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La nuova intelligenza digitale

Come trasformare i dati in decisioni per progettare il futuro
Prezzo speciale 26,60 €
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Anzichè 28,00 €
Disponibile

Autori Gaetano Bruno Ronsivalle

Pagine 322
Data pubblicazione Aprile 2022
Data ristampa
ISBN 8891657725
ean 9788891657725
Tipo Cartaceo
Sottotitolo Come trasformare i dati in decisioni per progettare il futuro
Collana Apogeo Education
Editore Maggioli Editore
Dimensione 13,5x21
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Autori Gaetano Bruno Ronsivalle

Pagine 322
Data pubblicazione Aprile 2022
Data ristampa
ISBN 8891657725
ean 9788891657725
Tipo Cartaceo
Sottotitolo Come trasformare i dati in decisioni per progettare il futuro
Collana Apogeo Education
Editore Maggioli Editore
Dimensione 13,5x21
La gestione dei dati digitali costituisce una delle competenze chiave per affrontare le sfide della complessità.

La qualità delle decisioni e delle strategie che coinvolgono individui e organizzazioni dipende sempre più dalla capacità di estrarre, filtrare e assemblare dati da cui distillare informazioni e indicazioni operative per risolvere problemi pratici.

L’obiettivo del volume consiste nel fornire indicazioni metodologiche, teoriche e applicative per imparare a presidiare in modo efficace le fasi di acquisizione, archiviazione, elaborazione e rappresentazione dei dati digitali, con un focus specifico sulle potenzialità del Machine Learning e sulle principali funzioni degli strumenti di Data Analysis.

Il manuale è destinato a tutti coloro i quali desiderano valorizzare le proprie competenze specifiche attraverso l’integrazione di tecniche elementari per la ricerca, l’organizzazione, l’interpretazione e la visualizzazione dei dati digitali nei diversi ambiti disciplinari, al fine di migliorare la qualità delle proprie previsioni e decisioni.

Gaetano Bruno Ronsivalle
Docente di tecnologie informatiche presso le Università di Verona, di Bologna e di Napoli. È Amministratore di WeMole e consulente scientifico dell’ABI.

La gestione dei dati digitali costituisce una delle competenze chiave per affrontare le sfide della complessità.

La qualità delle decisioni e delle strategie che coinvolgono individui e organizzazioni dipende sempre più dalla capacità di estrarre, filtrare e assemblare dati da cui distillare informazioni e indicazioni operative per risolvere problemi pratici.

L’obiettivo del volume consiste nel fornire indicazioni metodologiche, teoriche e applicative per imparare a presidiare in modo efficace le fasi di acquisizione, archiviazione, elaborazione e rappresentazione dei dati digitali, con un focus specifico sulle potenzialità del Machine Learning e sulle principali funzioni degli strumenti di Data Analysis.

Il manuale è destinato a tutti coloro i quali desiderano valorizzare le proprie competenze specifiche attraverso l’integrazione di tecniche elementari per la ricerca, l’organizzazione, l’interpretazione e la visualizzazione dei dati digitali nei diversi ambiti disciplinari, al fine di migliorare la qualità delle proprie previsioni e decisioni.

Gaetano Bruno Ronsivalle
Docente di tecnologie informatiche presso le Università di Verona, di Bologna e di Napoli. È Amministratore di WeMole e consulente scientifico dell’ABI.

