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Intelligenza artificiale affidabile. Verso un framework unificato tra geometria, teoria dei giochi e quantum computing

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Intelligenza artificiale affidabile. Verso un framework unificato tra geometria, teoria dei giochi e quantum computing
Titolo Intelligenza artificiale affidabile. Verso un framework unificato tra geometria, teoria dei giochi e quantum computing
Autore
Collana Lezioni e letture
Editore EGEA
Formato
Formato Libro Libro
Pagine 156
Pubblicazione 2026
Numero edizione 2
ISBN 9788823891876
 
14,90 €

 
0 copie in libreria
L'Intelligenza Artificiale ha smesso di essere una promessa tecnologica per diventare un'infrastruttura decisionale che incide sulla salute, sul credito e sulla finanza, sul lavoro e sulla libertà delle persone. In questo scenario, la domanda "perché il modello ha deciso così?" non è più una curiosità scientifica, ma una questione di diritto, responsabilità e fiducia civile. La seconda edizione di questo volume, profondamente ampliata e aggiornata, risponde a tale trasformazione proponendo un framework unificato per l'IA affidabile, in cui spiegabilità, robustezza ed efficienza computazionale emergono dalla stessa struttura matematica di fondo. Accanto ai pilastri della prima edizione - Intelligenza Artificiale spiegabile, Teoria dei giochi e Analisi topologica dei dati - l'opera integra ora l'ottimizzazione geometrica del framework GEO e la sua estensione quantistica Q-GEO, i metodi a kernel quantistici, le dinamiche multi-temporali delle reti neurali e nuovi risultati su data poisoning e vulnerabilità topologica. Attraverso dieci capitoli interconnessi, dalla geometria dell'informazione al Quantum Computing per il decision-making, il libro traccia un percorso rigoroso e applicativo verso sistemi AI potenti, comprensibili e degni di fiducia. Prefazione di Paolo Benanti.
 

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