OpenLLM-France/wikimedia huggingface dataset:
# Intelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo

Intelligenza artificiale
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* DefinizioneIntelligenza artificiale/Definizione
* StoriaIntelligenza artificiale/Storia
* FilosofiaIntelligenza artificiale/Filosofia
** Test di TuringIntelligenza artificiale/Test di Turing
** Stanza cineseIntelligenza artificiale/Stanza cinese
* Rappresentazione della conoscenzaIntelligenza artificiale/Rappresentazione della conoscenza
** Linguaggi formaliIntelligenza artificiale/Linguaggi formali
** Alberi di decisioneIntelligenza artificiale/Alberi di decisione
* Apprendimento automaticoIntelligenza artificiale/Apprendimento automatico
** Apprendimento non supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
*** ClusteringIntelligenza artificiale/Clustering
*** Regole di associazioneIntelligenza artificiale/Regole di associazione
** Apprendimento supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
*** Regole di decisioneIntelligenza artificiale/Regole di decisione
*** Sistemi espertiIntelligenza artificiale/Sistemi esperti
** Apprendimento con rinforzoIntelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
*** ClassificatoriIntelligenza artificiale/Classificatori
* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
* Problema di soddisfacimento di vincoliIntelligenza artificiale/Problema di soddisfacimento di vincoli
* ApplicazioniIntelligenza artificiale/Applicazioni
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L'apprendimento per rinforzo è una filosofia di programmazione che punta a realizzare algoritmi in grado di apprendere e adattarsi alle mutazioni dell'ambiente. Questa tecnica di programmazione si basa sul presupposto di potere ricevere degli stimoli dall'esterno a seconda delle scelte dell'algoritmo. Quindi una scelta corretta comporterà un premio mentre una scelta scorretta porterà ad una penalizzazione del sistema. L'obiettivo del sistema è il raggiungimento del maggior premio possibile e di conseguenza del migliore risultato possibile. Le tecniche legate all'apprendimento per rinforzo si dividono in due categorie:
Da notare che le categorie sopraelencate sono delle scelte implementative più che delle differenze concettuali dell'algoritmo e quindi spesso un algoritmo può ricadere della prima o nella seconda categoria a seconda di come viene implementato dal progettista.
Principali algoritmi:
* Reti neurali
* Algoritmi genetici
* Classificatori
# Intelligenza artificiale/Apprendimento automatico

Intelligenza artificiale
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** Test di TuringIntelligenza artificiale/Test di Turing
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** Linguaggi formaliIntelligenza artificiale/Linguaggi formali
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* Apprendimento automaticoIntelligenza artificiale/Apprendimento automatico
** Apprendimento non supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
*** ClusteringIntelligenza artificiale/Clustering
*** Regole di associazioneIntelligenza artificiale/Regole di associazione
** Apprendimento supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
*** Regole di decisioneIntelligenza artificiale/Regole di decisione
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** Apprendimento con rinforzoIntelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
*** ClassificatoriIntelligenza artificiale/Classificatori
* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
* Problema di soddisfacimento di vincoliIntelligenza artificiale/Problema di soddisfacimento di vincoli
* ApplicazioniIntelligenza artificiale/Applicazioni
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L'Apprendimento automatico (noto in letteratura come Machine Learning) rappresenta una delle aree fondamentali dell'Intelligenza Artificiale e si occupa della realizzazione di sistemi che si basano su osservazioni o esempi come dati per la sintesi di nuova conoscenza (classificazioni, generalizzazioni, riformulazioni).
Sono numerose le situazioni di difficile soluzione mediante algoritmi tradizionali. Queste tipicamente sono dovute alla presenza di uno o più dei seguenti fattori:
Per esempio ognuno di noi sa riconoscere se una certa immagine contenga la faccia di un amico ma probabilmente nessuno sa descrivere una sequenza di passi computazionali che, eseguita sui pixel, consenta di rispondere alla domanda.
Per esempio non esistono leggi matematiche note che regolino con esattezza l'andamento dei mercati finanziari.
Se per esempio vogliamo classificare documenti come interessanti o non interessanti, la distinzione può dipendere significativamente dal particolare utente.
Gli algoritmi di apprendimento automatico sono tradizionalmente divisi in tre principali tipologie:
* Intelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
* Intelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
* Intelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
# Intelligenza artificiale/Classificatori

