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Che cosa resta dopo il training? Un modello: la struttura computazionale che viene utilizzata durante l’inferenza. Una spiegazione semplice per distinguere modello, sistema e applicazione senza attribuire alla macchina comprensione umana.

Che cosa cambia tra training e inferenza, perché le due fasi non devono essere confuse e quali domande deve porsi l’avvocato quando utilizza un sistema di intelligenza artificiale.

Che cosa significa davvero machine learning, come dati e addestramento contribuiscono a costruire un modello e perché “apprendere” non equivale a comprendere come una persona.

Una guida semplice per distinguere software, automazione e sistemi di intelligenza artificiale, comprendendo il ruolo dell’inferenza e le conseguenze per l’attività dell’avvocato.

Una guida introduttiva per capire che cos’è un algoritmo, come organizza dati, regole e operazioni e perché non coincide né con un programma né con l’intelligenza artificiale.

Che cosa sono dati, bit e byte e come permettono a un computer di rappresentare testi, immagini e documenti? Un percorso semplice e rigoroso dalla lettera A a Unicode, code point e forme di codifica, con un ponte verso la professione forense.

Che cosa fa davvero un computer quando riceve un comando, cerca una parola o apre un documento? Una spiegazione semplice e rigorosa di input, elaborazione, memoria, output, hardware, software e rappresentazione digitale del testo.