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AI Lab Tecnologie base
Fondamenti e simulazioni

Comprendere l'invisibile:
architetture e logiche del
Machine e Deep Learning.

Dalla matematica dei modelli alle simulazioni interattive. Perché capire come funziona l'IA è il primo passo per usarla bene.

Perché studiare i fondamenti

L'IA non è magia. È matematica che puoi imparare.

Ogni modello di intelligenza artificiale — dal più semplice classificatore al più sofisticato large language model — funziona secondo principi logici precisi. Gradient descent, funzioni di attivazione, backpropagation: parole che sembrano ostiche, ma che descrivono meccanismi comprensibili a chiunque abbia la curiosità di guardarci dentro.

Capire come un modello impara non ti rende uno sviluppatore. Ti rende qualcuno che sa cosa chiedere all'IA, quando fidarsi dei risultati e quando no.

In questa sezione trovi spiegazioni, visualizzazioni interattive e simulazioni costruite per rendere visibile ciò che normalmente resta nascosto dentro i modelli. Non serve un background tecnico: serve solo la voglia di capire davvero come funziona lo strumento che stai usando ogni giorno.

Dalle reti neurali al clustering, dalla regressione alla classificazione: ogni concetto è presentato con esempi concreti e demo che puoi manipolare direttamente, per vedere con i tuoi occhi cosa succede quando un modello impara.

Le basi che fanno la differenza tra usare l’IA e comprenderla.

Machine Learning
Addestramento supervisionato

Classificazione 
Lineare

Mostra come un classificatore supervisionato aggiorna i pesi per separare dati linearmente separabili.

Classificazione 
per Contatto

Mostra come un classificatore supervisionato opera quando non è possibile dividere i dati con una linea.

Regressione 
Lineare Polinomiale

Mostra come un modello supervisionato valuta dati storici per prevedere andamenti su base statistica.

Machine Learning
Addestramento non supervisionato
e per rinforzo

Clustering 
K-means

Mostra come un algoritmo non supervisionato scopre gruppi e perché la scelta di K/inizializzazione è cruciale.

Apprendimento 
per Rinforzo

Mostra come il sistema trovi dei percorsi, evidenziando un apprendimento basato su tentativi e feedback.

Deep Learning
Reti neurali

Rete Neurale
Interattiva 

Configura layer e neuroni, avvia forward e backprop e guarda pesi e propagazione cambiare in diretta.

Riconoscimento Cifre
con CNN

Mostra come una CNN addestrata su cifre sintetiche può riconoscere ciò che disegni su schermo.

Laboratorio Filtri Convoluzionali

Mostra l'applicazione di filtri 3x3 e come le CNN costruiscono feature-map gerarchiche.

Attention Mechanism Interattivo

Mostra come il meccanismo di Attention distribuisce il focus contestuale per generare frasi.

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