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Sappiamo che i computer sono più bravi delle persone a snocciolare serie di numeri, ma che dire di compiti più complessi? Come si fa a insegnare a un computer l'aspetto di un gatto? O come si guida un'auto? O come giocare a un complesso gioco di strategia? O a fare previsioni sul mercato azionario? Questi sono alcuni dei compiti più difficili dell'intelligenza artificiale, che superano di gran lunga le capacità delle normali tecniche di apprendimento automatico. In questi casi, gli scienziati informatici si rivolgono alle reti neurali. Ciò che distingue le reti neurali dagli altri algoritmi di apprendimento automatico è che utilizzano un'architettura ispirata ai neuroni del cervello umano. Queste reti si rivelano particolarmente adatte a modellare astrazioni di alto livello in un'ampia gamma di discipline e settori.
A propos de l'auteur
Prof. Jayesh Rane arbeitet als Assistenzprofessor in der Abteilung Elektronik und Telekommunikationstechnik. Er promoviert in Elektronik und hat seinen Master of Technology in Kommunikationstechnik abgeschlossen. Künstliche Intelligenz, Bildverarbeitung und Robotik sind seine Forschungsgebiete.
