[](https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners/blob/main/LICENSE) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/pulls/) [](http://makeapullrequest.com) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/network/) [](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/stargazers/) [](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD) [](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge) [](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott) # Intelligenza Artificiale per Principianti - Un Curriculum || |:---:| | AI For Beginners - _Sketchnote di [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ | Esplora il mondo dell'**Intelligenza Artificiale** (AI) con il nostro curriculum di 12 settimane e 24 lezioni! Include lezioni pratiche, quiz e laboratori. Il curriculum è adatto ai principianti e copre strumenti come TensorFlow e PyTorch, oltre a temi sull'etica nell'AI. ### 🌐 Supporto Multilingue #### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato) [French](../fr/README.md) | [Spanish](../es/README.md) | [German](../de/README.md) | [Russian](../ru/README.md) | [Arabic](../ar/README.md) | [Persian (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Chinese (Simplified)](../zh/README.md) | [Chinese (Traditional, Macau)](../mo/README.md) | [Chinese (Traditional, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Chinese (Traditional, Taiwan)](../tw/README.md) | [Japanese](../ja/README.md) | [Korean](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengali](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepali](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portuguese (Portugal)](../pt/README.md) | [Portuguese (Brazil)](../br/README.md) | [Italian](./README.md) | [Polish](../pl/README.md) | [Turkish](../tr/README.md) | [Greek](../el/README.md) | [Thai](../th/README.md) | [Swedish](../sv/README.md) | [Danish](../da/README.md) | [Norwegian](../no/README.md) | [Finnish](../fi/README.md) | [Dutch](../nl/README.md) | [Hebrew](../he/README.md) | [Vietnamese](../vi/README.md) | [Indonesian](../id/README.md) | [Malay](../ms/README.md) | [Tagalog (Filipino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Hungarian](../hu/README.md) | [Czech](../cs/README.md) | [Slovak](../sk/README.md) | [Romanian](../ro/README.md) | [Bulgarian](../bg/README.md) | [Serbian (Cyrillic)](../sr/README.md) | [Croatian](../hr/README.md) | [Slovenian](../sl/README.md) | [Ukrainian](../uk/README.md) | [Burmese (Myanmar)](../my/README.md) **Se desideri supportare ulteriori lingue, l'elenco delle lingue supportate è disponibile [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)** ## Unisciti alla Comunità [](https://discord.gg/kzRShWzttr) ## Cosa imparerai **[Mappa mentale del corso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)** In questo curriculum, imparerai: * Diversi approcci all'Intelligenza Artificiale, inclusi il "vecchio e caro" approccio simbolico con **Rappresentazione della Conoscenza** e ragionamento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)). * **Reti Neurali** e **Deep Learning**, che sono al centro dell'AI moderna. Illustreremo i concetti dietro questi argomenti importanti utilizzando codice in due dei framework più popolari - [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org). * **Architetture Neurali** per lavorare con immagini e testo. Copriremo modelli recenti, anche se potremmo non essere completamente aggiornati con lo stato dell'arte. * Approcci meno popolari all'AI, come **Algoritmi Genetici** e **Sistemi Multi-Agente**. Cosa non copriremo in questo curriculum: > [Trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra collezione Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) * Casi aziendali sull'uso dell'**AI nel Business**. Considera di seguire il percorso di apprendimento [Introduzione all'AI per utenti aziendali](https://docs.microsoft.com/learn/paths/introduction-ai-for-business-users/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) su Microsoft Learn, o [AI Business School](https://www.microsoft.com/ai/ai-business-school/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), sviluppato in collaborazione con [INSEAD](https://www.insead.edu/). * **Machine Learning Classico**, ben descritto nel nostro [Curriculum di Machine Learning per Principianti](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners). * Applicazioni pratiche di AI costruite utilizzando **[Cognitive Services](https://azure.microsoft.com/services/cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)**. Per questo, ti consigliamo di iniziare con i moduli Microsoft Learn per [vision](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-computer-vision-solutions-azure-cognitive-services/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [natural language processing](https://docs.microsoft.com/learn/paths/explore-natural-language-processing/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), **[Generative AI con Azure OpenAI Service](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/develop-ai-solutions-azure-openai/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)** e altri. * Specifici **Framework Cloud ML**, come [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/services/machine-learning/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), [Microsoft Fabric](https://learn.microsoft.com/en-us/training/paths/get-started-fabric/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), o [Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/data-engineer-azure-databricks?