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Molto probabilmente la tua domanda è stata “Come posso studiare intelligenza artificiale da autodidatta?” o più o meno una frase del genere.

Beh sei atterrato sull’articolo giusto. In questa guida ti consiglierò come studiare intelligenza artificiale in maniera intelligente e del tutto autonoma, seguendo corsi gratuiti e/o a pagamento (prezzo basso).

Ho scritto questa guida perché anche io come te e molte altre persone che ho conosciuto, ci sentivamo persi all’inizio del nostro percorso. Non sapevamo da dove iniziare e quale fosse la giusta strada da seguire.

Così mi sono detto “Antonio c’è bisogno di scrivere una bella guida che possa essere d’aiuto alle altre persone che inizieranno in questo settore”. 

In questo articolo ti parlerò di come studiare al meglio intelligenza artificiale e ti consiglierò i corsi da cui potrai attingere più conoscenza, durante il tuo studio.

Prima di cominciare però, sappi che questa guida non specificherà quali professioni potrai intraprendere con i corsi che seguirai. Una volta che avrai completato il percorso e sarai più consapevole potrai decidere tu stesso quale direzione intraprendere.

Non mi dilungo più di tanto, cercherò di rendere questa guida quanto più comprensibile e sintetica possibile, promesso!

P.S. Prima di cominciare qualsiasi cosa leggi l’articolo fino in fondo, miraccomando.

Sei pronto?

3…

…2…

…1…

…Incominciamo!

Studiare intelligenza artificiale: La mia esperienza

Per iniziare e riuscirti a far comprendere meglio quello che verrà, ti racconto quella che è stata e quella che è più che altro, la mia esperienza.

Se sei arrivato su questo articolo, sai sicuramente cos’è l’intelligenza artificiale e ti interessa approfondire tale disciplina.

Beh devi sapere che non è semplice. Il campo dell’intelligenza artificiale è più variegato di quello che può sembrare.

Tranquillo, anche io all’inizio non lo sapevo.

Da inesperto, agli inizi, mi sono fatto un’idea generale sull’AI. Ho seguito un corso gratuito fatto dalla Finlandia che serve per formare i giovani sull’argomento. Questo breve corso è stato fatto davvero bene e non ci sono nozioni troppo tecniche, anche se…(ci arriveremo tra poco).

Il corso in questione si chiama “Elements of AI” e se ti va lo puoi seguire tranquillamente online e in italiano (quando l’ho seguito la versione italiana non era ancora disponibile).

Dopo aver finito questo corso, ho continuato a formarmi online tramite fonti gratuite e a pagamento.

Ad esempio, nel momento in cui sto scrivendo questo articolo, dopo aver seguito corsi sulla programmazione in Python, corsi sul machine learning e corsi sul deep learning, sto continuando ad approfondire il campo della computer vision perché è quello che al momento mi piace di più.

Oggi grazie alla mia esperienza nella frequentare corsi, ti raccomanderò quello che ritengo migliore per iniziare ad approfondire il campo dell’intelligenza artificiale.

Prima di consigliarti il primo corso però, voglio fare qualche appunto.

Perché studiare intelligenza artificiale?

Per alcune persone studiare intelligenza artificiale non è del tutto semplice. Ci vuole molta pazienza e molta determinazione.

Credo che studiare intelligenza artificiale sia una delle cose che più mi abbia aperto gli occhi. Mi ha permesso di accedere ad una conoscenza che prima ancora di approfondire questa materia non avevo. Mi ha permesso di conoscere quello che si cela dietro alle tecnologie odierne. Ma soprattutto mi ha dato la possibilità di conoscere il suo estremo e illimitato potenziale.

Questa tecnologia è il presente ma sarà soprattutto il futuro. Qualunque cosa vedrai implementare nel mondo, d’ora in poi avrà un pezzo di intelligenza artificiale integrata!

L’intelligenza artificiale è come il sale. La puoi mettere ovunque.

Antonio Furioso – (si mi autocito perché la frase è divertente.)

Quindi puoi decidere se prendere parte al cambiamento o dedicarti ad altro.

E se te lo stai chiedendo: No, non è troppo tardi!

Anche se l’AI è una tecnologia scoperta molto tempo fa, il suo potenziale si sta espandendo solo oggi e continuerà a farlo nei prossimi decenni.

