Il 2024 è l’anno dell’AI: un viaggio tra Python, Matematica e Dati

Immaginatevi questa scena: la scorsa settimana, un ragazzo stava chiacchierando con il suo amico Giovanni mentre sorseggiavano dei caffè tiepidi nel loro bar preferito. Giovanni è un ingegnere del software in una di quelle startup AI all’avanguardia. Guadagna un lauto stipendio a sei cifre creando chatbot e algoritmi di raccomandazione.

Giovanni continuava a parlare di come l’AI stia trasformando tutto — auto a guida autonoma, medicina personalizzata, persino generazione di arte e musica!

“Amico, devi assolutamente imparare queste cose,” ha detto, “Sta conquistando il mondo!”

Il ragazzo ha alzato le spalle e ha cambiato argomento, parlando della nuova stagione di Stranger Things. Gli Demogorgoni sono meno spaventosi rispetto alla conquista dell’AI, se chiedete a lui.

Ma Giovanni aveva ragione. Non può più evitare questo treno dell’AI. Sta partendo, che salga a bordo o meno.

Quindi ha deciso che il 2024 sarà l’anno in cui inizierà a capire questa esplosione dell’AI. E porterà tutti con sé in questo viaggio! Tutti a bordo del treno dell’AI! Prossima fermata, il futuro!

Perché l’AI cambierà tutto

Essere onesti è importante. Anche lui è ancora scettico riguardo a tutta questa faccenda dell’AI. Robot che schiavizzano l’umanità? Roba da incubo, davvero.

Ma deve ammettere che questa tecnologia ha un potenziale incredibile. Ecco solo un assaggio di ciò che l’AI può fare:

• Elaborazione del linguaggio naturale: Sistemi come ChatGPT possono comprendere, interpretare e generare linguaggi complessi e sfumati. Non più comandi rigidi al computer. Ora possiamo parlare con le macchine come fossero umane! Beh, quasi.
• Visione artificiale: L’AI può identificare e analizzare immagini e video con una precisione sorprendente. Applicazioni che vanno dai veicoli autonomi alla rilevazione di cellule cancerose. Presto le macchine vedranno meglio di noi!
• Analisi predittiva: Analizzando enormi quantità di dati, i sistemi AI possono prevedere tendenze future, comportamenti e risultati con alta precisione. Pensate alla polizia predittiva o all’anticipazione di condizioni di salute pericolose prima che si manifestino. È come avere una sfera di cristallo!
• Robotica: L’AI dà alle macchine la capacità di percepire dinamicamente e interagire con il mondo fisico. Questo porta a tutto, dai robot da magazzino a mani robotiche agili che aiutano i chirurghi a operare.

Le possibilità sembrano infinite. L’AI sta trasformando praticamente ogni settore, dalla finanza ai trasporti, alla manifattura e oltre.

Se non sale presto su questo treno dell’AI, si ritroverà a scrivere articoli SEO su mini-tende mentre Giovanni si arricchisce costruendo la prossima startup AI rivoluzionaria. Anche se avrà bisogno di qualcuno che scriva di tutte quelle mini-tende intelligenti! Hmm.

Competenze chiave sull’AI da apprendere subito

Ok, quindi l’AI sta esplodendo e sarà alla base del futuro di… beh, di tutto.

Gulp. Questo è un po’ terrificante. Ma anche un’enorme opportunità se riesce a comprendere alcune di queste tecnologie all’avanguardia.

Ecco 3 delle competenze più richieste che deve iniziare a imparare quest’anno se vuole salire a bordo del treno dell’AI:

1. Programmazione Python La maggior parte dei sistemi AI mainstream sono costruiti utilizzando il linguaggio di programmazione Python. Python fornisce tutti gli strumenti necessari per compiti come l’elaborazione dei dati, la costruzione di modelli e altro.Quindi il primo passo è familiarizzare con le basi di Python come sintassi, strutture dati e debug. Alcune buone risorse iniziali sono corsi online come CodeAcademy o canali YouTube come CS Dojo.Una volta compresi i fondamenti di Python, può passare alle librerie di machine learning come TensorFlow e PyTorch, comunemente utilizzate nello sviluppo AI.L’obiettivo è ottenere esperienza pratica non solo scrivendo script Python, ma costruendo e addestrando modelli AI. Ora deve tirare fuori il suo laptop e spolverare il libro “Python Crash Course” che ha comprato due anni fa.
2. Fondamenti di Matematica È necessario accettare che imparare l’AI richiede un bel po’ di matematica. Parliamo di calcolo, algebra lineare, probabilità e statistica. Addio alla speranza di evitare la matematica dopo il liceo!I concetti matematici chiave utilizzati nell’AI includono:
   • Calcolo: Per ottimizzare e analizzare i modelli di deep learning.
   • Algebra Lineare: Per rappresentare e manipolare i dati necessari per il machine learning.
   • Statistica: Per comprendere la casualità, l’incertezza e il rischio nei dati.
   • Probabilità: Per calcolare le probabilità e modellare il comportamento dei sistemi AI.
   Non è mai stato un genio in matematica a scuola. Ma per iniziare con l’AI, ha bisogno di una comprensione concettuale sufficiente per applicare questi principi matematici. È ora di rispolverare i vecchi libri di testo e le calcolatrici! Alexa, metti quella musica di montaggio dei film degli anni ’80 dove il nerd studia tutta la notte a ritmo.
3. Fondamenti di Dati Che si tratti di visione artificiale, riconoscimento vocale o analisi predittiva, tutti i sistemi AI si basano sui dati. Tanti, tanti dati.Ciò significa che deve acquisire competenze fondamentali sui dati:
   • Raccolta dati: Raccolta, pulizia, etichettatura e preparazione dei dataset utilizzati per addestrare i modelli AI.
   • Analisi dei dati: Esplorazione, visualizzazione e ricavo di insight dai dataset.
   • Ingegneria dei dati: Costruzione e ottimizzazione di pipeline di dati, sistemi di archiviazione e infrastrutture.
   • Etica dei dati: Comprendere i bias nei dati e garantire privacy, sicurezza e trasparenza.
   Piattaforme di apprendimento online come DataCamp e Coursera offrono ottime introduzioni alle competenze chiave sui dati per aspiranti praticanti di AI. Prevede molte notti in bianco a cercare su Google messaggi di errore.

Pianificazione del percorso di apprendimento AI

Bene, ora ha identificato 3 aree di competenze fondamentali su cui concentrarsi nel suo viaggio di apprendimento AI:

• Programmazione Python
• Concetti matematici di base
• Fondamenti di dati

Phew, è tanto da imparare! Questo non accadrà dall’oggi al domani. O nemmeno quest’anno. Ma inizierà a mettere in pratica il lavoro necessario per aggiornarsi.

Ecco una roadmap approssimativa che sta impostando per il 2024:

1: Programmazione Python

• Rinfrescare le basi di Python con corsi online e sfide di coding.
• Costruire modelli di machine learning semplici utilizzando scikit-learn.
• Iniziare a sperimentare con framework di deep learning come TensorFlow.

2: Fondamenti di Matematica

• Approfondire calcolo, algebra lineare e statistica tramite piattaforme online come Khan Academy.
• Unirsi a un gruppo di studio per lavorare su libri di testo e problemi pratici.
• Implementare concetti matematici di base in Python.

3: Competenze sui Dati

• Seguire corsi online in analisi dei dati, visualizzazione e best practice di ingegneria.
• Costruire progetti per raccogliere, pulire, analizzare e visualizzare dataset.
• Imparare a individuare bias nei dati e garantire pratiche AI responsabili.

4: Integrazione e Applicazione

• Lavorare su progetti end-to-end che applicano tutte queste competenze insieme.
• Considerare un bootcamp, un nano-degree o un master per portare le sue competenze al livello successivo.
• Iniziare a fare networking e a candidarsi per ruoli AI junior e stage.

Questa roadmap evolverà col tempo man mano che scaverà più a fondo. La chiave è procedere passo dopo passo, costruendo competenze reali attraverso l’apprendimento pratico.