Imparo i Fondamenti del Deep Learning Facilmente

Benvenuti in un viaggio che ci porterà nel cuore dell’innovazione tecnologica: il Deep Learning. Da sempre appassionato di evoluzione digitale, oggi condividerò con voi come, anche senza essere un guru della matematica o un programmatore esperto, è possibile esplorare i fondamenti del Deep Learning. Imparerete ad utilizzare risorse semplici come tutorial e guide introduttive, che vi offriranno un’Introduzione al Deep Learning accessibile e appassionante. Prepariamoci a scoprire insieme come questa branca dell’intelligenza artificiale sta cambiando il mondo, rendendo disponibili a tutti le competenze per analizzare i risultati e individuare i modelli in dati che fanno parte della nostra vita quotidiana.

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Il mio obiettivo odierno è rendere i concetti di questa straordinaria disciplina alla portata di chiunque, sfatando il mito che sia necessario un background accademico specifico per potersi avvicinare ad essa. Perciò, se state cercando un Tutorial sul Deep Learning che possa fare al caso vostro, siete nell’articolo giusto. Via con la scoperta!

Punti Chiave da Ricordare

• Il Deep Learning è accessibile anche a chi non ha una profonda conoscenza tecnica.
• Oggi esistono risorse che semplificano l’apprendimento del Deep Learning.
• Essere un neofita non preclude la possibilità di scoprire le potenzialità dell’IA.
• L’analisi dei dati e il riconoscimento dei modelli sono applicabili nella vita di tutti i giorni.
• Un percorso di studio in Deep Learning incrementa le prospettive in un mondo tecnologico in evoluzione.
• I tutorial sul Deep Learning sono strumenti preziosi per iniziare ad imparare in modo dinamico e interattivo.

Introduzione al Deep Learning e al suo Impatto Tecnologico

Immersi in un’epoca dominata dal progresso digitale, ho avuto il piacere di assistere e partecipare all’incalzante avanzata del Deep Learning. Questa frontiera dell’Intelligenza Artificiale, che sfrutta reti neurali profonde, ha favorito lo sviluppo di soluzioni innovative capaci di interpretare e analizzare dati complessi con una precisione e una comprensione mai viste prima. I Concetti base del Deep Learning, una volta appannaggio di pochi esperti, sono oggi largamente diffusi e resi accessibili grazie a metodi di divulgazione e insegnamento innovativi.

Osserviamo un Impatto del Deep Learning considerevole in multiple aree, dalla robotica con sistemi di navigazione autonoma e sofisticati algoritmi di riconoscimento degli oggetti, fino al campo dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale che ci ha regalato avanzamenti come traduzioni automatiche e chatbot evoluti. La portata di questa disciplina, che collega intrinsecamente i Principi del Deep Learning alle capacità cognitive umane, ridefinisce il nostro modo di approcciare i problemi, trasformando ogni sfida in un’opportunità di innovazione.

Ciò che era un tempo fantascienza, è ora una parte integrante della nostra realtà tecnologica quotidiana.

La mia passione per il settore mi spinge a condividere con voi una chiara esposizione delle fondamenta e del potenziale di questo strumento. Esploriamo insieme i principi che permettono alle macchine di ‘imparare’ come noi, di trasformare dati grezzi in intuizioni ed eseguire attività che fino a pochi anni fa richiedevano l’intervento umano. La capacità di apprendimento e di adattamento del Deep Learning si manifesta in applicazioni concrete che cambiano le nostre vite, automatizzando compiti e rendendo le macchine compagne proattive nel lavoro e nella vita di tutti i giorni.

• Le reti neurali simulano l’intelligenza umana processando dati in modo strutturato e adattivo.
• Il Deep Learning trova applicazione in contesti diversi, dalla sanità all’industria automobilistica.
• Incrementa l’efficienza e l’efficacia dei processi decisionali, offrendo nuove prospettive in vari settori.

Il cammino dell’apprendimento non si ferma qui; continua ad evolvere e fornirci nuovi strumenti per interpretare il mondo. Il Deep Learning è più di una semplice tecnologia: è un ponte verso il futuro, che ci guida verso soluzioni ancora inesplorate, in un viaggio che promette di essere tanto emozionante quanto rivoluzionario.

I primi passi nel Deep Learning: Cosa c’è da sapere?

