Intelligenza artificiale e soft computing

Lorenzo Schiavina, Giancarlo Butti

Intelligenza artificiale e soft computing

Applicazioni pratiche per aziende e professionisti

Il testo presenta in forma didattica, e senza uso di formalismi matematici, i principi del soft computing (logica fuzzy, reti neurali, algoritmi genetici) e le sue applicazioni pratiche, al fine di consentire al lettore di sviluppare egli stesso un sistema esperto neuro fuzzy. Un testo rivolto a un pubblico di imprenditori, professionisti, ricercatori e studenti.

Printed Edition

24.00

Pages: 208

ISBN: 9788891753076

Edition: 1a ristampa 2023, 1a edizione 2017

Publisher code: 100.875

Availability: Discreta

Pages: 208

ISBN: 9788891756718

Edizione:1a edizione 2017

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Format: PDF con DRM for Digital Editions

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Pages: 208

ISBN: 9788891756923

Edizione:1a edizione 2017

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Il volume presenta in forma didattica e senza uso di formalismi matematici i principi del soft computing (logica fuzzy, reti neurali, algoritmi genetici), che sono i contenuti applicativi dell'intelligenza artificiale.
Il libro, dedicato ad un pubblico molto vasto fatto di imprenditori, professionisti, ricercatori, studenti, ha lo scopo di consentire al lettore di sviluppare egli stesso un Sistema Esperto (SE) neuro fuzzy.
Dopo una doverosa presentazione degli aspetti teorici che stanno alla base di queste tecnologie, vengono analizzate le problematiche ed il percorso che hanno portato allo sviluppo di una serie di sistemi esperti realizzati mediante l'ambiente neuro fuzzy FuzzyWorld. Dall'idea allo sviluppo di un'applicazione, vengono illustrati diversi esempi di sistemi esperti realmente operativi: SE per la diagnosi elettroforetica in uso al S. Raffaele di Milano, SE per la valutazione della preparazione atletica dei calciatori in uso presso squadre di serie A e B, SE per l'ambiente finanziario, SE per la pianificazione della produzione e gestione del magazzino.
Completa il volume una puntuale descrizione dello sviluppo di un sistema esperto per l'analisi del rischio, tema molto caro alle aziende. In particolare viene presentato sia l'approccio tradizionale basato sull'uso di impostazione di regole, sia l'approccio DI-RO, che consente la creazione di un sistema esperto semplicemente fornendo a FuzzyWorld un foglio Excel nel quale siano rappresentati gli antecedenti ed i conseguenti di qualunque problema.

Lorenzo Schiavina, già professore di Ricerca Operativa all'Università Cattolica, si occupa di informatica dal 1964. Autore di oltre 80 pubblicazioni è stato il primo in Italia ad occuparsi di programmazione ad oggetti (Smalltalk). Ha sviluppato applicazioni in ambito finanziario e gestionale, fra i quali MIDA (pacchetto ufficiale di Hewlett-Packard per 5 anni) di cui sono stati venduti in Italia più di 250.000 esemplari. Si occupa da 30 anni di logica fuzzy e nel 2000 ha sviluppato FuzzyWorld ambiente per lo sviluppo di SE per la didattica ed applicazioni reali.

Giancarlo Butti, certificazioni/qualificazioni BS 7799, ISO IEC 27001, CRISC, ISM, DPO, CBCI, AMBCI, è project manager, security manager ed auditor presso gruppi bancari, oltre che consulente in sicurezza e privacy presso aziende di diversi settori e dimensioni. Autore di oltre 700 articoli, 21 libri, 6 opere collettive, è membro della Faculty di ABI Formazione e docente presso altre istituzioni. È socio e proboviro di ISACA, socio del CLUSIT e BCI. Partecipa a numerosi gruppi di lavoro (ABI, UNINFO, ISACA) in materia di sicurezza e privacy ed è fra i coordinatori di www.europrivacy.info

Parte I
Intelligenza artificiale e soft computing
(Un po' di storia dell'informatica (per capire come siamo arrivati al soft computing); Il soft computing; Logica fuzzy; Cosa è un Sistema Esperto?; Sistemi esperti con logica fuzzy; Il paradigma di sviluppo di un SE fuzzy; Peculiarità dei SE neuro fuzzy in ambiente aziendale)
Reti neurali ed algoritmi genetici
(Le reti neurali; L'algoritmo di back-propagation; I fuzzy sets come reti neurali; Gli algoritmi genetici)
FuzzyWorld: un approccio innovativo alla tecnologia dei SE
(Un framework per oggetti fuzzy; Cos'è un modello; Cosa sono i dati ed i comportamenti di un oggetto; Cosa è un oggetto?; Il limite del comportamento degli oggetti; Il supporto teorico di FuzzyWorld; La generazione di sistemi esperti con FuzzyWorld; FuzzyWorld come sistema neuro-fuzzy; L'ottimizzazione del sistema esperto generato da FuzzyWorld; L'utilizzo di FuzzyWorld)
Sviluppare un sistema esperto
(Il tema prescelto: l'analisi dei rischi; Sviluppare un sistema esperto per l'analisi dei rischi; Il primo modello; Il secondo modello; Il terzo modello; L'addestramento mediante importazione da file esterni)
Parte II
Caso A: Analisi di elettroforesi capillare
(Presentazione del caso; Lo sviluppo del SE; Uso dell'applicazione; Conclusioni)
Caso B: Progetto Fuzzy Player
(Presentazione del caso; Il progetto; Schema sistemistico del progetto; Schema di definizione dei dati di valutazione; L'evoluzione)
Caso C: Progetto Flow e prestazione eccellente
(Presentazione del caso; Il modello; Il questionario)
Caso D: Sperimentazione della teoria dei fuzzy sets in una banca e nei fondi di investimento
(Presentazione del caso; Il modello elementare; Il modello esteso; I fuzzy sets nel settore dei fondi di investimento)
Caso E: Un approccio neuro-fuzzy alla previsione dei prezzi di borsa
(Presentazione del caso; Le previsioni di borsa; Le modalità della sperimentazione; Conclusioni)
Caso F: Schedulatore neuro-fuzzy
(Presentazione del caso; Il modello; I risultati del test)
Caso G: Gestione delle scorte di magazzino
(Presentazione del caso; Lo sviluppo del SE: la definizione delle variabili; Lo sviluppo del SE: il modello; Conclusioni)
Appendici
Appendice A - Fuzzy sets
(Definizioni; Sistemi esperti)
Appendice B - Glossario
Bibliografia.

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