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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/graphs/contributors/)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/issues/)
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[](http://makeapullrequest.com)
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[](https://GitHub.com/microsoft/AI-For-Beginners/watchers/)
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[](https://mybinder.org/v2/gh/microsoft/ai-for-beginners/HEAD)
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[](https://gitter.im/Microsoft/ai-for-beginners?utm_source=badge&utm_medium=badge&utm_campaign=pr-badge)
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[](https://discord.gg/zxKYvhSnVp?WT.mc_id=academic-000002-leestott)
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# Intelligenza Artificiale per Principianti - Un Curriculum
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| AI For Beginners - _Sketchnote di [@girlie_mac](https://twitter.com/girlie_mac)_ |
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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.
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### 🌐 Supporto Multilingue
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#### Supportato tramite GitHub Action (Automatizzato e Sempre Aggiornato)
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[Francese](../fr/README.md) | [Spagnolo](../es/README.md) | [Tedesco](../de/README.md) | [Russo](../ru/README.md) | [Arabo](../ar/README.md) | [Persiano (Farsi)](../fa/README.md) | [Urdu](../ur/README.md) | [Cinese (Semplificato)](../zh/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Macao)](../mo/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Hong Kong)](../hk/README.md) | [Cinese (Tradizionale, Taiwan)](../tw/README.md) | [Giapponese](../ja/README.md) | [Coreano](../ko/README.md) | [Hindi](../hi/README.md) | [Bengalese](../bn/README.md) | [Marathi](../mr/README.md) | [Nepalese](../ne/README.md) | [Punjabi (Gurmukhi)](../pa/README.md) | [Portoghese (Portogallo)](../pt/README.md) | [Portoghese (Brasile)](../br/README.md) | [Italiano](./README.md) | [Polacco](../pl/README.md) | [Turco](../tr/README.md) | [Greco](../el/README.md) | [Tailandese](../th/README.md) | [Svedese](../sv/README.md) | [Danese](../da/README.md) | [Norvegese](../no/README.md) | [Finlandese](../fi/README.md) | [Olandese](../nl/README.md) | [Ebraico](../he/README.md) | [Vietnamita](../vi/README.md) | [Indonesiano](../id/README.md) | [Malese](../ms/README.md) | [Tagalog (Filippino)](../tl/README.md) | [Swahili](../sw/README.md) | [Ungherese](../hu/README.md) | [Ceco](../cs/README.md) | [Slovacco](../sk/README.md) | [Rumeno](../ro/README.md) | [Bulgaro](../bg/README.md) | [Serbo (Cirillico)](../sr/README.md) | [Croato](../hr/README.md) | [Sloveno](../sl/README.md) | [Ucraino](../uk/README.md) | [Birmano (Myanmar)](../my/README.md)
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**Se desideri supportare ulteriori traduzioni, le lingue disponibili sono elencate [qui](https://github.com/Azure/co-op-translator/blob/main/getting_started/supported-languages.md)**
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## Unisciti alla Community
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[](https://discord.gg/kzRShWzttr)
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## Cosa imparerai
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**[Mappa mentale del corso](http://soshnikov.com/courses/ai-for-beginners/mindmap.html)**
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In questo curriculum imparerai:
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* I diversi approcci all'Intelligenza Artificiale, incluso il "vecchio e caro" approccio simbolico con **Rappresentazione della Conoscenza** e ragionamento ([GOFAI](https://en.wikipedia.org/wiki/Symbolic_artificial_intelligence)).
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* **Reti Neurali** e **Deep Learning**, che sono al centro dell'AI moderna. Illustreremo i concetti dietro questi argomenti importanti utilizzando codice nei due framework più popolari: [TensorFlow](http://Tensorflow.org) e [PyTorch](http://pytorch.org).
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* **Architetture Neurali** per lavorare con immagini e testi. Copriremo modelli recenti, anche se potremmo non essere completamente aggiornati con lo stato dell'arte.
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* Approcci meno popolari all'AI, come gli **Algoritmi Genetici** e i **Sistemi Multi-Agente**.
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Cosa non copriremo in questo curriculum:
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> [Trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra collezione su Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum)
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* 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/).
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* **Machine Learning Classico**, ben descritto nel nostro [Curriculum di Machine Learning per Principianti](http://github.com/Microsoft/ML-for-Beginners).
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* Applicazioni pratiche di AI costruite utilizzando i **[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), [elaborazione del linguaggio naturale](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.
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* Specifici **Framework Cloud per il Machine Learning**, 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).
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* **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.
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* **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/).
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Per un'introduzione semplice agli argomenti di _AI nel Cloud_, potresti 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).