Avventurarsi nel mondo del Deep Learning può sembrare una sfida riservata a menti scientifiche, ma oggi desidero condividere con voi come anche chi non possiede basi solide in matematica e programmazione possa agganciarsi a questa rivoluzionaria disciplina. Con le giuste risorse, i principi e le tecniche del deep learning diventano accessibili, permettendo ad ogni individuo di coltivare le competenze necessarie per realizzare progetti innovativi nei più svariati campi.

Nozioni di matematica e programmazione

Grazie a tutorial e materiali pensati per i neofiti, è oggi possibile affrontare l’architettura delle reti neurali e sperimentare con algoritmi del Deep Learning senza lo spettro della matematica avanzata. Questi approfondimenti sul deep learning guidano passo dopo passo nello svelare i segreti di questa scienza, anche per chi parte da zero.

Le reti neurali e la loro architettura

Le reti neurali sono la spina dorsale del Deep Learning, con una struttura ispirata ai neuroni del nostro cervello. Questi sistemi, composti da layer interconnessi, riescono ad effettuare operazioni complesse e rappresentare fedelmente i fenomeni esaminati, dimostrando la capacità del deep learning di apprendere e di fare previsioni con un livello di precisione sempre più elevato.

Algoritmi fondamentali del Deep Learning

Per chi vuole approfondire, esistono numerosi algoritmi avanzati che permettono di occuparsi di apprendimento automatico e di sviluppare modelli predittivi. Tra questi, troviamo le reti neurali convoluzionali (CNN) per l’analisi delle immagini, le reti neurali ricorrenti (RNN) per elaborare dati sequenziali e le LSTM per apprendere informazioni a lungo termine nel testo. La comprensione di questi algoritmi permette di fare predizioni nel Deep Learning e risolvere problemi in modi prima inimmaginabili.

Le risorse essenziali per apprendere i Fondamenti del Deep Learning

Da appassionato del Deep Learning, so bene che la conoscenza non cresce se non è nutrita dalle giuste risorse. In questo viaggio attraverso i Fondamenti del Deep Learning, ho scoperto una varietà di materiali che possono essere di grande aiuto per chi, come me, ha deciso di tuffarsi in questo mare di conoscenza. I Tutorial sul Deep Learning sono essenziali: attraverso la loro struttura passo passo, riescono a chiarire dubbi e ad aprire nuove strade all’applicazione pratica. Inoltre, non sottovaluterei l’importanza dei Libri di apprendimento automatico, veri e propri faroni nel mare delle informazioni che orientano verso la comprensione approfondita degli algoritmi. Ecco quindi una selezione di risorse che consiglio vivamente:

1. Introduzione ai concetti base con guide semplificate – per chi inizia da zero e desidera comprendere le terminologie e il funzionamento generale delle reti neurali senza trovarsi in difficoltà di fronte a concetti troppo tecnici.
2. Tutorial pratici e passo passo – utili per chi preferisce l’apprendimento hands-on, sperimentando direttamente con codice ed esempi concreti.
3. Libri di testo e letteratura specifica – dalla teoria alla pratica, questi libri sono indispensabili per chi desidera una comprensione rigorosa e dettagliata della materia.
4. Corsi online strutturati – ideali per imparare attraverso lezioni sistematiche e interattive, spesso proposte da università o professionisti del settore.

D’altra parte, la scelta del materiale giusto dipende sempre dal proprio stile di apprendimento e dagli obiettivi specifici. Non esitate a combinare diverse risorse per una comprensione più completa.

Tra i libri consigliati, quelli che hanno accresciuto significativamente la mia comprensione sono:

• “Apprendimento Automatico per Principianti Assoluti” di Oliver Theobald
• “Apprendimento Automatico per negati” di John Paul Mueller e Luca Massaron

Ecco una tabella che potrebbe aiutarvi ulteriormente nella scelta:

Qualunque percorso scegliate, ricordate che l’apprendimento è un processo continuo e che la curiosità è il motore più potente che abbiamo. Spero che queste risorse vi siano di ispirazione tanto quanto lo sono state per me. Adesso, prima di chiudere, lasciatemi condividere una risorsa visiva che cattura l’essenza di quello di cui abbiamo parlato finora.

Con ciò, vi auguro una scoperta appassionante e ricca di soddisfazioni nel mondo del Deep Learning. Ricordate: ogni esperto è stato un giorno un principiante. Buono studio a tutti!

