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Per clonare senza traduzioni, usa lo sparse checkout: > > **Bash / macOS / Linux:** > ```bash > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images' > ``` > > **CMD (Windows):** > ```cmd > git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git > cd ML-For-Beginners > git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images" > ``` > > Questo ti dà tutto il necessario per completare il corso con un download molto più veloce. #### Unisciti alla nostra Community [![Microsoft Foundry Discord](https://dcbadge.limes.pink/api/server/nTYy5BXMWG)](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Abbiamo in corso una serie Discord "imparare con l’AI", scopri di più e unisciti a noi su [Learn with AI Series](https://aka.ms/learnwithai/discord) dal 18 al 30 settembre 2025. Riceverai consigli e trucchi sull’uso di GitHub Copilot per la Data Science. ![Learn with AI series](../../translated_images/it/3.9b58fd8d6c373c20.webp) # Apprendimento Automatico per Principianti - Un Curriculum > 🌍 Viaggia intorno al mondo mentre esploriamo il Machine Learning attraverso le culture del mondo 🌍 I Cloud Advocates di Microsoft sono lieti di offrire un curriculum di 12 settimane, 26 lezioni interamente dedicato al **Machine Learning**. In questo curriculum, apprenderai ciò che a volte viene chiamato **machine learning classico**, utilizzando principalmente Scikit-learn come libreria ed evitando il deep learning, che è invece trattato nel nostro [curriculum AI per principianti](https://aka.ms/ai4beginners). Abbina queste lezioni al nostro ['Data Science per Principianti' curriculum](https://aka.ms/ds4beginners), inoltre! Viaggia con noi intorno al mondo mentre applichiamo queste tecniche classiche a dati provenienti da molte aree del mondo. Ogni lezione include quiz pre- e post-lezione, istruzioni scritte per completare la lezione, una soluzione, un compito e altro. La nostra didattica basata su progetti ti consente di imparare costruendo, un metodo comprovato per fissare nuove competenze. **✍️ Un sentito ringraziamento ai nostri autori** Jen Looper, Stephen Howell, Francesca Lazzeri, Tomomi Imura, Cassie Breviu, Dmitry Soshnikov, Chris Noring, Anirban Mukherjee, Ornella Altunyan, Ruth Yakubu e Amy Boyd **🎨 Grazie anche ai nostri illustratori** Tomomi Imura, Dasani Madipalli e Jen Looper **🙏 Un ringraziamento speciale 🙏 ai nostri Microsoft Student Ambassador autori, revisori e contributori di contenuti**, in particolare Rishit Dagli, Muhammad Sakib Khan Inan, Rohan Raj, Alexandru Petrescu, Abhishek Jaiswal, Nawrin Tabassum, Ioan Samuila e Snigdha Agarwal **🤩 Ulteriore gratitudine ai Microsoft Student Ambassadors Eric Wanjau, Jasleen Sondhi e Vidushi Gupta per le nostre lezioni R!** # Iniziare Segui questi passaggi: 1. **Forka il Repository**: clicca sul pulsante "Fork" in alto a destra in questa pagina. 2. **Clona il Repository**: `git clone https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git` > [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) > 🔧 **Hai bisogno di aiuto?** Consulta la nostra [Guida alla Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md) per soluzioni ai problemi comuni di installazione, configurazione e utilizzo delle lezioni. **[Studenti](https://aka.ms/student-page)**, per utilizzare questo curriculum, fate un fork dell’intero repo sul vostro account GitHub e completate gli esercizi da soli o in gruppo: - Iniziate con un quiz pre-lezione. - Leggete la lezione e completate le attività, facendo pause e riflettendo a ogni controllo del sapere. - Provate a creare i progetti comprendendo le lezioni, anziché eseguire il codice soluzione; comunque quel codice è disponibile nelle cartelle `/solution` di ogni lezione orientata al progetto. - Fate il quiz post-lezione. - Completate la sfida. - Completate il compito. - Dopo aver completato un gruppo di lezioni, visitate il [Forum di Discussione](https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners/discussions) e "imparate ad alta voce" compilando la rubrica PAT appropriata. Un 'PAT' è uno Strumento di Valutazione dei Progressi, una rubrica che compilate per approfondire il vostro apprendimento. Potete anche reagire ad altri PAT così possiamo