati simili e separarli dai dati non simili. Convolutional Neural Network (CNN): è un tipo di rete neurale utilizzato per il riconoscimento delle immagini. Utilizza una combinazione di filtri e pooling per estrarre caratteristiche importanti dall'immagine. Cross-validation: è una tecnica utilizzata per valutare la precisione del modello di intelligenza artificiale. Il modello viene addestrato su un sottoinsieme dei dati e viene testato su un altro sottoinsieme dei dati. Correlazione: è una relazione matematica tra due variabili. Nell'IA, la correlazione viene utilizzata per identificare la relazione tra variabili e prevedere i risultati futuri. Chatbot: è un software che imita una conversazione umana. I chatbot sono spesso utilizzati in ambito commerciale per fornire assistenza ai clienti o per automatizzare alcune attività. Cognitive computing: è un approccio interdisciplinare che mira a creare sistemi di intelligenza artificiale che imitano il pensiero umano. Collaborative filtering: è una tecnica utilizzata per raccomandare prodotti o servizi ai clienti. L'algoritmo utilizza le preferenze degli utenti per raccomandare nuovi prodotti o servizi che potrebbero interessare l'utente. Context awareness: è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di capire e utilizzare informazioni sul contesto per fornire una risposta più precisa. Controllo delle armi artificiali: è un'iniziativa per regolamentare l'uso delle armi artificiali, come i droni armati, nell'interesse della pace e della sicurezza globale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA D Deep Learning: è un sottoinsieme dell'Intelligenza Artificiale che utilizza una serie di algoritmi di apprendimento automatico per la creazione di modelli di IA. Questi modelli sono composti da molteplici strati di reti neurali artificiali che possono analizzare grandi quantità di dati e produrre risultati precisi. Decision Tree: è un algoritmo di apprendimento automatico che utilizza un diagramma ad albero per prevedere i risultati basati su un insieme di input. Questo algoritmo viene utilizzato per la classificazione e la regressione. Deep Reinforcement Learning: è una tecnica di apprendimento automatico che combina il Deep Learning con il Reinforcement Learning. Questa tecnica viene utilizzata per addestrare un modello di intelligenza artificiale a prendere decisioni in ambienti non strutturati. Dimensionality Reduction: è una tecnica utilizzata per ridurre la quantità di dati che un modello di intelligenza artificiale deve analizzare. Questa tecnica aiuta a migliorare la velocità e la precisione dei modelli. Data Preprocessing: è un processo che consiste nell'elaborazione e nella pulizia dei dati prima che vengano utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Questo processo è importante per garantire che i dati siano utilizzati correttamente e che i risultati siano precisi. Data Augmentation: è una tecnica utilizzata per aumentare la quantità di dati utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Questa tecnica aiuta a prevenire il sovraccarico di dati e migliora la precisione del modello. Data Mining: è un processo che consiste nell'estrazione di informazioni significative da grandi quantità di dati. Questo processo viene utilizzato per identificare le tendenze e i modelli presenti nei dati e viene spesso utilizzato in combinazione con l'Intelligenza Artificiale. Data Balancing: è una tecnica utilizzata per equilibrare la quantità di dati utilizzati per addestrare un modello di intelligenza artificiale. Questa tecnica aiuta a prevenire il sovraccarico di dati e migliora la precisione del modello. Data Science: è una disciplina che combina la scienza dei dati, la statistica e l'Intelligenza Artificiale per estrarre informazioni significative da grandi quantità di dati. Questa disciplina viene utilizzata per identificare le tendenze e i modelli presenti nei dati. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA E Early stopping: è un metodo utilizzato per prevenire l'overfitting nella formazione dei modelli di intelligenza artificiale. Questo metodo implica la interruzione della formazione del modello quando un determinato criterio di arresto viene soddisfatto. Emotion recognition: è una tecnologia che utilizza l'intelligenza artificiale per riconoscere e classificare le emozioni umane da fonti come l'espressione facciale, la voce e altri segnali non verbali. Error backpropagation: è un algoritmo utilizzato per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Questo algoritmo implica la retropropagazione degli errori nel modello allo scopo di ottimizzare i pesi e migliorare la prestazione. Explainability: si riferisce alla capacità di comprendere e spiegare la decisione presa da un modello di intelligenza artificiale. Questa caratteristica