Intelligenza artificiale
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*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
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* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
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* ApplicazioniIntelligenza artificiale/Applicazioni
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I sistemi a classificatori in intelligenza artificiale sono dei modelli che cercano di simulare l'apprendimento e l'evoluzione di agenti adattativi.
Questi sistemi si basano su un insieme di regole. Le regole esprimono dei fatti o delle condizioni usualmente con costrutti del tipo se X allora esegui Y sebbene non vi siano vincoli teorici per l'utilizzo di costrutti più complessi.
Queste regole vengono valutante in base a un meccanismo di retroazione che misurando la risposta dell'ambiente permette di definire la bontà o utilità delle regole. Le regole che meglio si adattano all'ambiente vengono mantenute mentre le altre regole vengono eliminate.
Utilizzando gli algoritmi genetici vengono realizzati nuovi set di regole utilizzando le regole sopravvissute come base di partenza. Questo nuovo set di regole viene utilizzato dal classificatore per interagire con l'ambiente e per essere a loro volta valutate in modo da poter procedere iterativamente.
I sistemi basati su classificatori possono adattarsi rapidamente alle mutazioni dell'ambiente grazie agli algoritmi genetici che forniscono costantemente mutazioni ed evoluzioni per provare nuove strade. In un ambiente statico comunque la presenza delle regole sopravvissute alla fase di retroazione permette al classificatore di mostrare un buon adattamento all'ambiente.
Sistemi basati su classificatori tendono a sviluppare un insieme di regole utilizzate per i problemi generici e poi piccoli sottoinsiemi (isole) di regole che entrano in azioni al presentarsi di particolari situazioni.
# Intelligenza artificiale

Questo libro intende trattare gli aspetti riguardanti l'Intelligenza artificiale sia dal punto di vista teorico che dal punto di vista pratico. Il libro non approfondisce i singoli argomenti lasciando ad altri testi gli opportuni approfondimenti, ma punta a realizzare una panoramica della materia. Essendo la materia estremamente estesa il libro tratta solo i temi ritenuti classici dell'intelligenza artificiale quindi prevalentemente l'apprendimento automatico tralasciando molte tecniche e paradigmi legati alla materia.

## Sommario

    Copertina
* DefinizioneIntelligenza artificiale/Definizione
* StoriaIntelligenza artificiale/Storia
* FilosofiaIntelligenza artificiale/Filosofia
** Test di TuringIntelligenza artificiale/Test di Turing
** Stanza cineseIntelligenza artificiale/Stanza cinese
* Rappresentazione della conoscenzaIntelligenza artificiale/Rappresentazione della conoscenza
** Linguaggi formaliIntelligenza artificiale/Linguaggi formali
** Alberi di decisioneIntelligenza artificiale/Alberi di decisione
* Apprendimento automaticoIntelligenza artificiale/Apprendimento automatico
** Apprendimento non supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento non supervisionato
*** ClusteringIntelligenza artificiale/Clustering
*** Regole di associazioneIntelligenza artificiale/Regole di associazione
** Apprendimento supervisionatoIntelligenza artificiale/Apprendimento supervisionato
*** Regole di decisioneIntelligenza artificiale/Regole di decisione
*** Sistemi espertiIntelligenza artificiale/Sistemi esperti
** Apprendimento con rinforzoIntelligenza artificiale/Apprendimento con rinforzo
*** AgenteIntelligenza artificiale/Agente
*** Reti neuraliIntelligenza artificiale/Reti neurali
*** Algoritmi geneticiIntelligenza artificiale/Algoritmi genetici
*** ClassificatoriIntelligenza artificiale/Classificatori
* Logica FuzzyIntelligenza artificiale/Fuzzy
* Problema di soddisfacimento di vincoliIntelligenza artificiale/Problema di soddisfacimento di vincoli
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# Roccia

