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Scacco alla pandemia con l’intelligenza artificiale

Da un sistema di allerta precoce alla gestione ottimale della crisi socio-economica
Prezzo speciale 14,25 €
SCONTO 5%
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Anzichè 15,00 €
Disponibile

Autori Sergio Bedessi

Pagine 160
Data pubblicazione Gennaio 2022
Data ristampa
Autori Sergio Bedessi
ISBN 8891655677
ean 9788891655677
Tipo Cartaceo
Sottotitolo Da un sistema di allerta precoce alla gestione ottimale della crisi socio-economica
Collana Sociale & Sanità
Editore Maggioli Editore
Dimensione 15x21
  • Spedizione in 48h
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Autori Sergio Bedessi

Pagine 160
Data pubblicazione Gennaio 2022
Data ristampa
Autori Sergio Bedessi
ISBN 8891655677
ean 9788891655677
Tipo Cartaceo
Sottotitolo Da un sistema di allerta precoce alla gestione ottimale della crisi socio-economica
Collana Sociale & Sanità
Editore Maggioli Editore
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L’idea è semplice: l’intelligenza artificiale – e in particolare le reti neurali – possono essere efficienti, più di altre metodologie, nelle previsioni collegate ai fenomeni epidemici e pandemici.

Più che altro possono aiutare i decisori politici nel dosare attentamente le varie misure adottate per cercare di limitare le ripercussioni fortemente negative sul tessuto socio-economico.

Il volume si configura così come un piccolo manuale per i decisori politici, ma anche un testo per chiunque voglia comprendere le dinamiche epidemiche e i correlati modelli e metodi di previsione, e capire che cosa non ha funzionato nel caso Covid-19.

Sergio Bedessi
Si occupa da molti anni di intelligenza artificiale, in particolare di reti neurali, argomenti sui quali ha scritto libri, articoli e tenuto docenze, anche universitarie, con riferimento specifico all’uso delle reti neurali per la previsione dei fenomeni sociali. Collabora con il CSSII Centro Studi Strategici Internazionali e Imprenditoriali dell’Università degli Studi di Firenze e con altri istituti di ricerca nel campo della sicurezza. Laureato in Architettura, in Scienze politiche e con una terza laurea specialistica in Metodologia e ricerca empirica nelle Scienze sociali, ha conseguito altre specializzazioni. Maggiori notizie sull’autore su www.bedessi.org.

L’idea è semplice: l’intelligenza artificiale – e in particolare le reti neurali – possono essere efficienti, più di altre metodologie, nelle previsioni collegate ai fenomeni epidemici e pandemici.

Più che altro possono aiutare i decisori politici nel dosare attentamente le varie misure adottate per cercare di limitare le ripercussioni fortemente negative sul tessuto socio-economico.

Il volume si configura così come un piccolo manuale per i decisori politici, ma anche un testo per chiunque voglia comprendere le dinamiche epidemiche e i correlati modelli e metodi di previsione, e capire che cosa non ha funzionato nel caso Covid-19.

Sergio Bedessi
Si occupa da molti anni di intelligenza artificiale, in particolare di reti neurali, argomenti sui quali ha scritto libri, articoli e tenuto docenze, anche universitarie, con riferimento specifico all’uso delle reti neurali per la previsione dei fenomeni sociali. Collabora con il CSSII Centro Studi Strategici Internazionali e Imprenditoriali dell’Università degli Studi di Firenze e con altri istituti di ricerca nel campo della sicurezza. Laureato in Architettura, in Scienze politiche e con una terza laurea specialistica in Metodologia e ricerca empirica nelle Scienze sociali, ha conseguito altre specializzazioni. Maggiori notizie sull’autore su www.bedessi.org.

Prefazione di Sergio Bedessi
Introduzione
1. Epidemie e pandemie
1.1. I fenomeni epidemici e pandemici
1.2. Gli indicatori epidemici e le problematiche connes¬se
1.3. Modelli e metodi utilizzati per le previsioni dell’anda¬mento epidemico/pandemico
2. L’epidemia Covid-19
2.1. Covid-19. L’evoluzione nelle varie fasi: inizio, epide¬mia, pandemia, diminuzione, stagnazione, nuova fa¬se epidemia
2.2. Gli indicatori specifici per Covid-19
2.3. I metodi previsionali utilizzati
3. Una nuova visione dei fenomeni epidemici
3.1. Epidemie e pandemie come fenomeno sociale
3.2. Le previsioni dei fenomeni sociali: elementi teorici, metodologici, indicatori e strumenti di previsione
4. Strumenti di previsione innovativi in campo epidemico
4.1. Intelligenza artificiale e reti neurali come strumento di previsione
4.2. Previsioni di andamento epidemiologico tramite ANN
4.3. Metodi di previsione a confronto sul fenomeno Co¬vid-19
4.4. Dati epidemiologici e informazioni non strutturate: il ruolo dell’intelligence
4.5. Dalle previsioni a un sistema di early warning per le future epidemie
5. Conclusioni
Bibliografia essenziale

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