è importante per garantire la trasparenza e la fiducia nei modelli di intelligenza artificiale. Entity recognition: è una tecnologia che utilizza l'intelligenza artificiale per identificare e classificare le entità come nomi propri, luoghi, organizzazioni e altro in un testo. Evolutionary algorithms: sono algoritmi di intelligenza artificiale che imitano il processo di evoluzione biologica nella formazione dei modelli. Questi algoritmi utilizzano una combinazione di mutazione, selezione e riproduzione per evolvere soluzioni adattive. Expert system: sono sistemi di intelligenza artificiale che imitano l'intelletto umano di un esperto in una determinata area. Questi sistemi utilizzano il ragionamento basato sulle regole per risolvere problemi complessi e prendere decisioni. External memory network: sono reti neurali che utilizzano una memoria esterna per mantenere le informazioni e aiutare nella formazione dei modelli. Queste reti possono migliorare la prestazione dei modelli in applicazioni come il completamento automatico e la traduzione automatica. Extreme learning machine: è un tipo di algoritmo di intelligenza artificiale che utilizza una tecnica semplice e veloce per addestrare i modelli di reti neurali. Questo algoritmo è particolarmente utile per la formazione di modelli di grandi dimensioni. Explainable AI: è un approccio all'intelligenza artificiale che mira a rendere trasparenti e comprensibili le decisioni prese dai modelli di IA. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA F Feature: Nell'IA, una feature è una variabile o caratteristica che viene utilizzata come input per un modello di apprendimento automatico. Ad esempio, se si vuole prevedere se una persona ha la diabete, le feature potrebbero essere l'età, il peso, l'altezza e la pressione sanguigna. Feedback: Nell'IA, il feedback è un processo che consente ai modelli di apprendimento automatico di migliorare continuamente le loro prestazioni. Ad esempio, se un modello classifica un'immagine in modo errato, il feedback verrà utilizzato per correggere il modello e migliorarne le prestazioni in futuro. Fuzzy logic: La logica fuzzy è un tipo di logica che consente di gestire incertezze e imprecisioni nei modelli di intelligenza artificiale. Si basa sul concetto di "gradi di appartenenza", che descrivono la relazione tra un elemento e un insieme fuzzy. Feature extraction: Nell'IA, l'estrazione di caratteristiche è un processo che consiste nell'identificare e selezionare le caratteristiche o le variabili più rilevanti da utilizzare come input per un modello di apprendimento automatico. Federated learning: Il federated learning è una tecnologia di apprendimento automatico che consente di addestrare modelli di IA sui dati di molte fonti, senza che questi dati vengano condivisi o trasferiti. Ciò garantisce la privacy dei dati. Forecasting: Nell'IA, il forecasting è una tecnica che utilizza modelli di apprendimento automatico per prevedere eventi futuri sulla base di dati storici. Ad esempio, un modello di forecasting può prevedere la domanda futura per un prodotto. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA G Generative adversarial networks (GANs): I GANs sono un tipo di modello di intelligenza artificiale che utilizza due reti neurali in competizione l'una contro l'altra per generare dati sintetici. Una rete, detta generatore, cerca di generare dati che sembrano veri, mentre l'altra, detta discriminatore, cerca di identificare i dati sintetici dai dati veri. Graph neural networks (GNNs): I GNNs sono un tipo di rete neurale che viene utilizzato per analizzare e prevedere proprietà su grafi. Ad esempio, un GNN può essere utilizzato per prevedere la connessione futura tra persone in una rete sociale. Gradient descent: Il gradient descent è un algoritmo di ottimizzazione utilizzato nell'apprendimento automatico per trovare i valori ottimali dei parametri di un modello. Funziona calcolando il gradiente (ovvero la derivata) della funzione di costo rispetto ai parametri e modificando i parametri nella direzione che minimizza la funzione di costo. Generative models: I modelli generativi sono un tipo di modello di intelligenza artificiale che vengono utilizzati per generare nuovi dati a partire da un set di dati di partenza. Ad esempio, un modello generativo potrebbe generare immagini di gatti che sembrano reali, ma che non esistevano prima. Game theory: La teoria dei giochi è una branca della matematica che studia i comportamenti strategici in situazioni competitive o cooperative. Nell'IA, la teoria dei giochi viene utilizzata per modellare e analizzare le interazioni tra agenti intelligenti, ad esempio in giochi come scacchi o giochi di società. Graph: In IA, un grafo è una struttura di dati che rappresenta relazioni tra elementi. Ad esempio, un grafo sociale potrebbe rappresentare le relazioni tra persone in una rete sociale. Global optimization: L'ottimizzazione globale è una tecnica di ottimizzazione che cerca di trovare il valore ottimale di una funzione in un insieme definito. Nell'IA, l'ottimizzazione globale viene utilizzata per ottimizzare i parametri dei modelli di apprendimento automatico. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA H Hardware: Si riferisce ai componenti fisici del computer che eseguono il calcolo, ad esempio processore, memoria, disco rigido. Hashtags: Sono etichette utilizzate sui social media per identificare i contenuti in base a un tema o a un argomento specifico. Human-in-the-loop: Si riferisce all'integrazione di un essere umano nei processi automatizzati dell'IA, ad esempio per fornire input o supervisionare i risultati. Hypertuning: Si riferisce all'ottimizzazione dei parametri di un modello di IA per migliorarne le prestazioni su un determinato compito. HPC (High Performance Computing): È un'architettura di calcolo che utilizza molte risorse per eseguire calcoli complessi in parallelo. Human augmentation: Si riferisce all'utilizzo dell'IA per aumentare le capacità umane, ad esempio con l'utilizzo di dispositivi wearable o exosuit. Heatmap: È una rappresentazione grafica che mostra la distribuzione di una variabile quantitativa in uno spazio bidimensionale. Hierarchical reinforcement learning: Si riferisce all'utilizzo di più livelli di controllo in un sistema di apprendimento per rinforzo per migliorare la sua capacità di prendere decisioni. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA I Image Recognition: Si riferisce alla capacità dell'IA di identificare e classificare oggetti, persone, paesaggi e altri elementi presenti in un'immagine. Questo è un compito fondamentale nell'IA e viene utilizzato in molte applicazioni, come ad esempio la sicurezza delle informazioni, la fotografia digitale e i sistemi di assistenza alla guida. Interpolation: Si riferisce al processo di stima di un valore mancante in un insieme di dati utilizzando i valori circostanti. Questo è un metodo comune utilizzato per riempire i dati mancanti in una serie temporale o per completare un'immagine danneggiata. Input normalization: Si riferisce alla modifica delle caratteristiche di input per adattarle a un modello di IA, ad esempio mappandole su un intervallo specifico. Questo è un passaggio importante nella pre-elaborazione dei dati che aiuta a migliorare la precisione e la generalizzazione del modello. Image synthesis: Si riferisce alla creazione di immagini artificiali utilizzando modelli di IA, ad esempio generative adversarial networks. Questo campo sta evolvendo rapidamente e ha il potenziale di generare immagini realistiche per molte applicazioni, come ad esempio la creazione di nuove texture, la personalizzazione dei personaggi in un gioco o la simulazione della vita animale. Imitation learning: Si riferisce all'apprendimento di un comportamento da parte di un sistema di IA osservando l'azione di un essere umano. Questo è un metodo comune per insegnare a un agente come eseguire un compito, come ad esempio il controllo di un robot o la risoluzione di problemi. In-memory computing: Si riferisce all'utilizzo della memoria interna del computer per eseguire il calcolo invece che su un disco rigido esterno, aumentando le prestazioni. Questa tecnologia sta diventando sempre più importante per i sistemi di IA che richiedono una grande quantità di memoria e velocità di calcolo. Incremental learning: Si riferisce all'apprendimento incrementale di un modello di IA, che può adattarsi e migliorare nel tempo a seguito di nuovi dati o esperienze. Questo metodo è utile per i sistemi che devono funzionare in ambienti in cui i dati possono cambiare nel tempo, come ad esempio la classificazione delle immagini o la traduzione automatica. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA L Language Model: un modello di intelligenza artificiale che è stato addestrato su grandi quantità di testo per prevedere il testo successivo in una frase o un documento. Questi modelli sono utilizzati in molte applicazioni, come la chatbot, la traduzione automatica e la generazione automatica di testo. Learning: l'acquisizione di conoscenza o abilità da parte di un sistema di intelligenza artificiale tramite l'analisi di dati o esperienze. Ci sono diversi tipi di apprendimento, come l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e rinforzato. Logic Programming: un paradigma di programmazione che si basa sulla rappresentazione formale delle conoscenze e delle relazioni tra essi utilizzando regole e affermazioni. Questo è utilizzato per costruire sistemi esperti in IA. Language Processing (NLP): una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sulla capacità