Roccia
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
    CopertinaRoccia/Copertina
* MaterialiRoccia/Materiali
** CordaRoccia/Materiali/Corda
** ImbragoRoccia/Materiali/Imbrago
** MoschettoniRoccia/Materiali/Moschettoni
** RinviiRoccia/Materiali/Rinvio
** DiscensoriRoccia/Materiali/Discensori
** CordiniRoccia/Materiali/Cordino
** ScarpetteRoccia/Materiali/Scarpette
* Nodi per l'alpinismoRoccia/Nodi
** Nodo a otto ripassatoRoccia/Nodi/Nodo otto ripassato
** Nodo bulinoRoccia/Nodi/Nodo bulino
** Nodo doppio ingleseRoccia/Nodi/Doppio inglese
** Nodo galleggiante
** Nodo fettuccia
** Nodo semplice
** Nodo semplice copiato
** Asola di bloccaggio
** Asola ripassata
** Nodo barcaioloRoccia/Nodi/Nodo barcaiolo
** Nodo mezzo barcaioloRoccia/Nodi/Nodo mezzo barcaiolo
** PrusikRoccia/Nodi/Nodo prusik
** MachardRoccia/Nodi/Machard
** Longe CAIRoccia/Nodi/Longe
* Nozioni base
** Cos'è una cordata
** Cos'è una sosta
** Preparazione di una cordataRoccia/Nozioni/Preparazione di una cordata
** Legarsi in cordata
** Progressione
** Attrezzi e modalità di assicurazione
** Discesa in moulinetteRoccia/Nozioni/Moulinette
** Discesa in corda doppiaRoccia/Nozioni/Corda doppia
* Progressione col metodo Caruso
* Soccorso
** Cenni per il soccorsoRoccia/Soccorso/Cenni per il soccorso
** FeritiRoccia/Soccorso/Feriti
** Trasportare i feriti
** Posizionare i feriti
** Rianimazione
** Emorragia
** Fratture e contusioni
** Morso di viperaRoccia/Soccorso/Morso di vipera
** Colpo di soleRoccia/Soccorso/Colpo di sole
** CongelamentoRoccia/Soccorso/Congelamento
** Assideramento
** Disturbi d'alta quota
** Valanghe
* Alimentazione
** Prima di partireRoccia/Alimentazione/Prima
** Durante l'escursione
* Topografia e orientamento
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Questo libro è un corso di roccia.
# Roccia/Materiali

Roccia
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* MaterialiRoccia/Materiali
** CordaRoccia/Materiali/Corda
** ImbragoRoccia/Materiali/Imbrago
** MoschettoniRoccia/Materiali/Moschettoni
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** ScarpetteRoccia/Materiali/Scarpette
* Nodi per l'alpinismoRoccia/Nodi
** Nodo a otto ripassatoRoccia/Nodi/Nodo otto ripassato
** Nodo bulinoRoccia/Nodi/Nodo bulino
** Nodo doppio ingleseRoccia/Nodi/Doppio inglese
** Nodo galleggiante
** Nodo fettuccia
** Nodo semplice
** Nodo semplice copiato
** Asola di bloccaggio
** Asola ripassata
** Nodo barcaioloRoccia/Nodi/Nodo barcaiolo
** Nodo mezzo barcaioloRoccia/Nodi/Nodo mezzo barcaiolo
** PrusikRoccia/Nodi/Nodo prusik
** MachardRoccia/Nodi/Machard
** Longe CAIRoccia/Nodi/Longe
* Nozioni base
** Cos'è una cordata
** Cos'è una sosta
** Preparazione di una cordataRoccia/Nozioni/Preparazione di una cordata
** Legarsi in cordata
** Progressione
** Attrezzi e modalità di assicurazione
** Discesa in moulinetteRoccia/Nozioni/Moulinette
** Discesa in corda doppiaRoccia/Nozioni/Corda doppia
* Progressione col metodo Caruso
* Soccorso
** Cenni per il soccorsoRoccia/Soccorso/Cenni per il soccorso
** FeritiRoccia/Soccorso/Feriti
** Trasportare i feriti
** Posizionare i feriti
** Rianimazione
** Emorragia
** Fratture e contusioni
** Morso di viperaRoccia/Soccorso/Morso di vipera
** Colpo di soleRoccia/Soccorso/Colpo di sole
** CongelamentoRoccia/Soccorso/Congelamento
** Assideramento
** Disturbi d'alta quota
** Valanghe
* Alimentazione
** Prima di partireRoccia/Alimentazione/Prima
** Durante l'escursione
* Topografia e orientamento
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* CordaRoccia/Materiali/Corda
* ImbragoRoccia/Materiali/Imbrago
* MoschettoniRoccia/Materiali/Moschettoni
* RinviiRoccia/Materiali/Rinvio
* DiscensoriRoccia/Materiali/Discensori
* CordiniRoccia/Materiali/Cordino
* ScarpetteRoccia/Materiali/Scarpette
# Logica matematica/Insiemi

