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Intelligenza artificiale e fenomeni sociali

 
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Disponibile

Autori Sergio Bedessi

Pagine 284
Data pubblicazione Dicembre 2018
Data ristampa
Autori Sergio Bedessi
ISBN 8891629920
ean 9788891629920
Tipo Cartaceo
Collana Apogeo Education
Editore Maggioli Editore
Dimensione 17x24
  • Spedizione in 48h
  • Paga alla consegna senza costi aggiuntivi

Autori Sergio Bedessi

Pagine 284
Data pubblicazione Dicembre 2018
Data ristampa
Autori Sergio Bedessi
ISBN 8891629920
ean 9788891629920
Tipo Cartaceo
Collana Apogeo Education
Editore Maggioli Editore
Dimensione 17x24

Il volume tratta, in modo chiaro e comprensibile anche per chi non sia esperto di informatica o neurofisiologia, delle reti neurali artificiali (Artificial Neural Networks), sistemi di elaborazione dell’informazione il cui funzionamento trae ispirazione dal cervello umano, e di come le enormi potenzialità di tali sistemi, dovute alla capacità di apprendere autonomamente, possano essere utilizzate per l’analisi e la previsione dei fenomeni sociali. Una prima parte teorica introduce l’evoluzione storica e le capacità dell’intelligenza artificiale, illustra le differenti tipologie e architetture di rete neurale artificiale ed esamina le metodologie utilizzate per poter effettuare previsioni in campo sociale. Completa il testo una parte pratica, costituita da alcuni esempi applicativi in una serie di campi della ricerca sociale, fra i quali la previsione di flussi turistici, di stabilità politica di un paese, il criminal profiling, il fenomeno della dispersione scolastica. 


L'Autore


Sergio Bedessi si occupa da molti anni di reti neurali artificiali e in particolare del loro impiego a fini di previsione, con un focus particolare sulla previsione dei fenomeni sociali. Laureato in architettura e in scienze politiche, con una terza laurea specialistica in metodologia e ricerca empirica delle scienze sociali, ha collaborato con vari istituti di ricerca, fra i quali CSSII – Centro Studi Strategici Internazionali ed Imprenditoriali dell’Università di Firenze, ISPRI – Istituto per gli Studi di Previsione e le Ricerche Internazionali, CEDUS – Centro documentazione sicurezza urbana, ed è stato docente presso l’Università di Firenze.
Autore di libri ed articoli, fra i quali alcuni sull’applicazione delle reti neurali artificiali al criminal profiling, alla previsione dei fenomeni correlati alla sicurezza urbana, all’uso di modelli di previsione ibridi che vedono l’uso delle reti neurali artificiali insieme a metodologie di decision making multicriterio.

Previsioni con le reti neurali

Premessa

I Dall’intelligenza artificiale alle reti neurali artificiali
1.1 Gli studi sull’intelligenza artificiale
1.2 I sistemi esperti
1.3 Le reti neurali

II Le reti neurali artificiali: architettura, tipologie, utilizzazione
2.1 Definizioni, generalità e cenni storici
2.2 Le motivazioni biologiche delle reti neurali artificiali
2.3 Reti supervisionate
2.4 Reti non supervisionate
2.5 Gli sviluppi ulteriori
2.6 Uno schema di classificazione generale
2.7 Le attuali utilizzazioni delle reti neurali artificiali e il futuro

III Le possibilità di previsione dei fenomeni sociali tramite le reti neurali artificiali
3.1 Fenomeni sociali, complessità e incertezza
3.2 Le reti neurali artificiali come strumento di approccio, previsione e simulazione dei fenomeni sociali

IV La previsione dei fenomeni sociali mediante le reti neurali artificiali
4.1 Uno schema metodologico generale
4.2 Indicatori, variabili e normalizzazione
4.3 Tipologia di rete da utilizzarsi
4.4 Metodologia di utilizzazione: apprendimento
4.5 Metodologia di utilizzazione: previsione ed analisi

V Alcuni esempi di previsione di fenomeni sociali
5.1 La previsione dei flussi turistici a livello aggregato
5.2 La previsione di stabilità politica di un paese
5.3 Il fenomeno della dispersione scolastica: possibilità previsionali
5.4 Criminal profiling tramite reti neurali artificiali

Conclusioni
Appendice A I software di emulazione di rete neurale artificiale più diffusi
Appendice B Precursori dell’intelligenza artificiale
Appendice C Appunti di neurofisiologia

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