di un sistema di comprendere e generare il linguaggio umano. Questo include attività come la comprensione del testo, la traduzione automatica e la generazione automatica di testo. Learning Rate: un parametro in un algoritmo di apprendimento automatico che controlla la velocità con cui un modello si adatta ai dati. Se la velocità di apprendimento è troppo alta, il modello potrebbe "saturare" e non generalizzare correttamente ai dati, ma se è troppo bassa, potrebbe richiedere molto tempo per adattarsi ai dati. Latent Variable: una variabile che è presente in un sistema ma non può essere direttamente osservata. Queste variabili sono spesso utilizzate in modelli di intelligenza artificiale, come i modelli di clustering o di comprensione del testo, per rappresentare caratteristiche nascoste del sistema. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA M Machine Learning (Apprendimento Automatico) : E' una sottobranca dell'IA che si concentra sull'utilizzo di algoritmi statistici per far sì che un sistema possa apprendere dai dati forniti e migliorare continuamente le sue prestazioni. Modello : In IA, un modello è un rappresentazione matematica di un sistema che descrive come i dati entrano in gioco per produrre una risposta. I modelli sono addestrati con i dati e quindi utilizzati per fare previsioni o prendere decisioni. Metriche : In IA, le metriche sono utilizzate per misurare l'accuratezza di un modello o la sua prestazione. Queste metriche possono includere precisione, recall, F1 score, AUC, tra le altre. Multi-Agent System (Sistema Multi-Agente) : E' un sistema composto da più agenti intelligenti che interagiscono tra loro per raggiungere un obiettivo comune. Questi agenti possono essere software, robot o persone che lavorano insieme per risolvere un problema. Markov Decision Process (Processo di Decisione di Markov) : E' un modello matematico utilizzato per descrivere sistemi in cui un agente deve prendere decisioni in base alla sua attuale situazione, che è descritta da uno stato. Monte Carlo Tree Search (Ricerca Albero Monte Carlo) - E' un algoritmo di ricerca utilizzato in IA per prendere decisioni in problemi che hanno una vasta quantità di opzioni possibili. Questo algoritmo simula molte possibilità per prendere la decisione più ottimale. Morfologia : E' lo studio della forma delle parole e delle loro componenti in una lingua. In IA, la morfologia viene utilizzata per analizzare il significato delle parole e per costruire sistemi di elaborazione del linguaggio naturale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA N Neural Network: Un sistema di reti di elaborazione parallele che imita il funzionamento del cervello umano. I modelli neurali sono stati utilizzati in molte applicazioni di intelligenza artificiale, come la classificazione delle immagini e la previsione del tempo. Natural Language Processing (NLP): Una branca dell'IA che si concentra sull'elaborazione e la comprensione del linguaggio umano da parte dei computer. Questo comprende tecniche come la traduzione automatica, la sintesi del discorso e l'analisi del sentiment. Natural Language Generation (NLG): Una tecnologia di IA che utilizza algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale per generare testo automaticamente in una forma che sembra scritta da un essere umano. Questo viene utilizzato in molte applicazioni, come la creazione di rapporti automatizzati o la generazione di notizie. Neuromorphic Computing: Una forma di elaborazione basata sulla mimetizzazione dei processi computazionali del cervello umano. Questo tipo di calcolo è progettato per gestire problemi di intelligenza artificiale che sono troppo complessi per essere risolti con le tecniche di calcolo tradizionali. Non-Parametric Methods: Metodi di apprendimento automatico che non richiedono l'assunzione di un modello parametrico specifico per la distribuzione dei dati. Questi metodi sono spesso utilizzati in applicazioni di IA in cui la distribuzione dei dati è sconosciuta o troppo complessa da modellizzare. Numerical Optimization: Una branca della matematica che si concentra sulla risoluzione di problemi di ottimizzazione. Questa tecnologia viene utilizzata in molte applicazioni di IA, come la formazione di modelli di machine learning e la risoluzione di problemi di programmazione. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA O Object Detection: è un sotto-ramo dell'IA che si concentra sulla capacità di un sistema di riconoscere oggetti specifici all'interno di un'immagine o un video. Questo è un compito cruciale per molte applicazioni di IA, come la sorveglianza video e la diagnostica medica. Optical Character Recognition (OCR): è una tecnologia di riconoscimento del testo che utilizza l'IA per estrarre testo da documenti scannerizzati o immagini. L'OCR è utile per la digitalizzazione di documenti cartacei e la creazione di database di testo elettronico. Overfitting: è un problema comune nell'addestramento di modelli di IA in cui il modello si adatta troppo ai dati di addestramento e non generalizza bene a nuovi dati. Questo può portare a risultati insoddisfacenti quando il modello viene utilizzato su dati non visti in precedenza. Outlier Detection: è una tecnica di IA utilizzata per identificare punti di dati che sono significativamente diversi dagli altri nei dati. Questo è utile per la pulizia dei dati e la prevenzione di errori nell'analisi dei dati. OpenAI: è una società di ricerca in IA con sede a San Francisco, California. OpenAI è dedicata alla promozione di un futuro sicuro e responsabile per l'IA attraverso la ricerca e lo sviluppo di tecnologie avanzate di IA. Ontology: è una rappresentazione formale della conoscenza che descrive le relazioni tra concetti e categorie. L'ontologia è spesso utilizzata per la modellizzazione della conoscenza per l'IA, come nei sistemi esperti. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA P Pattern recognition: E' una branca dell'Intelligenza Artificiale che si concentra sull'analisi e l'identificazione di schemi presenti in dati. Utilizza algoritmi di machine learning per riconoscere schemi e modelli in dati numerici o visivi. Predictive analytics: E' l'uso di tecniche di machine learning e statistiche per analizzare dati passati e prevedere eventi futuri. Viene utilizzato in molte industrie, tra cui finanza, marketing e sanità, per prendere decisioni informate. Privacy: E' un problema critico nell'Intelligenza Artificiale, poiché i dati raccolti e utilizzati per addestrare i modelli possono essere sensibili e compromettere la privacy degli individui. Ci sono preoccupazioni relative alla raccolta, l'utilizzo e la protezione dei dati personali nell'era dell'IA. Processing language: E' un linguaggio di programmazione utilizzato per sviluppare sistemi di Intelligenza Artificiale e di elaborazione delle informazioni. Esempio di Processing Language è Prolog. Proprietary algorithms: Sono algoritmi sviluppati da singole aziende che sono proprietari del codice sorgente e non sono disponibili al pubblico. Questi algoritmi possono essere utilizzati per costruire sistemi di Intelligenza Artificiale proprietari che possono essere utilizzati per migliorare i processi aziendali e aumentare la competitività. Psychometrics: E' l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale e dell'analisi dei dati per valutare le capacità cognitive e personali di un individuo. Viene utilizzato in psicologia, reclutamento e selezione del personale. Pure AI: E' un tipo di Intelligenza Artificiale che non è basato su alcun input umano e che si auto-sviluppa. Attualmente, non esiste una forma pura di IA, ma molti ricercatori e sviluppatori stanno lavorando per raggiungere questo obiettivo. Personalization: E' il processo di personalizzare esperienze per singoli utenti sulla base dei loro dati e preferenze. L'IA gioca un ruolo importante nella personalizzazione, poiché i modelli possono essere addestrati su dati specifici degli utenti per fornire esperienze più personalizzate. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA Q Quantum Machine Learning - è una sub-area di ricerca che si concentra sull'utilizzo di tecniche di apprendimento automatico per l'analisi dei dati quantistici. Quantum Computing - è una tecnologia che si basa sulla meccanica quantistica per elaborare informazioni. Questa tecnologia può essere utilizzata per creare algoritmi di Intelligenza Artificiale più avanzati e veloci. Querying - consiste nell'interrogare un sistema di Intelligenza Artificiale per ottenere informazioni specifiche. Questo processo è simile alla ricerca in un motore di ricerca, ma riguarda specificamente i sistemi di IA. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA R Reinforcement Learning (RL): è una forma di apprendimento automatico in cui un'intelligenza artificiale è addestrata attraverso la ricompensa o la punizione per compiere determinate azioni. Recommendation Systems: sono sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per suggerire prodotti o servizi basati sulle preferenze e sulla storia dell'utente. Robotics: l'intelligenza artificiale è spesso utilizzata per sviluppare robot che possono eseguire compiti autonomamente o semiautonomamente. Regression Analysis: è una tecnica di intelligenza artificiale utilizzata per prevedere i risultati basati sui dati storici. Rule-Based Systems: sono sistemi di intelligenza artificiale che utilizzano un insieme di regole predefinite per prendere decisioni e risolvere problemi. Recurrent Neural Networks (RNN): sono un tipo di rete neurale che utilizza informazioni passate per prevedere o