Come le reti neurali stanno innovando diversi settori

Il mio percorso di scoperta nel Deep Learning mi ha portato a riflettere sull’impatto impareggiabile che queste Tecnologie di Deep Learning stanno avendo nel mondo. Le reti neurali, con la loro capacità di apprendimento e di adattamento, stanno ridefinendo le frontiere dell’Automazione intelligente e della percezione ambientale. Procediamo ad esplorare come questa incursione dell’intelligenza artificiale stia influenzando i settori più dinamici dell’innovazione tecnologica.

Robotica e automazione

La mia fascinazione per la robotica si intensifica osservando le innovazioni tecnologiche introdotte dalle reti neurali. Il Deep Learning nella robotica sta rendendo possibile la realizzazione di robot dotati di una navigazione autonoma sofisticata e di algoritmi capaci di riconoscere e manipolare oggetti con estrema precisione. Questi progressi sono la testimonianza di come il binomio tra intelligenza artificiale e meccanica possa elevarsi al di là di ciò che un tempo era immaginabile solo nei film di fantascienza.

Elaborazione del linguaggio naturale

Nel mondo digitale, la comunicazione assume un ruolo centrale, e il Deep Learning nell’elaborazione del linguaggio naturale apre nuovi orizzonti. Chatbot intelligenti e sistemi di Traduzione automatica stanno sempre più affinando la loro abilità di comprendere e interagire con noi in modo naturale. Queste evoluzioni non solo semplificano le interazioni tra uomo e macchina, ma aprono anche la strada a servizi sempre più personalizzati e reattivi alle esigenze umane.

Riconoscimento di immagini e suoni

Le reti neurali hanno segnato una pietra miliare nel Riconoscimento visivo e nell’Analisi audio. I sistemi dotati di queste capacità avanzate sono oggi in grado di analizzare immagini e suoni con un livello di dettaglio e precisione tale da superare la percezione umana. Le macchine possono ora assistere i medici nell’analisi di immagini diagnostiche o rendere la nostra esperienza multimediale più sicura e coinvolgente grazie al riconoscimento vocale.

La metamorfosi portata dal Deep Learning è tangibile e si estende in ogni aspetto del nostro vivere quotidiano, facilitando la vita e ampliando i nostri orizzonti professionali e personali. Come agenti del cambiamento, le reti neurali sono destinate a diventare sempre più rilevanti nelle nostre esistenze, guidandoci verso un domani all’insegna dell’innovazione intelligente.

Fondamenti di algebra lineare e statistica nel Deep Learning

Quando esploriamo il concetto di Matematica nel Deep Learning, due pilastri emergono con prepotenza: l’Algebra lineare e la Statistica avanzata. Sono il linguaggio e l’essenza stessa del Deep Learning. Mi propongo di guidarvi attraverso questi fondamenti che, una volta demistificati, si riveleranno alleati indispensabili nel nostro viaggio verso la comprensione delle reti neurali.

Cominciamo con l’Algebra lineare, che è onnipresente nel Deep Learning. Le operazioni con matrici e vettori sono all’ordine del giorno quando si tratta di alimentare e costruire reti neurali. Perché è così importante? Perché i pesi di una rete neurale si esprimono proprio in forma matriciale, e la capacità di manipolarli e di comprenderne l’effetto sull’output è fondamentale.

Immaginate le matrici come telaie elaborate, dove i nostri dati vengono tessuti insieme per creare previsioni accuratissime. È un’arte che si basa su regole matematiche precise.

D’altro canto, la Statistica avanzata ci permette di dare un senso ai dati. Dalla comprensione delle distribuzioni alla probabilità, dalla regolazione degli iperparametri alla validazione dei nostri modelli, la statistica è il faro che guida ogni Datascientist nel caotico mare dei numeri verso la chiara comprensione dei fenomeni studiati.

Per cristallizzare quanto appena descritto, mi piace unire teoria e pratica concretizzando le nozioni di algebra e statistica attraverso esercizi applicati. Ecco perché ho preparato una piccola tabella di esercizi, per cimentarsi fin da subito con la magia della matematica nel Deep Learning:

Ma non fermatevi qui, cari lettori. Ogni concetto matematico ha una sua bellezza e una sua funzione all’interno del vasto e affascinante reame del Deep Learning. Vi incoraggio a proseguire nella scoperta e nell’applicazione di questi concetti fondamentali, attraverso lo studio e la pratica costante.

