Come imparare l'IA online

L'IA è un ramo dell'informatica in rapida evoluzione che ha rivoluzionato molti settori, tra cui la catena di approvvigionamento, l'industria alimentare, quella farmaceutica, manifatturiera, della fabbricazione, le chatbot e la creazione di contenuti. Infatti, la maggior parte dei contenuti online recenti è stata creata utilizzando una qualche forma di intelligenza artificiale, come generatori di testo o creatori di siti web IA, come Hocoos AI. 

Tuttavia, l'impatto delle tecnologie di IA si estende oltre l'innovazione industriale. Ha il potere di influenzare rapidamente le posizioni lavorative in tutta la forza lavoro, dagli operai di fabbrica al personale di sala fino agli ingegneri. Quindi, considerando che il ruolo dell'IA continua a crescere in tutti i settori, sta diventando sempre più importante imparare a conoscere l'IA. 

Questa guida ha lo scopo di informarvi su come imparare l'AI da zero, di fornirvi le conoscenze e i passaggi necessari per navigare nel vostro percorso e di discutere l'importanza dell'istruzione formale in questo campo entusiasmante ma complesso. Ma prima di immergerci nei dettagli più interessanti, prendiamo confidenza con ciò che l'AI è realmente. 

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Cos'è l'Intelligenza Artificiale?

Come detto sopra, l'intelligenza artificiale è una branca dell'informatica che si occupa dei problemi cognitivi associati all'intelligenza umana, come l'apprendimento, il riconoscimento di pattern e la risoluzione di problemi. Tuttavia, a differenza dell'intelligenza umana, l'AI affronta questi problemi con un'efficienza macchina che a volte supera le capacità umane. 

Essendo sia una branca scientifica che ingegneristica, l'AI ha una serie di sottocampi che hanno permeato quasi ogni aspetto della nostra vita. Sebbene la maggior parte delle persone associ l'AI a recenti modelli generativi come ChatGPT, la verità è che le tecnologie di AI hanno avuto un impatto sulle nostre vite molto prima che ChatGPT diventasse disponibile al grande pubblico. 

Ad esempio, l'IA è il cervello dietro la previsione dei percorsi su Google Maps, la voce dietro gli assistenti digitali intelligenti, gli ingranaggi invisibili che personalizzano il tuo feed di notizie sui social media e i motori di raccomandazione che suggeriscono cosa guardare in seguito sul tuo servizio di streaming preferito. 

Diversi Tipi di Intelligenza Artificiale

Poiché le nuove e innovative applicazioni della tecnologia dell'Intelligenza Artificiale continuano ad espandersi, anche il numero di sottocampi continua a crescere. Tuttavia, per semplificare le cose, classificheremo le tecnologie di IA in tre tipi diversi. 

Intelligenza Artificiale Ristretta (ANI)

L'ANI, come suggerisce il nome, è il tipo più comune di IA con cui interagiamo oggi; è progettata per eseguire una singola attività, come il riconoscimento vocale e dei modelli, le risposte a prompt e richieste e la generazione di contenuti. 

L'ANI opera in una gamma limitata e predefinita di contesti, seguendo algoritmi programmati che le consentono di eseguire compiti specifici. Gli esempi più noti di Intelligenza Artificiale Ristretta sono i modelli di IA generativa, come ChatGPT, che eccelle nella generazione di testo; DALL-E, che genera immagini basate su descrizioni testuali; e gli AI Website Builder, come Hocoos AI.

Intelligenza Artificiale Generale

L'Intelligenza Artificiale Generale, abbreviata in AGI, è una forma teorica di IA che possiede la capacità di comprendere, apprendere, adattarsi e implementare la conoscenza in modo altrettanto ampio e flessibile dell'intelligenza umana. Alcuni teorizzano che questa forma di IA possiederebbe, o sarebbe in grado di sviluppare, autoconsapevolezza, comprensione emotiva e la capacità di interpretare il mondo come farebbe l'intelligenza umana. 

