TensorFlow

Negli ultimi anni, ci ha been una significativa ondata d’adozione di tecnologie come l’intelligenza artificiale (AI) e le macchine learning (ML) in una vasta gamma di settori industriali. I framework come TensorFlow, PyTorch e Scikit-learn sono diventati scelte popolari per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale grazie alla loro versatilità e robustezza. Tuttavia, l’integrazione fluida dell’intelligenza artificiale nelle applicazioni aziendali pronte per la produzione presenta sfide uniche che devono essere affrontate. Spring, un framework aziendale ben riconosciuto, è apprezzato per la sua…

Ecco un tutorial di base sull’impostazione e l’addestramento di modelli di generazione di immagini utilizzando le reti avversarie generative (GAN) con TensorFlow e PyTorch. Questa guida presuppone una comprensione fondamentale di Python e dei concetti di base dell’apprendimento automatico. 1. Impostazione dell’ambiente Installazione delle librerie necessarie Assicurarsi di avere installato Python. È inoltre necessario installare TensorFlow o PyTorch insieme ad altre librerie essenziali. Per TensorFlow: Shell   pip install tensorflow numpy matplotlib Per PyTorch: Shell   pip install torch torchvision…

Per le applicazioni container, è difficile individuare i problemi derivanti dall’eccessivo consumo di memoria. Nel caso in cui l’uso superi il limite di memoria del container, un’applicazione può fallire silenziosamente senza lasciare alcuna traccia. In questo articolo, esplorerò alcune delle tecniche che possono essere utilizzate per identificare la fonte del consumo di memoria in un’applicazione container Java. Tipo di Memoria In un tipico applicazione Java, la memoria può essere ampiamente suddivisa in heap e non-heap. La memoria heap può essere…

Nel mondo in continua evoluzione dell’intelligenza artificiale, i sviluppatori spesso si confondono nella scelta del framework di deep learning giusto. Che si tratti della documentazione estesa di TensorFlow, supportata dalla potenza del Google Brain Team, o del grafo computazionale dinamico di PyTorch, a cura del laboratorio di ricerca AI di Facebook, la scelta è raramente semplice. Alcuni framework risaltano nella segmentazione semantica, mentre altri sono test di benchmark per GPU. Un’esplorazione ci condurrà attraverso le complessità di TensorFlow, PyTorch, Keras,…

In un’epoca in cui l’intelligenza artificiale (AI) non è più un concetto futuribile ma una realtà presente, la sua integrazione nel processo di sviluppo software è diventata sempre più significativa. In qualità di ingegnere software senior profondamente immerso nel mondo dell’AI, ho assistito in prima persona all’impatto trasformativo degli strumenti e dei framework AI nell’ottimizzazione ed elevare lo sviluppo software. Questo blog mira a esplorare i principali strumenti e framework AI che non solo sono benefici ma essenziali per gli…

Nell’era digitale di oggi, la proliferazione della tecnologia Deepfake e delle tattiche di phishing vocale (vishing) rappresenta una sfida significativa per l’autenticità e la sicurezza delle comunicazioni digitali. I Deepfake manipolano audio e video per creare contenuti contraffatti convincenti, mentre il vishing sfrutta la simulazione vocale per ingannare le persone e indurle a rivelare informazioni sensibili. La necessità di identificare e mitigare accuratamente queste minacce è fondamentale per proteggere individui e organizzazioni dalle potenziali conseguenze della disinformazione, frodi e furto…

Una libreria software open-source per intelligenza artificiale e apprendimento automatico è chiamata TensorFlow. Anche se può essere applicata a molte attività, l’allenamento e l’inferenza di reti neurali profonde ricevono particolare attenzione. Google Brain, la divisione di ricerca sull’intelligenza artificiale dell’azienda, ha creato TensorFlow. Dall’uscita iniziale nel 2015, è cresciuta fino a posizionarsi tra le librerie di apprendimento automatico più utilizzate al mondo. Python, C++ e Java sono solo alcune dei linguaggi di programmazione con cui TensorFlow è accessibile. Inoltre, funziona…

Questo articolo è un estratto dal mio libro TinyML Cookbook, Seconda Edizione. Potete trovare il codice utilizzato nell’articolo qui. Preparazione L’applicazione che progeremo in questo articolo mira a registrare continuamente un clip audio di 1 secondo e eseguire l’inferenza del modello, come illustrato nell’immagine seguente: Figura 1: Compiti di registrazione e elaborazione eseguiti in sequenza Dalla timeline dell’esecuzione delle attività mostrata nell’immagine precedente, si può osservare che l’estrazione delle caratteristiche e l’inferenza del modello vengono sempre eseguite dopo la registrazione…

Il calcolo della norma dei vettori è essenziale sia nell’intelligenza artificiale che in computing quantistico per compiti come la scalatura, la regolarizzazione, le metriche di distanza, i criteri di convergenza, la rappresentazione degli stati quantistici, il mantenimento dell’unitarietà delle operazioni, la correzione degli errori e la progettazione di algoritmi e circuiti quantistici. Imparerai come calcolare la norma euclidea (norma/distanza), nota anche come norma L2, di un tensore monodimensionale (1D) nei Python library come NumPy, SciPy, Scikit-Learn, TensorFlow, e PyTorch.  Comprendere…