imparare insieme. > Per approfondire, consigliamo di seguire questi moduli e percorsi didattici di [Microsoft Learn](https://docs.microsoft.com/en-us/users/jenlooper-2911/collections/k7o7tg1gp306q4?WT.mc_id=academic-77952-leestott). **Insegnanti**, abbiamo [incluso alcuni suggerimenti](for-teachers.md) su come utilizzare questo curriculum. --- ## Video walkthrough Alcune lezioni sono disponibili come video brevi. Puoi trovarli tutti in linea nelle lezioni o nella [playlist ML for Beginners sul canale Microsoft Developer YouTube](https://aka.ms/ml-beginners-videos) cliccando sull’immagine sotto. [![ML for beginners banner](../../translated_images/it/ml-for-beginners-video-banner.63f694a100034bc6.webp)](https://aka.ms/ml-beginners-videos) --- ## Incontra il Team [![Promo video](../../images/ml.gif)](https://youtu.be/Tj1XWrDSYJU) **Gif di** [Mohit Jaisal](https://linkedin.com/in/mohitjaisal) > 🎥 Clicca sull’immagine sopra per un video sul progetto e sulle persone che lo hanno creato! --- ## Pedagogia Abbiamo scelto due principi pedagogici nel costruire questo curriculum: garantire che sia pratico e **basato su progetti**, e che includa **quiz frequenti**. Inoltre, questo curriculum ha un **tema** comune per dargli coesione. Garantendo che il contenuto sia allineato ai progetti, il processo diventa più coinvolgente per gli studenti e la ritenzione dei concetti è aumentata. Inoltre, un quiz a bassa pressione prima della lezione prepara l’intenzione dello studente ad apprendere un argomento, mentre un secondo quiz dopo la lezione assicura una maggiore ritenzione. Questo curriculum è stato progettato per essere flessibile e divertente e può essere seguito interamente o parzialmente. I progetti partono da semplici e diventano progressivamente più complessi entro la fine del ciclo di 12 settimane. Il curriculum include anche un postscript sulle applicazioni reali del ML, utilizzabile come credito extra o come base per la discussione. > Trova il nostro [Codice di Condotta](CODE_OF_CONDUCT.md), le linee guida per la [Contribuzione](CONTRIBUTING.md), le [Traduzioni](..) e la [Risoluzione dei Problemi](TROUBLESHOOTING.md). Accogliamo con favore il tuo feedback costruttivo! ## Ogni lezione include - sketchnote opzionale - video supplementare opzionale - video walkthrough (solo alcune lezioni) - [quiz di riscaldamento pre-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) - lezione scritta - per le lezioni basate su progetto, guide passo-passo su come costruire il progetto - controlli della conoscenza - una sfida - letture supplementari - compito - [quiz post-lezione](https://ff-quizzes.netlify.app/en/ml/) > **Una nota sulle lingue**: Queste lezioni sono principalmente scritte in Python, ma molte sono disponibili anche in R. Per completare una lezione in R, vai alla cartella `/solution` e cerca le lezioni in R. Includono un'estensione .rmd che rappresenta un file **R Markdown**, che può essere semplicemente definito come un'incorporazione di `blocchi di codice` (in R o altre lingue) e un `intestazione YAML` (che guida come formattare le uscite come PDF) in un `documento Markdown`. Come tale, serve come un eccellente framework di scrittura per la scienza dei dati poiché ti permette di combinare il codice, il suo output e i tuoi pensieri consentendoti di scriverli in Markdown. Inoltre, i documenti R Markdown possono essere renderizzati in formati di output come PDF, HTML o Word. > **Una nota sui quiz**: Tutti i quiz sono contenuti nella [cartella Quiz App](../../quiz-app), per un totale di 52 quiz con tre domande ciascuno. Sono collegati all'interno delle lezioni ma l'app quiz può essere eseguita localmente; segui le istruzioni nella cartella `quiz-app` per ospitare localmente o distribuire su Azure. | Numero Lezione | Argomento | Raggruppamento Lezione | Obiettivi di Apprendimento | Lezione Collegata | Autore | | :------------: | :-----------------------------------------------------------------: | :---------------------------------------------------------: | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | :-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------: | | 01 | Introduzione al machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara i concetti di base alla base del