Introduzione
Ringraziamenti
PARTE I Il tramonto dell'universo analogico
Capitolo 1 – Il fascino discreto del digitale
Abstract – Obiettivi – Keyword
Stati di realtà sublimata
Il profumo della carta e il sapore della mortadella
Figure retoriche e assordanti analogie
Il fascino discreto del digitale
Conoscenza ad alta velocita
Una soluzione pratica ed elegante …
… ma solo per pochi!
Intelligentia ex machina
Oltre il riduzionismo computazionale
Macchine “intelligenti”, ma non troppo
A nostra immagine e somiglianza
La migliore delle macchine possibili
Come il canto dei fanciulli
L’universo digitale di Karlheinz Stockhausen
Capitolo 2 – Viaggio al centro di Oasis
Abstract – Obiettivi – Keyword
Prolegomeni alla realtà digitale
La sfera astronomica
La sfera ecologica
La sfera politica
La sfera economica
La sfera sociale
La sfera individuale
Epilogo
L’universo virtuale di Steven Spielberg
Capitolo 3 – Ercole al bivio: decisione, futuro e complessità
Abstract – Obiettivi – Keyword
Fotogrammi ad alta risoluzione
Eresie a più dimensioni
More geometrico
Fisiologia del processo decisionale
Microfisica della decisione
Prevedere per decidere
Si fa presto a dire Futuro!
Endecasillabi di complessità
Sistemi complessi
Criminal Minds
Complessità aumentata
Mr. Nobody e il dramma della possibilità
Flatlandia e la rivelazione della sfera
Capitolo 4 – La nuova intelligenza digitale
Abstract – Obiettivi – Keyword
Ad Parnassum!
Profezia corpuscolare
Siamo tutti dentro il quadro
Conversazioni analogiche sull’anima
Proprietà emergente
Sistemi intelligenti
Particelle elementari di ragion pura
Intelligenza digitale a sei dimensioni
Il nuovo Sistema Operativo della mente
Requisiti tecnici per la nuova installazione
Macchine che pensano con noi
Alla ricerca dell’equilibrio
La sintesi granulare e i paesaggi sonori di Barry Truax
PARTE II La nuova intelligenza digitale a sei dimensioni
Capitolo 5 – Dal caos primordiale al regno dei bit
Abstract – Obiettivi – Keyword
“C’e qualcuno che parla tedesco?”
D@tafication
Miti e leggende
La struttura non elementare del dato
Colui che osserva
Il dato al microscopio
Come si costruisce un dato
Dalla costruzione all’acquisizione dei dati digitali
Non c’e dato senza errore
Data Economy
La febbre dell’oro
Materia prima in purezza
Titanic Disaster Dataset
Inter sidera versor
Segnali, messaggi e interpretazione del mondo secondo Zemeckis
Capitolo 6 – Alla ricerca del dato perduto
Abstract – Obiettivi – Keyword
Ricercare a tre voci
Memoria: una definizione operativa
La memoria e le sue sorelle
Tratti caratteristici e funzioni
La memoria-bidone
Identikit della memoria digitale
La memoria puntiforme
La memoria lineare
La memoria relazionale
La memoria reticolare
Nella Great Workroom
Il dio bambino
La memoria patologica di Funes
Ritorno a Solaris
La foresta “intelligente” di Wright
Capitolo 7 – Fisiologia del pensiero positronico
Abstract – Obiettivi – Keyword
Sogni positronici
Il luogo ideale dell’intelligenza digitale
Modellizzazione del sistema
Esempio di modellizzazione
Definizione del problema
Dal Caos all’armonia delle forme
Ogni cosa al posto giusto!
Sublime regressione
Ritorno al futuro (del passato)
Tra le righe di parole evanescenti
Analisi statistica del dataset
Implementazione del modello
Addestramento e apprendimento
Parata di eroi
Shopping in Diagon Alley
Risveglio positronico
Elettrodomestici intelligenti ai tempi di Asimov
Capitolo 8 – Il colore dei dati
Abstract – Obiettivi – Keyword
Fotogrammi di guerra
Questioni di metodo
Analisi preliminare
Macro-Design
Tassonomia dei livelli di rappresentazione
Mille sfumature di grafico
Micro-Design
Il laboratorio della comunicazione
Modelli mentali e rappresentazione
Rappresentare per decidere
Non solo parole, numeri e immagini
Guida galattica per autostoppisti
Capitolo 9 – La costruzione geometrica delle decisioni
Abstract – Obiettivi – Keyword
Missione Alphaville
Complessi di inferiorità
Macchine in cerca di autonomia
Il motore dell’intelligenza digitale
Come si costruisce un decisore meccanico
Società Cibernetica Sirio
La SCS nel 2022: il punto di partenza
2023/2024: primi passi verso l’automazione
2025: previsione e classificazione automatica
2027/2029: la nuova intelligenza digitale
2032: il sistema geometrico-decisionale
Quando la fantascienza e pura realtà
Tassonomia dei sistemi decisionali
La Nuova Società Cibernetica Sirio
Le macchine intelligenti della Nouvelle Vague
Il cadetto Ender Wiggins e il simulatore di guerra spaziale
Capitolo 10 – Intelligenza digitale allo specchio
Abstract – Obiettivi – Keyword
La storia degli dei
Termostati, complessità e supervisori
Intelligenza digitale D.O.C.G.
Decisioni a rischio
Il modello di valutazione della qualità
Qualità del processo decisionale
Qualità degli output: oggetti della valutazione
Qualità degli output: indicatori osservabili
Qualità delle competenze
La costruzione dell’intelligenza digitale
Step 1: raccolta dei dati e archiviazione
Step 2: elaborazione dei dati e reporting
Step 3: adattamento ed evoluzione
Conclusioni: automi allo specchio
Ex Machina
Bibliografia
Filmografia
Autore

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