Intelligenza Artificiale e Machine Learning con Python
Guida Pratica con Esempi da Eseguire in PyCharm
Scopri come funziona davvero l’Intelligenza Artificiale: questa guida pratica ti accompagna passo dopo passo, anche se parti da zero. Con oltre 180 pagine ricche di esempi reali da eseguire in Python usando PyCharm, questo libro ti insegna in modo semplice e operativo come costruire i tuoi primi modelli di Machine Learning.
📘 Cosa troverai in questo libro:Concetti spiegati con chiarezza, senza tecnicismi inutili
Codice Python funzionante, commentato riga per riga
Risultati stampati e spiegati per ogni esempio
Librerie utilizzate: Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, TensorFlow, Keras, NLTK, spaCy
Tutti gli esempi testati in ambiente PyCharm
Non è richiesta esperienza avanzata: basta una conoscenza base di Python. Il libro è pensato per studenti, professionisti, autodidatti e curiosi del mondo dell’AI che vogliono imparare facendo.
Concetti base di Intelligenza Artificiale e Machine Learning
Algoritmi, modelli, dati, Python e PyCharm
Preparazione e Gestione dei Dati
Pulizia, pre-processing, EDA con Pandas e NumPy
Apprendimento Supervisionato
Regressione, classificazione, KNN, alberi decisionali
Apprendimento Non Supervisionato
K-Means, DBSCAN, PCA con esempi visivi
AI Classica
Sistemi esperti, pianificazione, agenti intelligenti
Introduzione alle Reti Neurali
Percettrone, funzioni di attivazione, backpropagation
Deep Learning e Reti Avanzate
CNN per immagini, LSTM per testo, esempi interattivi
Validazione e Ottimizzazione dei Modelli
Split, K-Fold, GridSearch, ROC, metriche
Natural Language Processing (NLP)
Analisi del sentiment con NLTK, spaCy, TextBlob
Casi di Studio e Applicazioni Reali
Raccomandazione film, frodi bancarie, vendite
ChatGPT per Debug e Modifica del Codice Python
Prompt, assistenza, regressione polinomiale
Etica e Futuro dell’Intelligenza Artificiale
Impatti sociali, lavoro, rischi, competenze del futuro
Prossimi Passi
Come continuare a studiare, percorsi di carriera, idee di progetto
Appendici
Guida a PyCharm, modelli ChatGPT, risorse e riferimenti
Costruire e testare modelli predittivi
Usare reti neurali per classificare immagini o testi
Sviluppare sistemi esperti e simulazioni intelligenti
Analizzare dati reali con metodi statistici e grafici
Evitare errori comuni nella validazione dei modelli
Usare ChatGPT come assistente di programmazione Python
✅ Un libro pratico, chiaro, testato riga per riga.
Perfetto per iniziare subito a creare progetti di Intelligenza Artificiale in Python!
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