Sebbene alcuni modelli di Intelligenza Artificiale, come Chat-GPT, abbiano dimostrato la capacità di generalizzare tra diverse attività, l'AGI rimane ancora un concetto teorico che non è stato realizzato in applicazioni pratiche. Almeno, non ancora. 

Super Intelligenza Artificiale

La superintelligenza artificiale, abbreviata in ASI, si riferisce allo scenario futuro in cui i modelli di Intelligenza Artificiale superano l'intelligenza umana in quasi tutto il lavoro economicamente rilevante. Tuttavia, sebbene intrigante, questo concetto rimane simile alle macchine volanti de The Jetsons—è altamente speculativo. 

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Come Imparare l'AI Online

Come avrai potuto capire finora, l'AI è un ramo molto ampio composto da diversi campi, ognuno importante quanto l'altro. Quindi, non sorprende che l'idea di imparare l'AI possa sembrare inizialmente scoraggiante. Tuttavia, il processo diventa significativamente più semplice una volta suddiviso in parti più gestibili. Iniziamo. 

Crea un Piano di Apprendimento

Una buona pianificazione è metà del lavoro, quindi prima di immergervi nel materiale, consigliamo vivamente di sviluppare un piano di apprendimento. Sviluppare un solido piano di apprendimento include la creazione di un programma di studio e l'elenco di determinate competenze, la definizione di obiettivi e il reperimento delle risorse di apprendimento necessarie per acquisire tali competenze. 

Inizia valutando la tua conoscenza dell'IA ponendoti le seguenti domande: sei un principiante assoluto in questo campo? Possiedi le competenze di base necessarie, come quelle matematiche e statistiche? Hai familiarità con i concetti e la terminologia di base?

In seguito, assegna la tua risorsa più preziosa al tuo programma di apprendimento: il tempo. Trova il tempo per studiare. Potrebbe essere un po' più difficile se lavori, ma non scoraggiarti. Ricorda, i progressi, non importa quanto piccoli, sono sempre progressi: l'accumulo di piccoli guadagni è reale. 

Ma se hai più tempo a disposizione, trarrai vantaggio da un'ora extra di studio ogni giorno. Non esagerare; anche il riposo fa parte del processo di apprendimento. L'approccio migliore è quello di valutare i progressi compiuti nel tempo e adattare di conseguenza il tuo programma di apprendimento. 

Dovresti anche considerare quante risorse monetarie sei disposto a investire. I bootcamp e i corsi online professionali sono estremamente preziosi e spesso hanno un ottimo rapporto qualità-prezzo. Ciò non significa che i corsi gratuiti di YouTube e il materiale didattico condiviso sui social media non ti porteranno da nessuna parte. Ci sono molte piattaforme online che offrono corsi gratuiti. 

Padroneggia le Competenze Prerequisito

Prima di immergerti nell'IA, dovrai acquisire competenze di base che ti forniranno una solida base per l'apprendimento di competenze e strumenti di IA complessi. Tuttavia, è importante comprendere la profondità e la padronanza delle competenze preliminari richieste, che dipendono principalmente dal campo dell'IA che desideri apprendere. 

Ad esempio, se desideri creare e sviluppare nuovi algoritmi di IA, avrai bisogno di una profonda conoscenza dei concetti matematici. Ma se stai cercando di entrare nell'analisi dei dati, non è necessario acquisire una conoscenza approfondita di tutti i concetti matematici applicati all'intelligenza artificiale. 

L'idea chiave è riconoscere e adattare la profondità di apprendimento di queste competenze prerequisito in base ai requisiti del campo che si desidera perseguire. Detto questo, le competenze prerequisito sono:  

Matematica di base

Le tecnologie di Intelligenza Artificiale si basano fortemente su concetti matematici, in particolare su sottocampi come il machine learning o il deep learning. Certo, non è necessaria una laurea in matematica per avere successo nell'IA, ma la comprensione del calcolo infinitesimale, dell'algebra lineare e della probabilità è essenziale. Ciò è particolarmente vero nel caso dell'algebra lineare, poiché gli algoritmi di IA si basano frequentemente su matrici e trasformazioni lineari. 

Statistica di base

Le competenze e i concetti di IA sono molto più facili da apprendere e comprendere quando si comprendono la statistica e l'interpretazione dei dati. Concetti come misure statistiche, distribuzioni, deviazioni e varianza, regressione e probabilità svolgono tutti un ruolo cruciale nelle diverse applicazioni di IA. 

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Impara le Competenze Chiave

Una volta acquisite le competenze prerequisito richieste dal campo dell'IA che si desidera apprendere, è il momento di passare all'acquisizione delle competenze fondamentali necessarie per apprendere e comprendere il funzionamento interno delle tecnologie di intelligenza artificiale. 

Come per le competenze prerequisito, il livello di padronanza necessario è dettato dal tipo di ruolo che si desidera perseguire nell'IA. Ecco cosa bisogna imparare. 

Programmazione

Saper programmare è fondamentale poiché l'implementazione dell'IA si basa sullo sviluppo di algoritmi e modelli, sulla manipolazione dei dati e sull'uso di varie librerie. Python è tra i linguaggi di programmazione più popolari nella comunità dell'IA grazie alla sua semplicità e adattabilità. R è un altro linguaggio molto apprezzato, insieme a Java e C++.

• Python — come accennato in precedenza, Python è spesso il linguaggio preferito per l'IA, principalmente grazie alla sua sintassi semplificata e all'ampia disponibilità di librerie per la scienza dei dati. Inoltre, questo linguaggio di programmazione è molto intuitivo per i principianti ed è particolarmente diffuso nei modelli di Machine Learning. 
• R — R ha una curva di apprendimento leggermente più ripida rispetto a Python, ma vale ogni investimento se stai cercando un ruolo nell'IA e nella scienza dei dati. 
• Java o C++ — Qui è dove le cose si fanno davvero interessanti perché sia Java che C++ forniscono un controllo macchina a basso livello piuttosto efficiente, che implica la gestione e la manipolazione diretta dei componenti e dei sistemi hardware nell'informatica. Entrambi questi linguaggi sono molto richiesti quando si tratta di costruire modelli di IA e ML scalabili, ma hanno una curva di apprendimento molto ripida, soprattutto C++, che è considerato molto impegnativo a causa delle operazioni di livello inferiore.  

Strutture Dati

Le strutture dati sono anche un fondamento dell'apprendimento dell'AI e si riferiscono a un formato specializzato per organizzare, archiviare, recuperare e manipolare i dati. Conoscere diversi tipi di strutture, come alberi, elenchi e array, è essenziale quando si tratta di scrivere codice complesso che si evolve in un algoritmo e modelli di AI. 

Data Science

La Data Science è incredibilmente importante nel campo dell'Intelligenza Artificiale, poiché comprende un'ampia varietà di strumenti e algoritmi utilizzati su enormi set di dati per trovare schemi nei dati grezzi. Un data scientist esperto può usare le proprie competenze per perfezionare e interpretare i dati, estrarre informazioni significative, riconoscere schemi e scoprire tendenze all'interno di tali dati che consentono ai sistemi di AI di operare in modo efficace. 

Machine Learning e Deep Learning

Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL) sono due sottoinsiemi incredibilmente popolari dell'Intelligenza Artificiale, poiché alimentano molti dei prodotti e servizi che utilizziamo quotidianamente. Queste due discipline interconnesse spingono fondamentalmente l'evoluzione dell'Intelligenza Artificiale da concetti teorici a realtà pratiche. 

Il Machine Learning è in realtà un sottocampo dell'IA in cui le macchine apprendono dai dati che vengono loro forniti, con l'obiettivo di migliorare le loro prestazioni e fare previsioni più accurate. Questa capacità di apprendere e migliorare le prestazioni costituisce la base su cui l'IA prende decisioni e previsioni migliori e più informate. 