generare risultati futuri. Robustness: è la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di funzionare correttamente in presenza di dati anomali o imprevisti. Representation Learning: è una tecnica di apprendimento automatico che mira a rappresentare i dati in una forma più utile per il successivo utilizzo da parte di un'intelligenza artificiale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA S Speech Recognition: è il riconoscimento del parlato, una tecnologia IA che consente a un computer di comprendere e tradurre il linguaggio parlato. Supervised Learning: è una forma di apprendimento automatico in cui l'algoritmo è addestrato su un insieme di dati etichettati per prevedere la classe o il valore target per nuovi dati. Sentiment Analysis: è una tecnologia IA che analizza il contenuto testuale per identificare e quantificare l'atteggiamento, l'opinione o le emozioni espressi in esso. Speech Synthesis: è la tecnologia che permette a un computer di generare una voce artificiale che suoni come un essere umano. Self-driving Cars: sono automobili progettate per viaggiare senza il controllo diretto di un umano, utilizzando sensori, telecamere e algoritmi di intelligenza artificiale. Speech Translation: è una tecnologia che consente di tradurre automaticamente il linguaggio parlato in un'altra lingua. Structured Data: sono dati organizzati in un formato standardizzato, come tabelle o schemi di database, che sono facili da processare e analizzare utilizzando tecnologie IA. Speech-to-Text: è una tecnologia che converte il parlato in testo digitale, rendendo possibile la trascrizione automatica delle conversazioni. Synthetic Data: sono dati artificiali generati da un computer che imitano la distribuzione e la struttura dei dati reali, utilizzati per addestrare i modelli di intelligenza artificiale. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA T Transfer learning - E' una tecnica di apprendimento automatico che consiste nell'utilizzare i pesi di una rete neurale pre-addestrata su un compito diverso, più o meno simile, per ottenere una soluzione più efficiente rispetto all'addestramento da zero. TensorFlow - E' una libreria open source per l'apprendimento automatico sviluppata da Google. TensorFlow supporta molteplici tipi di reti neurali e altri algoritmi di apprendimento automatico. Text classification - E' una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che consiste nell'associare a un testo una categoria o etichetta predefinita. Turing Test - E' un test proposto da Alan Turing per verificare la capacità di un sistema di intelligenza artificiale di imitare comportamenti umani in modo convincente. Tokenization - E' un processo di elaborazione del linguaggio naturale che consiste nell'identificare e separare gli elementi linguistici significativi (token) in una stringa di testo. Time-series prediction - E' una tecnica di previsione che si concentra sulla previsione di una serie temporale di eventi o di dati. Transfer learning - E' una tecnica di apprendimento automatico che consiste nell'utilizzare i pesi di una rete neurale pre-addestrata su un compito diverso, più o meno simile, per ottenere una soluzione più efficiente rispetto all'addestramento da zero. Text generation - E' una tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che consiste nella generazione di testo automaticamente, spesso utilizzando modelli di lingua basati su reti neurali. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA U Non ci sono venute in mente parole che iniziano con la U , se ne conosci qualcuna lasciala nei commenti in fondo all'articolo Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA V Visual Recognition: un'area dell'Intelligenza Artificiale che si concentra sulla capacità di un sistema di riconoscere, interpretare e comprendere l'immagine e i dati visivi. Voice Recognition: l'uso dell'Intelligenza Artificiale per riconoscere e trascrivere la voce umana, spesso utilizzato per la sicurezza di accesso e la trascrizione di testi. Video Analytics: l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per analizzare e comprendere i dati video, ad esempio rilevare il movimento o l'analisi del contenuto. Virtual Assistant: un'applicazione basata sull'Intelligenza Artificiale che assiste gli utenti svolgendo compiti come la prenotazione di appuntamenti, la ricerca di informazioni e l'invio di messaggi. VGG (Visual Geometry Group) Networks: una rete neurale sviluppata per il riconoscimento di immagini, utilizzata comunemente nel computer vision. Variational Autoencoder: un tipo di modello di Intelligenza Artificiale che utilizza l'apprendimento automatico per codificare e decodificare dati. Vehicle Routing Problem: un problema di ottimizzazione che viene risolto con l'aiuto dell'Intelligenza Artificiale per determinare