Quindi ecco perché dovresti studiare intelligenza artificiale!

Se vuoi approfondire il perché studiare intelligenza artificiale ho un articolo che fa al caso tuo.

Ma quali opportunità lavorative ti può offrire?

Come ti dicevo prima, il campo AI è davvero molto vasto. L’intelligenza artificiale si può davvero applicare in ogni settore, anche quello che ti piace di più.

Pensaci bene!

“Ok, ma cosa potrei fare una volta che ho seguito questi corsi e/o approfondito uno dei sotto-campi dell’AI?”

Bene, ci sono molti lavori che puoi intraprendere studiando questa disciplina. Molti di questi lavori inoltre, vengono pagati davvero bene fino a raggiungere cifre come 140.000 dollari in America (in Italia arrivano ad un massimo di 60.000 mila euro annui).

Quali sono alcuni di questi lavori? Eccoti qui un breve elenco:

  • AI Engineer
  • Machine Learning Engineer
  • Machine Learning Developer
  • Data Analyst
  • Data Engineer
  • Data Scientist
  • Computer Vision Engineer
  • Computer Vision Researcher
  • Computer Vision Developer
  • Natural Language Processing Expert
  • Natural Language Understanding Expert
  • e tanto altro…

Ma ci sono lavori dove non è necessario saper programmare?

Programmare non entusiasma tutti e forse neanche a te, per questo ho una buona notizia che ti potrebbe piacere. 

In questo campo ci sono anche lavori in cui non devi toccare il linguaggio di programmazione. La maggior parte di queste figure professionali collaborano con i team di sviluppo e ricerca, altre svolgono solo un ruolo di consulenza e vendita.

Fantastico vero?

Si, è davvero molto bello se non sei un’amante della programmazione.

Nonostante questo però, il mio consiglio è quello di studiare il campo della programmazione per via di quello che ne consegue. Tuttavia un consulente con basi troppo generali non sarà mai un buon consulente.

Ora passiamo al nocciolo di questa guida e vediamo il percorso che puoi seguire per conoscere meglio l’intelligenza artificiale e contribuire a cambiare il mondo.


Siccome voglio che tu sia consapevole di quello a cui stai andando incontro, durante la lettura e accanto ad ogni link, ti inserirò degli asterischi per indicare se il corso è

  1. gratuito (*).
  2. a pagamento(**).
  3. è un corso a pagamento che puoi seguire gratuitamente (***).

Inoltre, a fine articolo ti dirò perché è importante che alcuni di questi corsi tu li faccia a pagamento o meno.

P.S.S. Per uno studio migliore segui l’ordine dell’articolo, altrimenti se una determinata cosa l’hai già studiata o approfondita salta quella parte.


Studiare intelligenza artificiale dalle basi

Seguire solo il corso Elements of AI che ho consigliato prima non ti aiuterà a raggiungere i tuoi obiettivi, servirà solo a farti un’idea generale di quella che è l’AI e il suo potenziale.

Ma devo esserti sincero, il corso Elements of AI anche se mi ha aiutato a farmi un’idea generale, un po’ mi ha confuso all’inizio e per questo successivamente ho dovuto riprendere in mano alcuni concetti.

Se vuoi puoi seguire questo corso gratuito in contemporanea con il resto del tuo percorso oppure puoi decidere di saltarlo se sai più o meno di cosa stiamo parlando o hai almeno letto questi articoli (Intelligenza Artificiale, Machine Learning, Deep Learning) qui su Neuragate.

Come iniziare il tuo percorso?

Per iniziare questa nuova strada, quello che ti consiglio è di conoscere un linguaggio di programmazione. In questa guida i corsi che ti consiglierò utilizzano Python come linguaggio di default.

python - studiare intelligenza artificiale

Python per me è uno dei linguaggi più semplici che ci sono in ambito programmazione, anche se per molti può non essere così. Inoltre questo linguaggio, è il più utilizzato e supportato dalla community di Intelligenza Artificiale. 

Come molti altri linguaggi può essere imparato online e gratuitamente.

Il mio consiglio è quello di impararlo seguendo questo corso chiamato Python for everybody *** (consigliato acquistare la specializzazione, non il corso singolo) perché oltre ad essere strutturato davvero bene, permette di esercitarti man mano che studi l’argomento.

