FantaDevs

Agosto è quel mese in cui anche i più tosti iniziano a fondersi come chip sotto il sole! 🔥

Con il caldo che ci rallenta il processore mentale e il ventilatore che è diventato il nostro migliore amico, la creatività si è presa una meritata vacanza. ⛱️

Volevamo scrivere la dell'anno, ma tra una riga e l’altra ci siamo ritrovati a sognare spiagge e gelati. 🍦

Promettiamo di tornare più freschi e carichi a settembre! 🧊

Nel frattempo, godetevi il meritato riposo e, se vi va, fateci sapere nei commenti come state sopravvivendo a questa ondata di calore.

Buone vacanze dal team di Fantadevs! 😎

Va premesso che la realizzazione di questo post non è stata proprio facile..

Utilizzando Pandas possiamo confermare che la Spagna ha davvero meritato la vittoria in questo Europeo 🇪🇸🏆

Non stiamo piangendo, ci è entrato solo un tiro di Scamacca nell'occhio 🥲🥲🥲

Il percorso sulle reti neurali continua ancora! 💪

Nei post precedenti, sono stati introdotti i pionieri Pitts e McCulloch, che nel loro articolo del 1943, "A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity," avevano proposto l'idea di riprodurre il comportamento dei neuroni biologici attraverso modelli logico-matematici.

Questa volta ci soffermeremo su colui che hanno concretamente realizzato queste idee, portando alla nascita della prima rete neurale: il Perceptron. ⚡

È notevole considerare come quel complesso strumento, costituito da grovigli di cavi, possa essere visto come un precursore di ChatGPT. 🤔

Che ne pensi di tutto ciò? Scrivilo nei commenti! 👇

Il neurone artificiale è l'elemento fondamentale delle reti neurali, permette l'elaborazione e l'apprendimento automatico.

Questi neuroni imitano quelli biologici, ma sono ottimizzati per l'elaborazione dei dati. Ognuno di essi riceve segnali di input, pesati per determinarne l'importanza, e produce un output attraverso una funzione di attivazione.

I componenti principali includono:

👉 Input: Dati grezzi in ingresso.
👉 Pesi: Determinano l'importanza di ogni input.
👉 Somma Ponderata: Somma degli input pesati.
👉 Funzione di Attivazione: Trasforma la somma ponderata in output.
👉 Output: Segnale finale utilizzabile da altri neuroni o come output della rete.

I neuroni artificiali sono essenziali per l'intelligenza artificiale e trovano applicazione in aree come il riconoscimento delle immagini 📸, l'elaborazione del linguaggio naturale 🌐, e la previsione dei dati 📊.

Che ne pensi dei neuroni artificiali? Lascia un commento qui sotto! 👇

Da due studenti a Google Inc., che ha preso forma nel 1998 nel garage di Menlo Park, California.

E noi che nel garage al massimo abbiamo messo la bici 🫠🫠🫠