Logica matematica
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* InsiemiLogica matematica/Insiemi
* Sistemi formaliLogica matematica/Sistemi formali
* Calcolo delle proposizioniLogica matematica/Calcolo delle proposizioni
** Il sistema di Frege-HilbertLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/Sistema di Hilbert
** La deduzione naturaleLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/La deduzione naturale
** Il calcolo dei sequenti
** I tableaux semanticiLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/I tableaux semantici
** La risoluzioneLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/La risoluzione
** Esercizi su tavole di veritàLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/Esercizi su tavole di verità
* Calcolo dei predicatiLogica matematica/Calcolo dei predicati
* Teoria dei modelliLogica matematica/Teoria dei modelli
* Computabilità
* IncompletezzaLogica matematica/Incompletezza
** Teoremi di incompletezza di GödelLogica matematica/Incompletezza/Teoremi di incompletezza di Gödel
* Intermezzo: EuclideLogica matematica/Intermezzo Euclide
* Intermezzo: i paradossiLogica matematica/Intermezzo paradossi
* Risorse internetLogica matematica/Risorse internet
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Le esposizioni della logica differiscono riguardo alla quantità di teoria degli insiemi che usano. Alcune di esse fanno pesante uso di tale teoria, ma benché la maggior parte di tali esposizioni non ne sia pesantemente influenzata, è quasi impossibile non incontrarla almeno in minima parte.
Non sarà un punto focale di questo libro, ma spesso verrà usato un vocabolario minimo di tale teoria. Questa sezione introduce notazione e vocabolario usati.

### Il concetto di "insieme"

Intuitivamente, la nozione di insieme può essere pensata come quel processo di astrazione mediante il quale associamo degli elementi distinti in un unico oggetto, detto insieme (o classe). Tale descrizione può essere considerata vaga e imprecisa, ma in vista degli scopi di questo libro, possiamo attenerci a questo punto di vista intuitivo. Non è richiesta alcuna particolare omogeneità tra gli elementi di un insieme: è possibile associare nello stesso insieme un numero qualsiasi di elementi, di qualsivoglia genere. La definizione di un insieme potrà avvenire attraverso l'elencazione dei suoi elementi, oppure specificando una proprietà che i medesimi devono soddisfare.
Esempio 1.1
È possibile parlare di un insieme a cui appartengono il nome del monte più alto d'Italia, la terza lettera dell'alfabeto italiano e le soluzioni dell'equazione $x^{2}+2x+1=0$. Tale insieme ha elementi: Monte Bianco, C e -1. È anche possibile parlare dell'insieme dei "numeri reali maggiori di 0".
Come si può intuire, il primo modo, più diretto, non è in grado di descrivere il secondo insieme, perché non possiamo in alcun modo elencare i suoi elementi, mentre il secondo richiede che la proprietà (il predicato "essere maggiore di") sia formulata su un insieme predefinito; in questo caso, quello dei numeri reali. Comunque sia definita, affinché una collezione di elementi possa essere considerata come un insieme vero e proprio, deve sempre essere possibile stabilire se un qualsiasi elemento appartiene o no a essa.
# Logica matematica/Incompletezza

Logica matematica
Copertina Tutti i moduli · Sviluppo
* InsiemiLogica matematica/Insiemi
* Sistemi formaliLogica matematica/Sistemi formali
* Calcolo delle proposizioniLogica matematica/Calcolo delle proposizioni
** Il sistema di Frege-HilbertLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/Sistema di Hilbert
** La deduzione naturaleLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/La deduzione naturale
** Il calcolo dei sequenti
** I tableaux semanticiLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/I tableaux semantici
** La risoluzioneLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/La risoluzione
** Esercizi su tavole di veritàLogica matematica/Calcolo delle proposizioni/Esercizi su tavole di verità
* Calcolo dei predicatiLogica matematica/Calcolo dei predicati
* Teoria dei modelliLogica matematica/Teoria dei modelli
* Computabilità
* IncompletezzaLogica matematica/Incompletezza
** Teoremi di incompletezza di GödelLogica matematica/Incompletezza/Teoremi di incompletezza di Gödel
* Intermezzo: EuclideLogica matematica/Intermezzo Euclide
* Intermezzo: i paradossiLogica matematica/Intermezzo paradossi
* Risorse internetLogica matematica/Risorse internet
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Dopo tanti risultati positivi, arriviamo in questo capitolo ad un risultato fortemente negativo: l'incompletezza.
Dobbiamo a Gödel questo grande risultato: ogni sistema logico abbastanza potente da descrivere l'aritmetica è necessariamente incompleto, cioè esisteranno delle verità non dimostrabili.
Questo risultato, quando è stato pubblicato, ha sconvolto la logica. Il sogno di Hilbert si è infranto in un limite intrinseco del sistema.
La dimostrazione di Gödel è ostica, ma questo risultato è intuibile in modo completamente diverso dai teoremi di Lowenheim e Skolem: un sistema di dimostrazione riesce a dimostrare le frasi vere in tutti i modelli, se una teoria non è categorica avremo frasi vere in un modello e non in un altro, quindi dimostrabili solo raffinando gli assiomi ed escludendo modelli alternativi. Per i teoremi di Lowenheim e Skolem se ho un modello di cardinalità infinita ne ho altri di ogni cardinalità, quindi una teoria con modelli infiniti non può essere categorica. Aggiungere assiomi non la renderà mai categorica ed ecco che abbiamo un enorme "serbatoio" di frasi vere ma non dimostrabili.

## Voci correlate

* Teoremi di incompletezza di Gödel
# Apicoltura

* Apicoltura
* Una guida alle api, all'apicoltura ed alle corrette pratiche apicole
* L'apicoltura, branca della zootecnia, è l'allevamento di api allo scopo di sfruttare i prodotti dell'alveare (si intende per alveare un'arnia popolata da una famiglia di api). Le arnie "razionali" sono quindi le strutture modulari dove l'apicoltore ricovera le api e strutturate con favi mobili. Le arnie più primitive non avevano favi mobili ed erano dette bugno o "bugno villico". Il mestiere dell'apicoltore consiste sostanzialmente nel procurare alle api ricovero e cure, e vegliare sul loro sviluppo; in cambio egli raccoglie una quota discreta del loro prodotto, consistente in: miele, polline, cera, pappa reale, propoli.
* Praticata in tutti i continenti, questa attività varia a seconda delle varietà delle api, del clima e del livello di sviluppo economico dell'agricoltore, e in essa pratiche ancestrali come l'affumicamento si mischiano a metodi moderni come l'inseminazione artificiale delle regine.
* Apicoltura si sta sviluppando come un libro di consultazione multi-uso con vasti ambiti di applicazione, raccogliendo informazioni su api, apicoltura e attività associate. Sebbene l'intento iniziale della stesura di "Apicoltura" sia aiutare chi svolge per hobby questa attività, lo stesso costituisce una risorsa in crescita che potrebbe aiutare allo stesso modo anche apicoltori di professione.

# Sommario

    Copertina

## Un'introduzione all'apicoltura

* Perché allevare api
* Iniziare nel modo corretto

### Tipi di apicoltori

* Hobbisti
* Apicoltori professionisti

## Le api

L'ape mellifera
* Razze

## Patologie
### Parassiti

   * Varroa

### Patologie della covata

   * Peste americana
   * Aethina tumida

## Appendice

* Associazioni apistiche italiane

## Altri progetti

Altri progetti
* Wikipedia
* Wikizionario
* Wikiversità
* Wikimedia Commons
* Wikipedia contiene una voce riguardante l'apicoltura
* Wikizionario contiene il lemma di dizionario «apicoltura»
* Wikiversità contiene lezioni su apicoltura
* Wikimedia Commons contiene immagini o altri file su apicoltura