AI data analytics. Analizzare testi, dati, immagini e suoni
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Trummer, Immanuel

AI data analytics. Analizzare testi, dati, immagini e suoni

Abstract: L'intelligenza artificiale generativa e i Large Language Model (LLM) come quelli di OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Google permettono di interrogare, classificare e visualizzare grandi quantità di dati, anche complessi e non strutturati, usando il linguaggio naturale e stanno rivoluzionando metodi e strumenti per l'analisi dei dati.Questo manuale spiega come integrare questi strumenti nel flusso di lavoro di ogni data scientist. Attraverso esempi concreti ed esercizi pratici, il lettore impara a eseguire classificazioni, estrazioni e interrogazioni su dati testuali e strutturati. Sono illustrate tecniche per analizzare contenuti visivi e sonori, costruire agenti AI, confrontare modelli come GPT, Claude e Gemini, e ottimizzare costi e prestazioni. Ampio spazio è dedicato al prompt engineering, la configurazione dei modelli, l'uso delle librerie Python e di strumenti avanzati come LangChain e LlamaIndex.Una lettura indispensabile per chi vuole sfruttare al meglio il potenziale dell'AI generativa nell'analisi dei dati in modo efficace e flessibile, riducendo tempi e complessità operative.


Titolo e contributi: AI data analytics. Analizzare testi, dati, immagini e suoni

Pubblicazione: Apogeo, 17/10/2025

EAN: 9788850339341

Data:17-10-2025

Nota:
  • Lingua: italiano
  • Formato: EPUB con DRM Adobe

Nomi:

Dati generali (100)
  • Tipo di data: data di dettaglio
  • Data di pubblicazione: 17-10-2025

L'intelligenza artificiale generativa e i Large Language Model (LLM) come quelli di OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Google permettono di interrogare, classificare e visualizzare grandi quantità di dati, anche complessi e non strutturati, usando il linguaggio naturale e stanno rivoluzionando metodi e strumenti per l'analisi dei dati.Questo manuale spiega come integrare questi strumenti nel flusso di lavoro di ogni data scientist. Attraverso esempi concreti ed esercizi pratici, il lettore impara a eseguire classificazioni, estrazioni e interrogazioni su dati testuali e strutturati. Sono illustrate tecniche per analizzare contenuti visivi e sonori, costruire agenti AI, confrontare modelli come GPT, Claude e Gemini, e ottimizzare costi e prestazioni. Ampio spazio è dedicato al prompt engineering, la configurazione dei modelli, l'uso delle librerie Python e di strumenti avanzati come LangChain e LlamaIndex.Una lettura indispensabile per chi vuole sfruttare al meglio il potenziale dell'AI generativa nell'analisi dei dati in modo efficace e flessibile, riducendo tempi e complessità operative.

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