il percorso ottimale per un veicolo di consegna. Voice Synthesis: l'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale per generare la voce artificiale che sembra umana. Video Generation: la generazione automatica di video utilizzando l'Intelligenza Artificiale, come la creazione di video animati o la generazione di video da descrizioni testuali. Dizionario dell'intelligenza artificiale : LETTERA Z Non ci sono venute in mente parole che iniziano con la U , se ne conosci qualcuna lasciala nei commenti in fondo all'articolo Conclusione sul Dizionario dell'intelligenza artificiale In conclusione, l'intelligenza artificiale è un campo in continua evoluzione che sta influenzando in modo significativo la società e l'economia. Conoscere i termini chiave legati all'IA è fondamentale per comprendere la sua complessità e potenziale. Questo dizionario dell'IA ha fornito una panoramica dei concetti più importanti e dei termini utilizzati comunemente nel campo. Tuttavia, si raccomanda di continuare a esplorare e approfondire la conoscenza sull'IA, poiché questa è una disciplina in continua evoluzione e ci sono sempre nuovi sviluppi e termini da conoscere.

Come capire se uno studente o un dipendente sta utilizzando ChatGPT di OpenAI per completare un compito? Questo articolo ti darà tutti gli strumenti per capirlo! Il 30 novembre 2022, OpenAI ha rilasciato il sistema AI "ChatGPT" (https://openai.com/blog/chatgpt/), che è un assistente universale alla scrittura che può generare una varietà di risultati, inclusi i compiti scolastici. L'output (ad esempio, saggi, frasi, email, codici, etc... ) fornito da ChatGPT è così buono, che se fossi uno studente, userei ChatGPT per completare la maggior parte dei miei compiti scolastici con piccole revisioni. Ciò si traduce in un dilemma per i professori e gli insegnati, perchè è molto difficile capire se è lo studente che ha scritto il saggio o se l ha scritto ChatGPT. Avrebbero bisogno di una sorta di strumento per verificarlo. Ad esempio, se l'insegnante assegna i compiti sull'importanza della Dottrina Monore, uno studente può utilizzare ChatGPT per scrivere un saggio sulla Dottrina Monroe: OUTPUT CHATGPT La Dottrina Monroe era una dichiarazione di politica estera rilasciata dal presidente James Monroe nel 1823. Dichiarava che gli Stati Uniti non avrebbero interferito negli affari dei colonizzatori europei e che qualsiasi tentativo da parte delle potenze europee di colonizzare o interferire con stati indipendenti nelle Americhe avrebbe essere visto come una minaccia per gli Stati Uniti. La buona notizia è che OpenAI è consapevole delle preoccupazioni espresse dagli educatori e ha pubblicato Considerazioni per insegnanti su ChatGPT . Inoltre, sono attualmente disponibili strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale. Classificatore di testo AI OpenAI Demo del rivelatore di output su OpenAI GPT-2 GPTZeroX di Edward Tian (Università di Princeton) DetectGPT della Stanford University Potresti voler utilizzare tutti e quattro gli strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale poiché nessuno di questi strumenti è accurato al 100%. Ma prima di vedere tutti i siti o software che puoi usare per capire se un testo è stato scritto da un umano o no vediamo cosa può portare fare compiti con l' IA. Come rilevare testo generato da Intelligenze Artificiali IA? Ci sono diverse tecniche per rilevare il testo generato da un'IA, come l'utilizzo di software di controllo del plagio IA ( Che vedremo tra poco ) o l'analisi delle proprietà linguistiche del testo. Ad esempio, il software di controllo del plagio può identificare se il testo presenta somiglianze con altre fonti presenti in rete. D'altro canto, l'analisi delle proprietà linguistiche del testo può aiutare a individuare tracce di linguaggio innaturali che sono tipiche della scrittura generata da un'IA. In entrambi i casi, è importante utilizzare queste tecniche con cautela e considerare anche altri fattori, come lo stile unico di scrittura di uno studente, prima di giungere a conclusioni definitive. Conseguenze per gli studenti che utilizzano l'IA L'utilizzo di ChatGPT o di qualsiasi altra forma di intelligenza artificiale per completare i compiti scolastici può avere conseguenze negative per gli studenti. In primo luogo, la mancanza di sviluppo delle competenze di scrittura autentiche può rendere gli studenti meno preparati per il mondo del lavoro. In secondo luogo, se gli studenti vengono scoperti a utilizzare l'intelligenza artificiale per completare i compiti, possono essere sanzionati o anche espulsi. Questo può avere un impatto negativo sulla loro carriera scolastica e professionale. Prevenire l'uso improprio dell'intelligenza artificiale Gli insegnanti possono prevenire l'uso improprio dell'intelligenza artificiale