machine learning | [Lezione](1-Introduction/1-intro-to-ML/README.md) | Muhammad | | 02 | La Storia del machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Impara la storia che sta alla base di questo campo | [Lezione](1-Introduction/2-history-of-ML/README.md) | Jen and Amy | | 03 | Equità e machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali sono le importanti questioni filosofiche sull'equità che gli studenti dovrebbero considerare quando costruiscono e applicano modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/3-fairness/README.md) | Tomomi | | 04 | Tecniche per il machine learning | [Introduzione](1-Introduction/README.md) | Quali tecniche usano i ricercatori ML per costruire modelli ML? | [Lezione](1-Introduction/4-techniques-of-ML/README.md) | Chris and Jen | | 05 | Introduzione alla regressione | [Regressione](2-Regression/README.md) | Inizia con Python e Scikit-learn per modelli di regressione | [Python](2-Regression/1-Tools/README.md) • [R](../../2-Regression/1-Tools/solution/R/lesson_1.html) | Jen • Eric Wanjau | | 06 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Visualizza e pulisci i dati in preparazione per il ML | [Python](2-Regression/2-Data/README.md) • [R](../../2-Regression/2-Data/solution/R/lesson_2.html) | Jen • Eric Wanjau | | 07 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Costruisci modelli di regressione lineare e polinomiale | [Python](2-Regression/3-Linear/README.md) • [R](../../2-Regression/3-Linear/solution/R/lesson_3.html) | Jen and Dmitry • Eric Wanjau | | 08 | Prezzi delle zucche in Nord America 🎃 | [Regressione](2-Regression/README.md) | Costruisci un modello di regressione logistica | [Python](2-Regression/4-Logistic/README.md) • [R](../../2-Regression/4-Logistic/solution/R/lesson_4.html) | Jen • Eric Wanjau | | 09 | Una Web App 🔌 | [Web App](3-Web-App/README.md) | Costruisci una web app per utilizzare il tuo modello addestrato | [Python](3-Web-App/1-Web-App/README.md) | Jen | | 10 | Introduzione alla classificazione | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione alla classificazione | [Python](4-Classification/1-Introduction/README.md) • [R](../../4-Classification/1-Introduction/solution/R/lesson_10.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 11 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Introduzione ai classificatori | [Python](4-Classification/2-Classifiers-1/README.md) • [R](../../4-Classification/2-Classifiers-1/solution/R/lesson_11.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 12 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Altri classificatori | [Python](4-Classification/3-Classifiers-2/README.md) • [R](../../4-Classification/3-Classifiers-2/solution/R/lesson_12.html) | Jen and Cassie • Eric Wanjau | | 13 | Deliziose cucine asiatiche e indiane 🍜 | [Classificazione](4-Classification/README.md) | Costruisci una web app di raccomandazione usando il tuo modello | [Python](4-Classification/4-Applied/README.md) | Jen | | 14 | Introduzione al clustering | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Pulisci, prepara e visualizza i tuoi dati; introduzione al clustering | [Python](5-Clustering/1-Visualize/README.md) • [R](../../5-Clustering/1-Visualize/solution/R/lesson_14.html) | Jen • Eric Wanjau | | 15 | Esplorando i gusti musicali nigeriani 🎧 | [Clustering](5-Clustering/README.md) | Esplora il metodo di clustering K-Means | [Python](5-Clustering/2-K-Means/README.md) • [R](../../5-Clustering/2-K-Means/solution/R/lesson_15.html) | Jen • Eric Wanjau | | 16 | Introduzione al natural language processing ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Impara i concetti base della NLP costruendo un bot semplice | [Python](6-NLP/1-Introduction-to-NLP/README.md) | Stephen | | 17 | Compiti comuni NLP ☕️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Approfondisci la tua conoscenza della NLP comprendendo i compiti comuni richiesti quando si lavora con strutture linguistiche | [Python](6-NLP/2-Tasks/README.md) | Stephen | | 18 | Traduzione e analisi del sentiment ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Traduzione e analisi del sentimento con Jane Austen | [Python](6-NLP/3-Translation-Sentiment/README.md) | Stephen | | 19 | Hotel romantici d’Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 1 | [Python](6-NLP/4-Hotel-Reviews-1/README.md) | Stephen | | 20 | Hotel romantici d’Europa ♥️ | [Natural language processing](6-NLP/README.md) | Analisi del sentiment con recensioni di hotel 2 | [Python](6-NLP/5-Hotel-Reviews-2/README.md) | Stephen | | 21 | Introduzione alla previsione di serie temporali | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Introduzione alla previsione di serie temporali | [Python](7-TimeSeries/1-Introduction/README.md) | Francesca | | 22 | ⚡️ Consumo Energetico Mondiale ⚡️ - previsione con ARIMA | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione di serie temporali con ARIMA | [Python](7-TimeSeries/2-ARIMA/README.md) | Francesca | | 23 | ⚡️ Consumo Energetico Mondiale ⚡️ - previsione con SVR | [Serie temporali](7-TimeSeries/README.md) | Previsione di serie temporali con Support Vector Regressor | [Python](7-TimeSeries/3-SVR/README.md) | Anirban | | 24 | Introduzione al reinforcement learning | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Introduzione al reinforcement learning con Q-Learning | [Python](8-Reinforcement/1-QLearning/README.md) | Dmitry | | 25 | Aiuta Peter a evitare il lupo! 🐺 | [Reinforcement learning](8-Reinforcement/README.md) | Reinforcement learning Gym | [Python](8-Reinforcement/2-Gym/README.md) | Dmitry | | Postfazione | Scenari e applicazioni reali di ML | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Applicazioni reali interessanti e rivelatrici del ML classico | [Lezione](9-Real-World/1-Applications/README.md) | Team | | Postfazione | Debugging di modelli ML usando il cruscotto RAI | [ML in the Wild](9-Real-World/README.md) | Debugging di modelli di machine learning usando i componenti del cruscotto Responsible AI | [Lezione](9-Real-World/2-Debugging-ML-Models/README.md) | Ruth Yakubu | > [trova tutte le risorse aggiuntive per questo corso nella nostra raccolta Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/collections/qrqzamz1nn2wx3?WT.mc_id=academic-77952-bethanycheum) ## Accesso offline Puoi eseguire questa documentazione offline usando [Docsify](https://docsify.js.org/#/). Fai fork di questo repo, [installa Docsify](https://docsify.js.org/#/quickstart) sulla tua macchina locale, quindi nella cartella principale di questo repo digita `docsify serve`. Il sito web sarà servito sulla porta 3000 del tuo localhost: `localhost:3000`. ## PDF Trova un pdf del curriculum con i link [qui](https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/pdf/readme.pdf). ## 🎒 Altri corsi Il nostro team produce altri corsi! Dai un’occhiata: ### LangChain [![LangChain4j for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain4j%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchain4j-for-beginners) [![LangChain.js for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain.js%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://aka.ms/langchainjs-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) [![LangChain for Beginners](https://img.shields.io/badge/LangChain%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0553D6)](https://github.com/microsoft/langchain-for-beginners?WT.mc_id=m365-94501-dwahlin) --- ### Azure / Edge / MCP / Agents [![AZD for Beginners](https://img.shields.io/badge/AZD%20for%20Beginners-0078D4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=0078D4)](https://github.com/microsoft/AZD-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Edge AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Edge%20AI%20for%20Beginners-00B8E4?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00B8E4)](https://github.com/microsoft/edgeai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![MCP for Beginners](https://img.shields.io/badge/MCP%20for%20Beginners-009688?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=009688)](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI Agents for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20Agents%20for%20Beginners-00C49A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=00C49A)](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serie di AI Generativa [![Generative AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20for%20Beginners-8B5CF6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=8B5CF6)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (.NET)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(.NET)-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA)](https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-dotnet?