AI
Machine Learning
Il Machine Learning (ML) è una branca dell’intelligenza artificiale (IA) che si concentra sulla creazione di algoritmi e modelli in grado di apprendere automaticamente dai dati. A differenza dei sistemi basati su regole esplicite, i metodi di ML riconoscono pattern e relazioni all’interno di insiemi di dati e usano tali informazioni per fare previsioni.
Apprendimento non supervisionato
L’apprendimento non supervisionato è una delle principali metodologie che alimentano l’intelligenza artificiale.
AI forte e AI debole
L’IA debole, spesso chiamata anche Narrow AI o IA ristretta, rappresenta quei sistemi progettati per svolgere compiti specifici, senza avere alcuna pretesa di comprensione generale. L’IA forte, al contrario, si riferisce a sistemi dotati di un livello di intelligenza paragonabile a quello umano.
Feature Engineering
Il Feature Engineering consiste nel trasformare dati grezzi – tabelle SQL, file CSV, log di sensori, testo, audio – in variabili numeriche o categoriali che massimizzano la capacità di generalizzazione di un modello.
EU AI Act 2025
Il regolamento europeo sull’IA, in arrivo nel 2025, introduce requisiti di trasparenza, gestione del rischio e conformità per lo sviluppo e l’impiego dei sistemi di intelligenza artificiale nell’UE.
Algebra
L’algebra lineare fornisce il linguaggio matematico per rappresentare vettori e matrici, fondamentali per reti neurali, raccomandazione, computer vision e altri algoritmi di machine learning.
Apprendimento supervisionato
L’apprendimento supervisionato è una delle tecniche fondamentali del machine learning.
Come funziona l'AI
Quando sentiamo parlare di AI pensiamo a macchine capaci di “ragionare”: qui spieghiamo come modelli, dati e calcolo si combinano per produrre risultati intelligenti.
Quando è nata l'AI
L’intelligenza artificiale affonda le radici nel 1956, quando J. McCarthy organizzò a Dartmouth il convegno che coniò il termine “Artificial Intelligence”.
Glossario
Un repertorio dei termini chiave dell’IA, con definizioni concise e link di approfondimento per orientarsi tra concetti tecnici e applicazioni.
AI ristretta, generale e superintelligenza
Panoramica sui tre livelli ipotizzati di capacità dell’IA: dall’AI ristretta focalizzata su compiti specifici, all’AI generale paragonabile all’intelletto umano, fino alla superintelligenza potenzialmente superiore in ogni dominio.
Autore
Nicolò Caiti
Ho fatto del MarTech il mio lavoro. Mi occupo di intelligenza artificiale applicata al marketing digitale. In questo blog, analizzo come l’AI sta trasformando il settore: migliorando le performance web, ottimizzando le strategie digitali e velocizzando il lavoro di tutti. Con anni di esperienza nell’automazione del marketing e nella gestione di customer journey avanzati, condivido insight pratici, case study e best practice per aiutare tutte le persone a sfruttare al meglio le potenzialità dell’AI nel proprio lavoro.
Spero che tu possa trovare le risposte che cerchi!