Soggetto: intelligenza-artificiale

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    • Stefano Poletti   

      Manuale per creativi e videomaker nell’era dell’intelligenza artificiale

      Quali strumenti usare per generare testi, immagini, suoni e video? Come creare con l’intelligenza artificiale senza perdere la tua voce? Come cambia il ruolo dei creativi, artisti e storyteller nell’era dell’algoritmo?

      Informazioni, tecniche, strumenti e suggerimenti essenziali per lavorare con l’intelligenza artificiale nel mondo della creatività. Il libro affronta ogni aspetto: dai modelli generativi di testo, immagine, audio e video, alle nuove estetiche nate dagli algoritmi, fino agli impatti culturali e sociali che ne derivano. Un manuale che va “dritto al punto”. Perfetto per chi vuole scoprire le potenzialità dell’AI, sviluppare nuove competenze e integrare queste tecnologie nel proprio flusso creativo. Destinato a chi è alle prime armi, ma anche a professionisti, artisti, designer e storyteller che vogliono creare nell’era dell’algoritmo.

    • Alessandro Lenci    Serena Auriemma    Martina Miliani   

      Linguistica computazionale

      Natural Language Processing e Intelligenza Artificiale

      Il volume presenta un quadro generale dei principi teorici e delle metodologie pratiche della linguistica computazionale, e fornisce gli strumenti per la corretta comprensione e implementazione dei modelli di machine learning e di intelligenza artificiale per l’analisi del linguaggio naturale.

      Il testo si articola in tre parti: la prima è una panoramica delle nozioni fondamentali, la seconda si focalizza sui metodi di machine learning per il natural language processing (NLP), sia sui modelli più tradizionali, sia su quelli basati su reti neurali; la terza parte è dedicata ai modelli fondazionali, che rappresentano l’approccio metodologico più recente nell’ambito del NLP.

      La trattazione teorica è integrata da approfondimenti su temi applicativi delle tecnologie in contesti reali e da risorse online come tutorial per l’apprendimento del linguaggio di programmazione Python applicato al NLP. Al termine di ciascun capitolo sono previste domande sui principali argomenti trattati per l’autovalutazione delle conoscenze acquisite.

      La sequenza degli argomenti segue un percorso graduale di sviluppo dai concetti di base fino ai temi più avanzati; tuttavia, ogni capitolo è concepito come un’unità autonoma, offrendo così maggiore flessibilità nell’organizzazione dello studio.