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). Considera di seguire i percorsi di apprendimento [Costruire e operare soluzioni di machine learning con Azure Machine Learning](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-ai-solutions-with-azure-ml-service/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) e [Costruire e operare soluzioni di machine learning con Azure Databricks](https://docs.microsoft.com/learn/paths/build-operate-machine-learning-solutions-azure-databricks/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). * **AI Conversazionale** e **Chat Bot**. Esiste un percorso di apprendimento separato [Creare soluzioni di AI conversazionale](https://docs.microsoft.com/learn/paths/create-conversational-ai-solutions/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum), e puoi anche fare riferimento a [questo post sul blog](https://soshnikov.com/azure/hello-bot-conversational-ai-on-microsoft-platform/) per maggiori dettagli. * **Matematica Avanzata** dietro il deep learning. Per questo, ti consigliamo [Deep Learning](https://www.amazon.com/Deep-Learning-Adaptive-Computation-Machine/dp/0262035618) di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, disponibile anche online su [https://www.deeplearningbook.org/](https://www.deeplearningbook.org/). Per un'introduzione graduale ai temi di _AI nel Cloud_, puoi considerare di seguire il percorso di apprendimento [Introduzione all'intelligenza artificiale su Azure](https://docs.microsoft.com/learn/paths/get-started-with-artificial-intelligence-on-azure/?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum). # Contenuto | | Link alla Lezione | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab | | :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ | | 0 | [Configurazione del Corso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura il tuo ambiente di sviluppo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | | | I | [**Introduzione all'AI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | | | 01 | [Introduzione e Storia dell'AI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - | | II | **AI Simbolica** | | 02 | [Rappresentazione della Conoscenza e Sistemi Esperti](./lessons/2-Symbolic/README.md) | [Sistemi Esperti](./lessons/2-Symbolic/Animals.ipynb) / [Ontologia](./lessons/2-Symbolic/FamilyOntology.ipynb) /[Concept Graph](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | | | III | [**Introduzione alle Reti Neurali**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) ||| | 03 | [Perceptron](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/Perceptron.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/03-Perceptron/lab/README.md) | | 04 | [Perceptron Multistrato e Creazione del nostro Framework](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/README.md) | [Notebook](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/OwnFramework.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/04-OwnFramework/lab/README.md) | | 05 | [Introduzione ai Framework (PyTorch/TensorFlow) e Overfitting](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroPyTorch.ipynb) / [Keras](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKeras.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab/README.md) | | IV | [**Visione Artificiale**](./lessons/4-ComputerVision/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) / [TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-computer-vision-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste)| [Esplora la Visione Artificiale su Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) | | 06 | [Introduzione alla Visione Artificiale. OpenCV](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/README.md) | [Notebook](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/OpenCV.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/06-IntroCV/lab/README.md) | | 07 | [Reti Neurali Convoluzionali](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/README.md) & [Architetture CNN](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/CNN_Architectures.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/ConvNetsTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/07-ConvNets/lab/README.md) | | 08 | [Reti Pre-addestrate e Transfer Learning](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/README.md) e [Trucchi per l'Addestramento](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TrainingTricks.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/TransferLearningPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/IntroKerasTF.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/08-TransferLearning/lab/README.md) | | 09 | [Autoencoder e VAEs](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | | | 10 | [Reti Generative Adversariali e Trasferimento di Stile Artistico](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/10-GANs/GANTF.ipynb) | | | 11 | [Rilevamento degli Oggetti](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/README.md) | [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/ObjectDetection.ipynb) | [Lab](./lessons/4-ComputerVision/11-ObjectDetection/lab/README.md) | | 12 | [Segmentazione Semantica. U-Net](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationPytorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/12-Segmentation/SemanticSegmentationTF.ipynb) | | | V | [**Elaborazione del Linguaggio Naturale**](./lessons/5-NLP/README.md) | [PyTorch](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) /[TensorFlow](https://docs.microsoft.com/learn/modules/intro-natural-language-processing-TensorFlow/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | [Esplora l'Elaborazione del Linguaggio Naturale su Microsoft Azure](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)| | 13 | [Rappresentazione del Testo. Bow/TF-IDF](./lessons/5-NLP/13-TextRep/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/13-TextRep/TextRepresentationTF.ipynb) | | | 14 | [Embedding Semantici delle Parole. Word2Vec e GloVe](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/14-Embeddings/EmbeddingsTF.ipynb) | | | 15 | [Modellazione del Linguaggio. Addestramento dei propri embedding](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-PyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/CBoW-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/15-LanguageModeling/lab/README.md) | | 16 | [Reti Neurali Ricorrenti](./lessons/5-NLP/16-RNN/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/16-RNN/RNNPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/16-RNN/RNNTF.ipynb) | | | 17 | [Reti Ricorrenti Generative](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/README.