Altrimenti, se vuoi seguire un altro tipo di strada, puoi studiare python gratuitamente ed esercitarti per conto tuo seguendo questi tutorial* molto pratici (studia solo i tutorial delle sezioni “Basics” e “Intermediate Python Fundamentals”) ma tieni in conto che dovrai cercare da solo gli esercizi più adatti all’argomento specifico.

Se non le odi, le ami

Di cosa sto parlando secondo te?

Queste due materie non le puoi evitare se non ti piacciono. Sono dei passi fondamentali se vuoi conoscere bene l’intelligenza artificiale e i suoi algoritmi.

Sì, sto parlando di matematica e statistica. Ma non ti preoccupare, non devi essere a conoscenza di tutto quello che è la matematica e la statistica.

ATTENZIONE: prima di arrivare ai corsi da seguire, ti voglio dire che le due materie sopracitate sono veramente fondamentali nel settore dell’Intelligenza Artificiale.

La statistica viene soprattutto applicata alla visualizzazione dati (molto utile per predire i fenomeni grazie al Machine Learning), mentre la matematica (o algebra) è fondamentale per capire quello che si nasconde dietro agli algoritmi che vengono usati nell’AI.

Quali sono le fonti dove poter studiare queste due materie?

Una delle fonti migliori da cui attingere queste nozioni è sicuramente Khan Academy*. Questa è una delle risorse completamente gratuite e più fornite in ambito scientifico (soprattutto).

Purtroppo però non è semplice consigliarti un percorso da seguire. Qui i corsi sulla matematica sono davvero tanti, anche se molto completi.

Per questo motivo ecco delle fonti dove puoi studiare quello che serve anche gratuitamente, seguendo i corsi anche in modalità audit (clicca sul corso singolo > “Enroll” > “Audit mode”).

Per conoscere meglio i concetti statistici e le sue basi ti consiglio di seguire i video su YouTube fatti del canale StatQuest, ecco qui la playlist per le basi di statistica*.

Parlando di algebra invece, la specializzazione: “Mathematics for Machine Learning”*** è adatta a darti le nozioni necessarie per approfondire concetti matematici di machine learning.

Consiglio spassionatissimo: segui questi corsi attentamente poiché molti concetti ti torneranno utili nella vita e nelle applicazioni dei tuoi algoritmi.

Utilizziamo quello che abbiamo appreso per visualizzare dati

Come procedere dopo aver seguito corsi di matematica per Machine Learning e statistica?

Una volta seguiti i corsi consigliati fino ad ora, puoi cimentarti nella parte di visualizzazione dati.

E’ qui che si forma un Data Analyst. La sua capacità di saper leggere i dati e saperli tradurre per i meno esperti è fondamentale per un’azienda.

In questo caso ti consiglio assolutamente di seguire “Understanding and Visualizing data with Python”*** un corso che ti permette di conoscere perfettamente le nozioni teoriche e se acquistato potresti fare anche molta pratica per comprendere meglio i concetti teorici (ti consiglio l’acquisto).

Ora prima di conseguire con la guida ecco un ulteriore consiglio: prenditi il tuo tempo. Non cercare di fare le cose di fretta e cerca di comprendere bene quello che fai.

Ok, possiamo procedere.

Dopo che hai seguito i corsi suggeriti fino ad ora possiamo passare alla parte di creazione degli algoritmi. Qui avrai altrettanto da fare, studiare i diversi algoritmi e capire come si compongono.

Corso sul Machine Learning o apprendimento automatico

machine learning -studiare intelligenza artificiale

Ne abbiamo già parlato in alcuni dei nostri articoli. Effettivamente da ora inizia la parte più interessante e curiosa.

Seguendo questi corsi riuscirai ad apprendere il meccanismo dei principali algoritmi di Machine Learning e anche ad applicarli per situazioni reali.

Per studiare Machine Learning non posso non consigliarti il famosissimo corso di Andrew Ng “Machine Learning”***. Questo corso è davvero strutturato per il meglio e il suo autore, nonché fondatore di Coursera, spiega in maniera davvero eccezionale mettendoci molto entusiasmo e facendo molti esempi.

Qui però bisogna fare un appunto.

Il corso anche se è davvero ottimo, in alcune video lezioni l’audio non eccezionale c’è un po’ di rumore di sottofondo (ovviamente è una piccolissima pecca), inoltre il linguaggio di programmazione utilizzato è MATLAB.