Il Deep Learning, d'altra parte, è il sottoinsieme del Machine Learning che sfrutta le reti neurali che simulano la cognizione umana, consentendo così ai modelli di IA di scoprire automaticamente modelli e caratteristiche all'interno dei dati forniti. 

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Apprendimento Tramite Strumenti di AI

I modelli di IA per la generazione di contenuti offrono un'esperienza pratica e diretta per gli studenti di tutti i livelli, e i principianti dovrebbero iniziare a sperimentare con questi modelli per ottenere informazioni e comprensione di come l'IA interpreta domande e prompt ed elabora il linguaggio. 

Lo stesso vale per i modelli di IA generativi di immagini e grafica, che si basano su algoritmi complessi per interpretare le descrizioni testuali in output visivi. Sperimentare con questi modelli vi insegnerà concetti come le reti neurali e il riconoscimento delle immagini. 

L'utilizzo di questi strumenti fornisce una buona pratica diretta e può persino generare contenuti di valore. Ad esempio, affidarsi a creatori di siti web basati sull'IA, come Hocoos, può aiutarti a saperne di più, non solo sull'IA ma anche sul design e sulle interfacce grafiche. 

I creatori di siti web basati sull'IA sono in genere modelli generativi di cui non si parla molto, ma il loro output è ovunque intorno a noi, considerando che ora svolgono la gran parte del lavoro quando si tratta di costruire un sito web. Questi strumenti sono incredibilmente comodi in quanto eliminano la necessità di conoscere CSS, PHP, JavaScript, ecc. 

Imparare con i creatori di siti web basati sull'IA aiuta anche a capire come l'IA migliori la funzionalità web e persino il web design, il che rende il processo di creazione web più efficiente e accessibile ai non esperti. 

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Istruzione Formale

Sebbene l'apprendimento dell'IA online attraverso vari corsi, strumenti e altre risorse possa fornire una conoscenza pratica del campo, un'istruzione formale in matematica e apprendimento automatico può fornire una conoscenza più approfondita e teorica delle tecnologie di IA. Il conseguimento di un Master in questi campi fornisce una base molto solida, necessaria per affrontare aspetti più complessi dell'IA. 

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Perché Dovresti Imparare l'AI?

L'improvvisa ascesa dei modelli di AI generativa e la conseguente rapida espansione del campo non fa che sottolineare l'importanza dell'AI come risultato scientifico e tecnologico che sta trasformando il modo in cui lavoriamo, viviamo e interagiamo in questo preciso momento. 

Sebbene sia ancora considerata la tecnologia del futuro, molti non si rendono conto che l'AI è la tecnologia di oggi, e lo è già da un po' di tempo. Con l'esplosione dei dati e la necessità di analizzarli e utilizzarli, la domanda di competenze in ambito AI sta crescendo vertiginosamente, quindi non c'è momento migliore del presente per iniziare a studiare l'AI. 

L'impennata della domanda di specialisti in AI implica anche una retribuzione generosa; gli ingegneri di AI e Machine Learning e i Data Scientist in genere guadagnano stipendi a sei cifre. Certo, il campo è intellettualmente stimolante, ma è anche in continua evoluzione, offrendo l'opportunità di imparare, adattarsi e innovare continuamente. 

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Riepilogo

In sintesi, sebbene l'istruzione formale in matematica e informatica offra una conoscenza più approfondita dell'IA e dei suoi sottoinsiemi, l'apprendimento dell'IA online è ancora un'opzione valida per molti che cercano di entrare nel campo. 

Tuttavia, è necessario un solido piano di apprendimento che affronti sia le competenze fondamentali che quelle principali, nonché l'esperienza pratica con varie IA generative di contenuti, come ChatGPT, DALL-E o strumenti AI Website Builder, come Hocoos.