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# Contenuto
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| | Link alla Lezione | PyTorch/Keras/TensorFlow | Lab |
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| :-: | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------ |
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| 0 | [Configurazione del Corso](./lessons/0-course-setup/setup.md) | [Configura il tuo ambiente di sviluppo](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md) | |
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| I | [**Introduzione all'AI**](./lessons/1-Intro/README.md) | | |
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| 01 | [Introduzione e Storia dell'AI](./lessons/1-Intro/README.md) | - | - |
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| II | **AI Simbolica** |
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| 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) /[Grafo Concettuale](./lessons/2-Symbolic/MSConceptGraph.ipynb) | |
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| III | [**Introduzione alle Reti Neurali**](./lessons/3-NeuralNetworks/README.md) |||
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| 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) |
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| 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) |
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| 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) |
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| 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) |
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| 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) |
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| 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) |
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| 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) |
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| 09 | [Autoencoder e VAE](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/README.md) | [PyTorch](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoEncodersPyTorch.ipynb) / [TensorFlow](./lessons/4-ComputerVision/09-Autoencoders/AutoencodersTF.ipynb) | |
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| 10 | [Reti Generative Avversarie 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) | |
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| 11 | [Rilevamento 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) |
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| 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) | |
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| 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)|
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| 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) | |
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| 14 | [Word Embeddings Semantici. 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) | |
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| 15 | [Modellazione del Linguaggio. Addestramento di Embeddings Personalizzati](./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) |
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| 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) | |
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| 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) |
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| 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) | |
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| 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) |
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| 20 | [Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni, Prompt Programming e Few-Shot Tasks](./lessons/5-NLP/20-LangModels/READMELargeLang.md) | [PyTorch](./lessons/5-NLP/20-LangModels/GPT-PyTorch.ipynb) | |
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| VI | **Altre Tecniche di AI** || |
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| 21 | [Algoritmi Genetici](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/README.md) | [Notebook](./lessons/6-Other/21-GeneticAlgorithms/Genetic.ipynb) | |
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| 22 | [Deep Reinforcement Learning](./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) |
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| 23 | [Sistemi Multi-Agente](./lessons/6-Other/23-MultiagentSystems/README.md) | | |
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| VII | **Etica dell'AI** | | |
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| 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) | |
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| IX | **Extra** | | |
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| 25 | [Reti Multi-Modali, CLIP e VQGAN](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/README.md) | [Notebook](./lessons/X-Extras/X1-MultiModal/Clip.ipynb) | |
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## Ogni lezione contiene
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* Materiale di pre-lettura
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* Jupyter Notebook eseguibili, spesso specifici per il framework (**PyTorch** o **TensorFlow**). I notebook eseguibili includono anche molto materiale teorico, quindi per comprendere l'argomento è necessario seguire almeno una versione del notebook (PyTorch o TensorFlow).
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* **Lab** disponibili per alcuni argomenti, che ti danno l'opportunità di applicare il materiale appreso a un problema specifico.
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* Alcune sezioni contengono link a moduli di [**MS Learn**](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/7w28iy2xrqzdj0?WT.mc_id=academic-77998-bethanycheum) che trattano argomenti correlati.
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## Per iniziare
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- 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 una [lezione di configurazione del curriculum](./lessons/0-course-setup/for-teachers.md) appositamente per voi!
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- Come [Eseguire il codice in VSCode o Codepace](./lessons/0-course-setup/how-to-run.md)
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Segui questi passaggi:
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Fork del Repository: Clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra di questa pagina.
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Clona il Repository: `git clone https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git`
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Non dimenticare di aggiungere una stella (🌟) a questo repository per trovarlo più facilmente in seguito.
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## Incontra altri studenti
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Unisciti al nostro [server Discord ufficiale di AI](https://aka.ms/genai-discord?WT.mc_id=academic-105485-bethanycheum) per incontrare e fare rete con altri studenti che seguono questo corso e ottenere supporto.
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Se hai feedback sui prodotti o domande durante la costruzione, visita il nostro [Forum degli Sviluppatori di Azure AI Foundry](https://aka.ms/foundry/forum)
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## Quiz
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> **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.
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## Aiuto Richiesto
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Hai suggerimenti o hai trovato errori di ortografia o di codice? Apri un issue o crea una pull request.
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## Ringraziamenti Speciali
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* **✍️ Autore Principale:** [Dmitry Soshnikov](http://soshnikov.com), PhD
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* **🔥 Editor:** [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper), PhD
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* **🎨 Illustratrice di Sketchnote:** [Tomomi Imura](https://twitter.com/girlie_mac)
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* **✅ Creatrice del Quiz:** [Lateefah Bello](https://github.com/CinnamonXI), [MLSA](https://studentambassadors.microsoft.com/)
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* **🙏 Collaboratori Principali:** [Evgenii Pishchik](https://github.com/Pe4enIks)
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## Altri Corsi
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Il nostro team produce altri corsi! Dai un'occhiata a:
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- [Generative AI for Beginners](https://aka.ms/genai-beginners)
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- [Generative AI for Beginners .NET](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet)
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|
- [Generative AI with JavaScript](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript)
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|
- [Generative AI with Java](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java)
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|
- [AI for Beginners](https://aka.ms/ai-beginners)
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|
- [Data Science for Beginners](https://aka.ms/datascience-beginners)
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|
- [ML for Beginners](https://aka.ms/ml-beginners)
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|
- [Cybersecurity for Beginners](https://github.com/microsoft/Security-101)
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|
- [Web Dev for Beginners](https://aka.ms/webdev-beginners)
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|
- [IoT for Beginners](https://aka.ms/iot-beginners)
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|
- [XR Development for Beginners](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners)
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|
- [Mastering GitHub Copilot for Agentic use](https://github.com/microsoft/Mastering-GitHub-Copilot-for-Paired-Programming)
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- [Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers)
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- [Choose Your Own Copilot Adventure](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures)
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**Disclaimer**:
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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 potrebbero contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si consiglia una traduzione professionale eseguita da un traduttore umano. Non siamo responsabili per eventuali fraintendimenti o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. |