Ricordate, la matematica non è un ostacolo ma un trampolino che vi lancia verso una maggiore comprensione del Deep Learning e verso il successo dei vostri future progetti di Intelligenza Artificiale.

Approcci pratici all’apprendimento nel Deep Learning

Nel mio percorso di esplorazione del Deep Learning, ho individuato diverse tecniche di apprendimento essenziali per il successo dei modelli predittivi. Tuffiamoci ora alla scoperta delle strategie pratiche che metteranno in luce come l’apprendimento supervisionato e quello non supervisionato possano essere sfruttati per trarre il massimo dai nostri dati, garantendo al tempo stesso sicurezza e affidabilità.

Apprendimento supervisionato e non supervisionato

Le Tecniche di apprendimento possono essere suddivise principalmente in Supervised Learning e Unsupervised Learning. L’apprendimento supervisionato si basa sull’utilizzo di dati etichettati per insegnare al modello a fare previsioni accurate, strategia che mi ha permesso di ottenere risultati eccellenti in vari progetti. Al contrario, nell’apprendimento non supervisionato il modello scopre autonomamente le strutture e i pattern nascosti all’interno dei dati, un approccio che trovo tremendamente affascinante per la sua capacità di rivelare nuove correlazioni nei miei set di dati.

Approfittare dei dati per la validazione di modelli

Ho scoperto quanto la Validazione dei modelli sia un passo cruciale nell’affinare i modelli di Deep Learning. Analizzare i dati attraverso tecniche di cross-validation aiuta a scoprire quanto i modelli siano generalizzabili, offrendo una visione chiara sulla loro Affidabilità dei modelli. Questo processo di verifica mi assicura che le previsioni siano non solo precise ma anche Sicurezza dei dati.

Importanza dell’ottimizzazione e della regolarizzazione

L’Ottimizzazione nel Deep Learning e la Regolarizzazione dei modelli rivestono un ruolo fondamentale per raggiungere le Prestazioni ottimali. Queste pratiche si concentrano sul minimizzare la funzione di perdita e sulla prevenzione dell’overfitting, rispettivamente, due degli obiettivi principali che perseguito in ogni mio progetto. Solo così posso garantire che i modelli di Deep Learning che sviluppo siano robusti e in grado di affrontare il mondo reale.

Abbiamo ora tratteggiato i contorni di alcune delle strategie più efficaci nell’apprendimento pratico nel campo del Deep Learning. Nelle sezioni a venire, vi illustrerò come ciascuna di queste tecniche si traduca in solide applicazioni pratiche, garantendo modelli che non sono solo teoricamente validi ma che eccellono nella realtà complessa e sfidante dell’intelligenza artificiale.

Imparare il Deep Learning attraverso il problem solving

Il Problem Solving nel Deep Learning rappresenta una chiave di volta per chi, come me, è sempre stato affascinato dalle enormi potenzialità di questa tecnologia. Attraverso la Risoluzione dei problemi, ho scoperto come sia possibile tradurre la teoria in Applicazioni pratiche, permettendo così di affrontare con creatività e ingegno sfide che sembravano insormontabili. Nella mia esperienza, ho trovato che impegnarsi in problemi concreti aiuta a cristallizzare le conoscenze e ad acquisire un’intuizione più profonda dei modelli di apprendimento automatico.

Proprio per questo, mi piace proporre agli appassionati di questo campo un metodo di studio che prevede il confronto diretto con case study e progetti reali. Immaginate la soddisfazione nel vedere un sistema che avete programmato raggiungere obiettivi che prima sembravano lontani. È proprio questo che ci permette di crescere come professionisti e innovatori nel settore dell’intelligenza artificiale.

• Identificazione e formulazione di problemi nel contesto del Deep Learning
• Analisi e scomposizione di un problema in sotto-problemi gestibili
• Selezione e applicazione degli algoritmi più appropriati
• Valutazione delle soluzioni e iterazione per il miglioramento
• Presentazione e condivisione delle scoperte con la comunità

Ho sperimentato di persona come la pratica possa superare la teoria quando si parla di imparare qualcosa di nuovo. Non vi nascondo che le difficoltà in questo campo non mancano, ma ogni piccola vittoria è un tassello in più nella comprensione di come le macchine possano apprendere e, in definitiva, come possiamo aiutarle a farlo nel modo più efficace.

Il mio assunto è semplice: più sfide affrontiamo, maggiori saranno le nostre capacità di problem solving nel Deep Learning.

Oggi vorrei condividere con voi un esempio di come il problem solving mi ha aiutato a realizzare un modello di riconoscimento immagini per la diagnosi medica preliminare. Partendo dalla teoria delle CNN (Convolutional Neural Networks), ho progressivamente lavorato su diversi set di immagini, testando la mia rete neurale, ottimizzandola e adattandola al caso specifico, fino a quando non ho ottenuto risultati promettenti.

Per illustrare meglio questo processo, ecco una tabella che vi guiderà attraverso i passi tipici che seguo nel problem solving attraverso il Deep Learning:

L’adozione di questo approccio basato sul Problem Solving nel Deep Learning mi ha permesso di non solo acquisire nuove Applicazioni pratiche ma anche durante l’insegnamento, per aiutare anche gli altri a compiere gli stessi passi verso il successo nell’Intelligenza Artificiale. Vi incoraggio a fare lo stesso, imparando non solo dai libri ma anche dall’azione diretta che risolve i problemi del mondo reale.

Le innovative risorse didattiche per la specializzazione nel Deep Learning

Nel percorso di Specializzazione nel Deep Learning, mi sono sempre affidato alla Didattica multimediale per rendere l’apprendimento più coinvolgente e concreto. La possibilità di interagire con Contenuti interattivi ha reso la mia esperienza formativa non solo più piacevole ma significativamente più efficace. Immaginate di poter visualizzare in tempo reale il funzionamento di una rete neurale o di modificare i parametri di un algoritmo e osservare immediatamente le conseguenze: questa è la magia dell’apprendimento multimediale.

Il valore aggiunto dei contenuti multimediali interattivi è innegabile: diagrammi animati, simulazioni, video esplicativi e quiz interattivi si traducono in una comprensione più profonda e una memorizzazione più duratura dei concetti chiave. Grazie a queste risorse, le mie Conoscenze versatili nel campo si sono ampliate, consentendomi di navigare tra le varie applicazioni del Deep Learning con maggiore disinvoltura.

Il valore dei contenuti multimediali interattivi

I Contenuti interattivi rappresentano una svolta nell’educazione. Attraverso giochi didattici, esperimenti virtuali e piattaforme di coding online, ho potuto sperimentare in prima persona la potenza di questi strumenti. Questo dinamismo educativo apre la strada a una Didattica multimediale che favorisce l’apprendimento attivo e partecipativo, un fondamento imprescindibile per chi aspira alla Specializzazione nel Deep Learning.

Transfer Learning e applicazioni pratiche

Uno dei concetti più straordinari che ho integrato nella mia formazione è il Transfer Learning. Avere la capacità di trasferire conoscenze da un modello a un altro offre una prospettiva incredibilmente flessibile e potente. Questo principio, che incarna l’ideale di versatilità nelle Applicazioni del Deep Learning, si è rivelato fondamentale in progetti dove il tempo o i dati erano limitati. In pratica, ho potuto riutilizzare modelli pre-addestrati e adattarli a nuovi compiti con efficacia sorprendente, dimostrando quanto il Transfer Learning sia una vera e propria chiave di volta nell’evoluzione dell’IA.

Ecco un semplice esempio di quanto il Transfer Learning sia penetrante nelle mie attività quotidiane:

• Utilizzo di una rete neurale pre-addestrata per l’identificazione di oggetti in immagini satellitari, adattandola a riconoscere modelli territoriali specifici.
• Implementazione del Transfer Learning in modelli di NLP (Natural Language Processing) per la creazione di bot conversazionali in lingue diverse dall’inglese.

Ogni volta che metto in pratica queste tecniche, rafforzo la mia convinzione che la Specializzazione nel Deep Learning sia un viaggio senza fine verso la scoperta e l’innovazione tecnologica.

Migliorare la comprensione dei modelli grazie al Transfer Learning

Nel mio percorso di apprendimento del Deep Learning, ho scoperto un alleato straordinario per la comprensione dei modelli: il Transfer Learning. Questa metodologia non solo ha accresciuto la mia capacità di interpretare le dinamiche complesse dei modelli di intelligenza artificiale, ma mi ha anche aperto le porte a sfide nuove, offrendomi una solida base di conoscenze su cui costruire.

