Libri di Francesco Amigoni

Questo secondo volume si concentra sull'apprendimento automatico, o machine learning, i cui metodi sono alla base di moltissime delle attuali applicazioni dell'IA. Sono illustrate numerose tecniche, incluse le reti neurali e il deep learning e l'apprendimento per rinforzo. Segue poi la parte dedicata a descrivere le modalità con cui un sistema intelligente può percepire l'ambiente, per esempio attraverso la visione artificiale e la comprensione del linguaggio naturale, e i modi in cui può eseguire le proprie azioni, per esempio attraverso il movimento robotizzato e la formazione di frasi in linguaggio naturale. L'ultima parte, infine, analizza le implicazioni etiche e filosofiche dell'IA e ipotizza cosa potrà accadere in futuro. Il libro di Stuart Russell e Peter Norvig, adottato in oltre 1500 università in 134 paesi del mondo, è unanimemente apprezzato per la sua presentazione equilibrata e la sintesi efficace che permette di coprire uno spettro molto ampio di contenuti. Lo scopo principale degli autori è quello di trasmettere le idee emerse nei 65 anni di ricerca nel campo dell'IA, e nei due precedenti millenni di pensiero. Pur evitando eccessivi formalismi nella presentazione dei concetti, la precisione e l'accuratezza dell'esposizione sono esemplari. Il libro è principalmente rivolto a un corso o a una serie di corsi universitari, e può essere certamente utile anche ai professionisti che vogliono estendere le conoscenze al di fuori dal proprio campo specialistico.

A 10 anni dall'ultima edizione gli Autori ripropongono un manuale aggiornato che presenta, all’interno di un quadro concettuale coerente, le basi teoriche dell’IA e gli sviluppi più recenti delle specifiche tematiche in modo da soddisfare sia le esigenze di una divulgazione approfondita sia quelle didattiche, fornendo, da un lato, un utilissimo riferimento per il professionista e, dall’altro lato, un testo strutturato per organizzare un corso universitario. In questa nuova edizione gli autori si sono concentrati maggiormente sull’apprendimento automatico (machine learning) anziché sull’ingegneria della conoscenza, cioè sul paradigma oggi dominante dell’IA considerata la maggiore disponibilità di dati, risorse di calcolo e nuovi algoritmi. L'attività didattica e di apprendimento del corso è proposta all'interno di un ambiente digitale per lo studio, che ha l'obiettivo di completare il libro offrendo risorse didattiche fruibili in modo autonomo Il codice presente sulla copertina di questo libro consente l'accesso per 18 mesi a MyLab, una piattaforma digitale interattiva specificamente pensata per accompagnare e verificare i progressi durante lo studio. MyLab offre la possibilità di accedere al manuale online: l'edizione digitale del testo arricchita da funzionalità che permettono di personalizzarne la fruizione, attivare la lettura audio digitalizzata, inserire segnalibri anche su tablet e smartphone.

Un ricordo non convenzionale per una figura non convenzionale come Marco Somalvico, pioniere dell'intelligenza artificiale e della robotica in Italia, scienziato e docente al Politecnico di Milano, ricercatore visionario ma sempre attento ai problemi concreti, animato da una vulcanica e contagiosa attività intellettuale che spaziava dallo studio degli aspetti scientifici e tecnici alla riflessione filosofica sulle implicazioni di tali studi. A 10 anni dalla sua prematura scomparsa, questo volume raccoglie sia i contributi che amici, colleghi e studenti hanno scritto per ricordarlo sia alcuni articoli scritti da Marco Somalvico stesso in momenti diversi della sua carriera.

Un classico nell'ambito della letteratura sull'intelligenza artificiale, apprezzato per la sua presentazione equilibrata e precisa e per l'ampiezza e l'approfondimento dei contenuti. Questa nuova edizione riflette i cambiamenti emersi nel settore negli ultimi anni: numerosi infatti sono stati i progressi scientifici e tecnologici in campi quali riconoscimento vocale, traduzione automatica, veicoli autonomi, domotica ed estrazione di informazioni dal Web. Tutti gli argomenti, pertanto, sono stati aggiornati e approfonditi, dai tipi di rappresentazione della conoscenza che un agente intelligente può utilizzare alla pianificazione, dall'estrazione di dati sul web agli algoritmi di apprendimento.