PYTHON E MACHINE LEARNING 1/ED
Capitolo 1 Primi programmi
Capitolo 2 Collection
Capitolo 3 Funzioni
Capitolo 4 Oggetti
Capitolo 5 NumPy
Capitolo 6 Pandas
Capitolo 7 Introduzione al machine learning
Capitolo 8 Reti neurali
Capitolo 9 Reti neurali convoluzionali
Capitolo 10 Reti neurali ricorrenti
Capitolo 11 Reti neurali generative
Nei corsi universitari e nella formazione professionale di alto livello Python ha ormai spodestato giganti come Java, perché possiede la flessibilità dei linguaggi dinamici quali JavaScript, PHP, Perl, ma è più semplice da programmare e al tempo stesso più rigoroso. Python è, inoltre, il linguaggio incontrastato del machine learning: i più importanti framework in quest’ambito sono scritti e pensati per lui. Di fatto oggi senza conoscerlo non si può accedere alle applicazioni di Intelligenza Artificiale. Il libro nasce dunque come una guida graduale all’apprendimento della programmazione Python e delle sue librerie scientifiche NumPy e Pandas, ai concetti di machine learning e deep learning e alla loro implementazione nel linguaggio, anche con framework come TensorFlow-Keras. L’obiettivo è ridurre i tempi di studio necessari per apprendere l’essenza del linguaggio e la sua applicazione consapevole alle reti neurali. Il metodo seguito pone grande attenzione all’ordine di presentazione degli argomenti, alla scelta delle esemplificazioni, al raccordo con i concetti teorici. L’approccio, pur rigoroso, riduce al minimo l'uso di concetti forma- li-matematici per la comprensione e applicazione dei modelli e concentra quel che serve per entrare nel mondo delle reti neurali, provando nella pratica, toccando con mano. Il percorso didattico non richiede alcun prerequisito di conoscenza di Python e di machine learning.
Alessandro Bellini è laureato in Ingegneria Elettronica e ha conseguito un Dottorato di Ricerca in Informatica e Telecomunicazioni. Ha vissuto di persona nei primi anni Novanta l’ultimo AI Winter quando le reti neurali erano solamente multi-layer perceptron, si programmava in C, non esistevano le GPU e ancora le ReLU dovevano essere inventate. Ha insegnato Ingegneria del Software alle Università degli Studi di Firenze e di Siena come professore incaricato. Ha applicato tecniche di Intelligenza Artificiale in importanti progetti di interesse nazionale e internazionale, per esempio per il voto dei cittadini italiani all’estero, e continua a svolgere attività di ricercatore indipendente sui metodi di formalizzazione di sistemi di machine learning basati su reti neurali e sulle BlockChain. Socio fondatore di Mathema, ha pubblicato per McGraw Hill con Andrea Guidi: Perl e internet e Linguaggio C. Guida alla programmazione quest’ultimo giunto alla sesta edizione.
Andrea Guidi è laureato in Scienze dell’Informazione all’Università di Pisa. Ha insegnato Fondamenti, Linguaggi e Basi di Dati presso il Politecnico E.S.PO.CH. (Escuela Superior Politécnica de Chimborazo) dell’Università dell’Ecuador. Il suo interesse si è rivolto principalmente alla formazione informatica in ambito universitario e professionale, con particolare attenzione alle metodologie didattiche. Ha ricoperto i ruoli di responsabile progetti e della formazione per primarie aziende internazionali. Socio di Software Products Italia, dall’esordio come autore con Alfabetizzazione informatica del 1986, ha pubblicato numerose opere tra cui per McGraw Hill: Guida a SQL, Programmare in Java e con Alessandro Bellini Linguaggio C. Guida alla programmazione, giunto nel 2021 alla sua sesta rinnovata edizione. È autore del thriller storico-matematico I segreti di Pitagora di La Lepre Edizioni.