Ecco quindi il mio consiglio per studiare al meglio il Machine Learning!

Segui questo corso in modalità “audit” (gratuitamente) per avere delle ottime conoscenze teoriche ma, dopo che lo hai seguito, approfondisci le tue conoscenze con quest’altro corso sul machine learning con python*** .

Acquistandolo non solo ripeterai e approfondirai alcuni concetti, ma soprattutto potrai esercitarti man mano che studi.

Procediamo più nel profondo: corsi sul Deep Learning

Non voglio dilungarmi troppo perché prima di terminare vorrei darti altri consigli che potrebbero tornare molto utili.

Quindi l’ultimo corso che ti suggerisco di acquistare in questa guida è la Specializzazione nel Deep Learning di Andrew Ng**.

A differenza del corso sul Machine Learning l’audio è migliore e tutti i video sono sottotitolati in italiano. Io stesso seguendo questo corso mi sono reso conto di quante nozioni abbia acquisito durante lo studio.

Arrivato a questo punto (dopo che avrai seguito tutti i corsi) la tua mente si sarà aperta a nuove idee e avrai capito come davvero funzionano le intelligenze artificiali che vengono implementate oggi nel mondo.

Prima di chiudere: Cosa fare dopo che hai finito? 

Se ho scritto questa guida è perché desidero realmente aiutare chi si trova più indietro di me, in quanto studio.

All’inizio ho commesso molti errori prima di approcciarmi seriamente a questa materia. Infatti pensavo che seguendo i corsi (molto superficialmente) solo teoricamente sarei diventato capace e abile nel campo.

Ovviamente mi sbagliavo e ho dovuto ricominciare da capo. Per questo ecco quali sono i miei consigli:

  • Persevera fin quando non capisci una cosa, sarà fondamentale durante il tuo apprendimento.
  • Datti il tempo di apprendere e assimilare i concetti che hai studiato. Non avere fretta.
  • Non pensare che dopo aver seguito questi corsi diventerai un esperto, ma…
  • esercitati molto e approfondisci quello che viene citato durante le videolezioni (specialmente le librerie).

Acquistare il corso o no?

Come ti dicevo quando mi sono affacciato per la prima volta ai corsi, ho perso solo tempo prezioso perché dopo ho dovuto riprendere tutto ciò che avevo fatto fino a quel momento.

Quando ho capito i miei errori allora, ho incominciato a darmi degli obiettivi di studio e mettermi lì seriamente.

Acquistare i corsi non solo mi ha permesso di esercitarmi, ma mi dava anche un impegno nel proseguire quello che stavo facendo quando pensavo che tutto ciò non facesse per me.

Ti consiglio vivamente di acquistare i corsi suggeriti perché ti permettono di fare pratica in base a quello che è stato spiegato nella lezione.

E’ molto utile per assimilare meglio i concetti e così facendo risparmierai tempo nella ricerca dell’esercizio giusto da fare in quel momento, e denaro.

E poi perché no? Ti rilasciano un certificato valido a livello mondiale.


Alcuni corsi sono su abbonamento mensile, il che significa che paghi in base a quanto tempo impieghi per completarlo. Perciò una volta terminato ricordati di disdire!


Consigli per lo studio

Trova il tuo metodo di studio, io prendevo appunti con carta e penna (perché assimilo meglio così). Infine, ogni volta che finisci un corso, ripetere ed esercitarsi con costanza è l’unico modo per diventare davvero bravo.

Conclusioni

Scegli la tua strada!

Dopo aver studiato Deep Learning potresti approfondire entrambi i campi di Computer Vision e Natural Languages Process oppure specializzarti in uno solo e diventare un professionista in quell’ambito.

Al momento io ho scelto di specializzarmi nella Computer Vision e mi sto esercitando molto per diventare esperto nella materia.

Detto questo ti ringrazio se sei arrivato fino a fine guida e spero che tu l’abbia trovata molto utile!

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Antonio Furioso

Antonio Furioso

Fondatore di Neuragate. Credo molto in quello che le immagini possono comunicare, per questo sono fortemente attratto dalla Computer Vision. Mi piace tutto quello che è nuovo. La curiosità è quella che mi spinge oltre le aspettative e a fare sempre di più.
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