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativePyTorch.md) / [TensorFlow](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/GenerativeTF.md) | [Lab](./lessons/5-NLP/17-GenerativeNetworks/lab/README.md) | | 18 | [Transformers. BERT.](./lessons/5-NLP/18-Transformers/READMEtransformers.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersPyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/5-NLP/18-Transformers/TransformersTF.ipynb) | | | 19 | [Riconoscimento delle Entità Nominate](./lessons/5-NLP/19-NER/README.md) | [TensorFlow](./lessons/5-NLP/19-NER/NER-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/5-NLP/19-NER/lab/README.md) | | 20 | [Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni, Programmazione con Prompt e Task Few-Shot](./lessons/5-NLP/20-LangModels/READMELargeLang.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | | | VI | **Altre Tecniche di AI** || | | 21 | [Algoritmi Genetici](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | | | 22 | [Apprendimento per Rinforzo Profondo](./lessons/6-Other/22-DeepRL/README.md) | [PyTorch](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-PyTorch.ipynb) /[TensorFlow](./lessons/6-Other/22-DeepRL/CartPole-RL-TF.ipynb) | [Lab](./lessons/6-Other/22-DeepRL/lab/README.md) | | 23 | [Sistemi Multi-Agente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | | | VII | **Etica dell'AI** | | | | 24 | [Etica dell'AI e AI Responsabile](./lessons/7-Ethics/README.md) | [Microsoft Learn: Principi di AI Responsabile](https://docs.microsoft.com/learn/paths/responsible-ai-business-principles/?WT.mc_id=academic-77998-cacaste) | | | IX | **Extra** | | | | 25 | [Reti Multi-Modali, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | | ## Ogni lezione contiene * Materiale di lettura preliminare * Notebook Jupyter eseguibili, spesso specifici per il framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). Il notebook eseguibile contiene anche molto materiale teorico, quindi per comprendere l'argomento è necessario seguire almeno una versione del notebook (PyTorch o TensorFlow). * **Lab** disponibili per alcuni argomenti, che ti danno l'opportunità di applicare il materiale appreso a un problema specifico. * Alcune sezioni contengono link ai moduli [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) che trattano argomenti correlati. ## Per iniziare - Abbiamo creato una [lezione di configurazione](./lessons/0-course-setup/setup.md) per aiutarti a configurare il tuo ambiente di sviluppo. - Per gli educatori, abbiamo creato anche una [lezione di configurazione del curriculum](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md)! - Come [Eseguire il codice in VSCode o Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) Segui questi passaggi: Fork del Repository: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra in questa pagina. Clona il Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git` Non dimenticare di aggiungere una stella (🌟) a questo repository per trovarlo più facilmente in seguito. ## Incontra altri studenti Unisciti al nostro [server Discord ufficiale di AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) per incontrare e fare networking con altri studenti che seguono questo corso e ottenere supporto. Se hai feedback sul prodotto o domande durante la costruzione, visita il nostro [Forum degli Sviluppatori di Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum) ## Quiz > **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz si trovano nella cartella Quiz-app in etc\quiz-app, oppure [Online Qui](https://ff-quizzes.netlify.app/). Sono collegati all'interno delle lezioni. L'app dei quiz può essere eseguita in locale o distribuita su Azure; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app`. La localizzazione è in corso. ## Aiuto richiesto Hai suggerimenti o hai trovato errori di ortografia o di codice? Apri un problema o crea una pull request. ## Ringraziamenti speciali * **✍️ Autore principale:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD * **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD * **🎨 Illustratrice di sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac) * **✅ Creatrice del quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/) * **🙏 Collaboratori principali:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks) ## Altri curricula Il nostro team produce altri curricula! Dai un'occhiata a: - [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners) - [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet) - [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript) - [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java) - [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners) - [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners) - [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners) - [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101) - [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners) - [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners) - [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners) - [Mastering GitHub Copilot for Agentic use](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming) - [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers) - [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures) --- **Disclaimer**: Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione automatica [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per garantire l'accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale effettuata da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali incomprensioni o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione.