Reti neurali e deep learning

Come gli studenti possono avvicinarsi alla creazione di AI avanzate

Il mondo dell’intelligenza artificiale (AI) è in continua evoluzione. Le reti neurali e il deep learning stanno trasformando settori come la medicina, la finanza, la robotica, la guida autonoma e molti altri, portando alla creazione di sistemi intelligenti che possono apprendere, adattarsi e migliorare autonomamente. Per gli studenti, avvicinarsi a questi campi non solo offre l'opportunità di acquisire competenze altamente richieste, ma consente anche di partecipare attivamente a una delle trasformazioni più entusiasmanti nel panorama tecnologico globale. Con strumenti come TensorFlow e PyTorch, oggi è possibile costruire modelli di deep learning avanzati anche senza essere geni dell’informatica, ma avere una solida comprensione delle basi teoriche e pratiche è fondamentale. In questo articolo esploreremo come si possano sviluppare competenze in deep learning e reti neurali, dal livello teorico di base fino alla creazione di AI avanzata applicata a casi concreti. Scopriremo le risorse utili per avvicinarsi a questo settore e come BuddyJob può aiutarti a orientarti in questo percorso di crescita professionale!  

1. Cos’è il deep learning e come si inserisce nell’intelligenza artificiale

Il deep learning è una branca dell'intelligenza artificiale che si basa su modelli matematici, chiamati reti neurali artificiali, ispirati al funzionamento del cervello umano. Questi modelli sono in grado di apprendere autonomamente a partire da grandi quantità di dati, migliorando le loro performance con l'esperienza, senza bisogno dell’ intervento umano. A differenza dei tradizionali algoritmi di machine learning, che richiedono spesso una programmazione esplicita e feature engineering, il deep learning consente di addestrare un modello direttamente dai dati grezzi. Le reti neurali profonde (deep neural networks) sono composte da molteplici strati di nodi (neuroni artificiali) che, lavorando in parallelo, riescono a riconoscere e apprendere pattern complessi. Questi modelli sono particolarmente adatti per compiti che richiedono capacità cognitive avanzate, come:

• Riconoscimento delle immagini e visione artificiale (es. auto a guida autonoma, diagnostica medica)
• Elaborazione del linguaggio naturale (es. traduzione automatica, chatbots, assistenti vocali)
• Generazione di contenuti (es. generazione automatica di testi, immagini, video)
• Analisi predittiva (es. previsioni di mercato, analisi dei sentimenti)

Il deep learning è già alla base di molte delle tecnologie che utilizziamo quotidianamente, come i motori di ricerca, i social network, la pubblicità online e i dispositivi intelligenti.  

2. Le basi delle reti neurali e del deep learning

Per avvicinarsi alla creazione di AI avanzate, è essenziale comprendere le basi teoriche delle reti neurali e del deep learning. Ecco i concetti principali che devi conoscere:  

1. Cos’è una rete neurale?

Una rete neurale è un modello computazionale che si ispira al funzionamento del cervello umano. Essa è composta da strati di neuroni (unità di calcolo) che comunicano tra loro. La rete può essere divisa in tre sezioni principali:

• Strato di input: riceve i dati grezzi (come un'immagine, un testo o un set di dati numerici).
• Strati nascosti: elaborano i dati e apprendono a riconoscere pattern. Questi strati sono chiamati "nascosti" perché non sono direttamente osservabili.
• Strato di output: fornisce la risposta finale del modello (ad esempio, un'etichetta per una classificazione o una previsione numerica).

Ogni neurone è connesso ai neuroni dei livelli precedenti e successivi tramite pesi (parametri che determinano l'intensità della connessione). Durante il processo di allenamento, questi pesi vengono ottimizzati per minimizzare l'errore nel modello, permettendo alla rete di fare previsioni sempre più accurate.

2. Funzionamento del deep learning

Il termine deep learning si riferisce a reti neurali con molti strati nascosti, da cui il termine "profondo". Con l’aumento del numero di strati, la rete neurale diventa in grado di rappresentare e apprendere relazioni sempre più complesse nei dati. Le reti neurali profonde sono in grado di risolvere problemi che sarebbero impossibili per modelli più semplici.  

3. L'addestramento di una rete neurale

L'addestramento di una rete neurale richiede l'uso di un algoritmo di ottimizzazione che regoli i pesi attraverso un processo iterativo. L’algoritmo più comune utilizzato per questo scopo è la discesa del gradiente (gradient descent). Durante l’addestramento, la rete viene esposta a un insieme di dati di esempio (il dataset di addestramento), calcola l'errore tra la previsione e il risultato corretto e aggiorna i pesi per ridurre l'errore. Questo processo continua fino a quando il modello non raggiunge un buon livello di precisione.  