adottando alcune misure. Ad esempio, possono incoraggiare lo sviluppo di competenze di scrittura autentiche attraverso l'assegnazione di compiti creativi e originali. Inoltre, possono utilizzare tecnologie di rilevamento del plagio per individuare eventuali casi di utilizzo improprio dell'intelligenza artificiale. E noi vi daremo tutti gli strumenti! NON UNO SOLO! Come rilevare testo generato da IA : tool 1 Classificatore di testo AI OpenAI OpenAI ha rilasciato AI Text Classifier il 31 gennaio 2023. AI Text Classifier è un modello GPT ottimizzato che prevede quanto è probabile che un pezzo di testo sia stato generato dall'intelligenza artificiale da una varietà di fonti, come ChatGPT. Puoi accedere a AI Text Classifier navigando su https://platform.openai.com/ai-text-classifier e accedendo al sito Web utilizzando il tuo account OpenAI ChatGPT. Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più, poiché richiede più di 1.000 caratteri, come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che questo testo è stato probabilmente generato dall'intelligenza artificiale. Anche se sconsigliano d'immettere il testo direttamente in italiano noi ci abbiamo provato e funziona abbastanza bene. Come rilevare testo generato da IA : tool 2 Demo del rivelatore di output su OpenAI GPT-2 Lo strumento di OpenAI è ospitato su Hugging Face e si chiama GPT-2 Output Detector Demo che è stato sviluppato da OpenAI (vedi i dettagli qui => https://huggingface.co/roberta-base-openai-detector ). Puoi accedere alla demo del rilevatore di output GPT-2 navigando su https://huggingface.co/openai-detector . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra, come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che esiste una probabilità del 99,61% che questo testo sia stato generato utilizzando OpenAI GPT. Come rilevare testo generato da IA : tool 3 GPTZeroX Edward Tian (Princeton) ha aggiornato uno strumento a GPTZeroX ( http://gptzero.me/ ) il 29 gennaio 2023; precedentemente rilasciato il 2 gennaio 2023 come GPTZero. Lo strumento cerca sia "perplessità" che "esplosione". La perplessità misura la probabilità che ogni parola venga suggerita da un bot; un essere umano sarebbe più casuale. Burstiness misura i picchi nella perplessità di ogni frase. Un bot avrà probabilmente un grado di perplessità simile da frase a frase, ma è probabile che un essere umano scriva con punte, forse una frase lunga e complessa seguita da una più breve. Puoi accedere a GPTZeroX navigando su http://gptzero.me/ . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più come mostrato di seguito: Lo strumento ha determinato che questo testo è stato probabilmente generato dall'intelligenza artificiale. Inoltre, GPTZeroX fornisce sia Perplexity Score che Burstiness Score. Come rilevare testo generato da IA : tool 4 DetectGPT La Stanford University ha rilasciato DetectGPT ( https://detectgpt.ericmitchell.ai/ ) il 31 gennaio 2023. DetectGPT è un metodo generico per utilizzare un modello linguistico per rilevare le proprie generazioni; tuttavia, questa prova di concetto rileva solo se una particolare parte di testo proviene da GPT-2 . I rilevamenti su campioni di altri modelli possono essere particolarmente inaffidabili. Potremmo aggiungere modelli più grandi come GPT-J (6B), GPT-NeoX (20B) o GPT-3 (175B) in futuro; eseguiamo valutazioni con questi e altri modelli nel nostro documento per il sito Web DetectGPT. Puoi accedere a DetectGPT navigando su https://detectgpt.ericmitchell.ai/ . Per dimostrare lo strumento, ho copiato e incollato il saggio sopra e un po' di più come mostrato di seguito: Tieni presente che ho dovuto mantenere il testo sotto le 200 parole, in modo da non surriscaldare le loro GPU per sito web. Lo strumento ha determinato che è probabile che questo testo provenga da GPT-2. Inoltre, DetectGPT fornisce testi perturbati. Altri strumenti per rilevare l'output di chat gpt Esistono altri due strumenti per rilevare se il testo è stato generato dall'intelligenza artificiale, che non ho provato: Rilevatore di contenuto AI di Writer Content at Scale AI Content Detection Vai a provare tutti e quattro gli strumenti! Si prega di notare che questi strumenti, come tutto in AI, hanno un'alta probabilità di rilevare l'output di testo generato dall'IA, ma non al 100% come attribuito da George EP Box "Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili". Risorse per rilevare l'output di testi generati dall' IA compresa CHAT GPT Di seguito è riportato un elenco delle risorse utilizzate o a cui si fa riferimento in questo tutorial: Considerazioni dell'educatore per ChatGPT Classificatore di testo AI Hugging Face Demo del rilevatore di uscita GPT-2 Dettagli sul rilevatore di uscita GPT-2 GptZeroX OpenAI chatGPT DetectGPT Rilevamento delle generazioni GPT-2 con DetectGPT