Ciò che ammiro del Transfer Learning è la sua elegante efficacia; senza reinventare la ruota, utilizziamo ciò che già funziona per affrontare nuovi problemi.

L’applicazione del Transfer Learning nel campo del Deep Learning si è dimostrata fondamentale nel mio sviluppo personale e professionale, permettendomi di trasferire competenze specifiche da un modello all’altro. Con questo strumento eccezionale, ho ridotto notevolmente i tempi di apprendimento e migliorato la precisione dei modelli su cui ho lavorato.

Di seguito condividerò una serie di osservazioni che concretizzano le mie esperienze con il Transfer Learning:

• Agilità: Iniziare con modelli pre-addestrati permette di guadagnare tempo prezioso e di concentrarsi su adattamenti specifici.
• Adattabilità: Ho imparato a identificare e a selezionare i layer da congelare o addestrare ulteriormente, a seconda delle esigenze del progetto a cui lavoro.
• Approfondimento: Grazie al Transfer Learning, la mia capacità di comprensione si è approfondita; ogni nuovo modello è un’occasione per esplorare nuove configurazioni e affinare le tecniche.

Non c’è gioia maggiore che vedere teorie e algoritmi prendere vita in applicazioni reali e concrete, trasformando dati astratti in intelligenza applicata. Il Transfer Learning è una bussola che naviga attraverso i mari vasti e talvolta misteriosi del Deep Learning. È una risorsa preziosa che ci invita a costruire sui progressi esistenti, piuttosto che ricominciare da capo ad ogni nuovo orizzonte.

Essere tecnicamente versati nel Transfer Learning significa avere le chiavi del regno per migliorare continuamente la comprensione dei modelli in Deep Learning.

Fondamenti Matematici del Deep Learning: Come influenzano gli algoritmi

Intraprendere il viaggio nel Deep Learning significa navigare fra numeri, dati e funzioni. Ed è qui che emerge l’importanza cruciale dei fondamenti matematici: non sono un semplice elenco di formule, ma il linguaggio attraverso cui gli algoritmi di Deep Learning percepiscono e modellano la realtà. Mi dedico ora a mostrarvi la rilevanza del calcolo differenziale e dell’analisi multivariata, elementi che costituiscono il cuore pulsante di questa disciplina e che permettono la costruzione di modelli sempre più accurati e vicini al tessuto complesso dei fenomeni che vorremmo descrivere e prevedere.

Calcolo delle funzioni e derivate

Il calcolo differenziale, e in particolare le derivate, rappresenta uno degli strumenti più potenti nella cassetta degli attrezzi del data scientist. Quando parliamo di funzioni matematiche nel contesto del Deep Learning, non possiamo non considerare come le derivate offrano una finestra sulla sensibilità di una funzione al cambiamento nei suoi vari punti. Questa sensibilità è fondamentale per capire dove e come apportare modifiche agli algoritmi durante la fase di addestramento delle reti neurali. La capacità di ottimizzazione che deriva dall’applicazione delle derivate ai vari strati di una rete neurale è il segreto per modelli che migliorano la loro performance iterazione dopo iterazione.

Importanza dell’analisi multivariata e della Probabilità

L’analisi multivariata entra in gioco quando i dati da interpretare non sono più una semplice collezione di punti isolati, ma un intricato intreccio di variabili correlate fra loro. È proprio in questi casi che le tecniche multivariate diventano indispensabili: esse ci permettono di svelare le relazioni nascoste fra le variabili, costituendo così una base solida per la costruzione di modelli di Deep Learning affidabili. Infine, non possiamo tralasciare la probabilità: essa ci guida nella comprensione di come i dati si distribuiscano e variino, informandoci sulla stabilità e l’attendibilità dei risultati ottenuti dai nostri algoritmi. Ecco quindi che le applicazioni degli algoritmi trovano il loro terreno fertile quando abbiamo piena padronanza di questi strumenti matematici.

Link alle fonti

• https://www.tableau.com/it-it/learn/articles/books-about-machine-learning
• https://vstile.medium.com/intelligenza-artificiale-fondamenti-di-machine-learning-e-deep-learning-e2707b1e8202?source=rss——ai-5
• https://www.techtitute.com/it/informatica/corso-universitario/fondamenti-matematici-deep-learning