3. Gli strumenti per creare modelli di deep learning

Oggi, grazie a strumenti open-source come TensorFlow e PyTorch, è possibile sviluppare modelli di deep learning avanzati senza dover partire da zero. Questi strumenti offrono librerie preconfigurate che semplificano il processo di creazione, addestramento e implementazione di reti neurali. Nulla ti vieta di provare e chissà che tu non possa creare qualcosa di unico!  

TensorFlow

TensorFlow è una libreria open-source sviluppata da Google, utilizzata per creare modelli di machine learning e deep learning. È particolarmente apprezzata per la sua capacità di scalabilità e la compatibilità con una vasta gamma di piattaforme, inclusi dispositivi mobili e cloud. Caratteristiche principali:

• Facile da utilizzare per i principianti, grazie a un'API ad alto livello (Keras).
• Ottimizzata per l'uso in scenari di intelligenza artificiale su larga scala.
• Supporto per modelli complessi, come reti neurali convoluzionali (CNN) per il riconoscimento delle immagini e reti neurali ricorrenti (RNN) per l’elaborazione del linguaggio naturale.

PyTorch

PyTorch è un’altra libreria open-source, sviluppata da Facebook, che sta guadagnando molta popolarità grazie alla sua flessibilità e facilità d'uso. È particolarmente adatta per ricerca accademica e prototipazione rapida di modelli. Caratteristiche principali:

• Facilita la debugging dinamica grazie a un approccio più interattivo e intuitivo.
• È molto utilizzato nella comunità di ricerca, dove è apprezzato per la sua facilità di implementazione di nuovi algoritmi.
• Supporta anche le reti neurali convoluzionali e ricorrenti, con numerosi moduli pre-costruiti per compiti specifici come la visione artificiale e il trattamento del linguaggio naturale.

Keras

Keras è una libreria ad alto livello che può essere utilizzata con TensorFlow. È progettata per semplificare l’uso delle reti neurali, offrendo un'interfaccia facile da comprendere e utilizzare. Perfetta per i principianti, Keras permette di costruire e addestrare modelli di deep learning in pochi passi.

4. Come gli studenti possono imparare a creare AI avanzate

Se sei uno studente che desidera avvicinarsi alla creazione di AI avanzata, ecco alcuni passaggi pratici per iniziare:

1. Apprendere la matematica di base

Il deep learning si basa su concetti matematici, quindi è fondamentale avere una buona conoscenza di algebra lineare, calcolo differenziale e statistica. Questi strumenti sono essenziali per comprendere come le reti neurali apprendono e ottimizzano i loro pesi.

2. Imparare i fondamenti della programmazione

Anche se non è necessario diventare un esperto di programmazione, è fondamentale avere una buona conoscenza di Python, che è il linguaggio di programmazione più utilizzato nel campo dell'AI. Imparare ad utilizzare librerie come NumPy, Pandas e Matplotlib ti aiuterà a manipolare i dati e visualizzare i risultati durante il processo di addestramento.  

3. Seguire corsi online e tutorial

Esistono numerosi corsi online che offrono una formazione pratica e teorica sul deep learning. Piattaforme come Coursera, edX e Udacity offrono corsi gratuiti e a pagamento tenuti da esperti del settore. Inoltre, sia TensorFlow che PyTorch hanno abbondanti risorse e tutorial ufficiali che ti guideranno passo dopo passo nella creazione dei tuoi modelli.  

4. Lavorare su progetti pratici

Una delle modalità migliori per imparare è attraverso la pratica. Puoi iniziare a lavorare su piccoli progetti, come la classificazione di immagini o la creazione di un chatbot, utilizzando TensorFlow o PyTorch. Le piattaforme di competizioni online come Kaggle offrono progetti pratici, dataset e sfide che ti permetteranno di affinare le tue competenze.

5. BuddyJob: il tuo alleato nel percorso verso l'AI avanzata

BuddyJob è qui per aiutarti! Offriamo due servizi utili per chi desidera orientarsi nella scelta della propria carriera! 

•  Consulenza gratuita: puoi fare delle call gratuite con professionisti che ti guideranno nel tuo percorso formativo e ti aiuteranno a scegliere le migliori opportunità di carriera.
• Simulatore di colloqui: offriamo un simulatore di colloqui, che ti permette di allenarti in vista delle interviste di lavoro nel settore tecnologico. Abbiamo anche scritto un articolo che spiega nel dettaglio come funziona, dai un’occhiata!

Il deep learning e le reti neurali sono il cuore pulsante dell’intelligenza artificiale avanzata e gli studenti di oggi hanno l’opportunità di entrare in questo campo che sta cambiando il mondo. Con un percorso di studi mirato, l’apprendimento pratico e l’utilizzo di strumenti come TensorFlow e PyTorch, è possibile sviluppare competenze che ti apriranno a infinite possibilità professionali. Con il supporto di BuddyJob, sarai pronto ad affrontare questa sfida e a costruire la tua carriera nell’AI avanzata!