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (Java)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(Java)-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC)](https://github.com/microsoft/generative-ai-for-beginners-java?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Generative AI (JavaScript)](https://img.shields.io/badge/Generative%20AI%20(JavaScript)-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9)](https://github.com/microsoft/generative-ai-with-javascript?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Apprendimento Base [![ML for Beginners](https://img.shields.io/badge/ML%20for%20Beginners-22C55E?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=22C55E)](https://aka.ms/ml-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Data Science for Beginners](https://img.shields.io/badge/Data%20Science%20for%20Beginners-84CC16?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=84CC16)](https://aka.ms/datascience-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![AI for Beginners](https://img.shields.io/badge/AI%20for%20Beginners-A3E635?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=A3E635)](https://aka.ms/ai-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Cybersecurity for Beginners](https://img.shields.io/badge/Cybersecurity%20for%20Beginners-F97316?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=F97316)](https://github.com/microsoft/Security-101?WT.mc_id=academic-96948-sayoung) [![Web Dev for Beginners](https://img.shields.io/badge/Web%20Dev%20for%20Beginners-EC4899?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=EC4899)](https://aka.ms/webdev-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![IoT for Beginners](https://img.shields.io/badge/IoT%20for%20Beginners-14B8A6?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=14B8A6)](https://aka.ms/iot-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![XR Development for Beginners](https://img.shields.io/badge/XR%20Development%20for%20Beginners-38BDF8?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=38BDF8)](https://github.com/microsoft/xr-development-for-beginners?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) --- ### Serie Copilot [![Copilot for AI Paired Programming](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20AI%20Paired%20Programming-FACC15?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FACC15)](https://aka.ms/GitHubCopilotAI?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot for C#/.NET](https://img.shields.io/badge/Copilot%20for%20C%23/.NET-FBBF24?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FBBF24)](https://github.com/microsoft/mastering-github-copilot-for-dotnet-csharp-developers?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) [![Copilot Adventure](https://img.shields.io/badge/Copilot%20Adventure-FDE68A?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=FDE68A)](https://github.com/microsoft/CopilotAdventures?WT.mc_id=academic-105485-koreyst) ## Ottenere Aiuto Se ti blocchi o hai domande mentre impari il Machine Learning o costruisci applicazioni AI, non preoccuparti — l’aiuto è disponibile. Puoi partecipare alle discussioni con altri studenti e sviluppatori, fare domande e condividere le tue idee con la comunità. - Partecipa alla comunità per fare domande e imparare con gli altri - Discuti concetti di Machine Learning e idee per progetti - Ricevi indicazioni da sviluppatori esperti Una comunità di supporto è un ottimo modo per migliorare le tue competenze e risolvere i problemi più rapidamente. [Microsoft Foundry Discord Community](https://discord.gg/nTYy5BXMWG) Se riscontri bug, errori o hai suggerimenti per miglioramenti, puoi anche aprire un **Issue** in questo repository per segnalare il problema. Per feedback sul prodotto o per cercare post esistenti nella community, visita il Forum degli Sviluppatori: [![Microsoft Foundry Developer Forum](https://img.shields.io/badge/GitHub-Microsoft_Foundry_Developer_Forum-blue?style=for-the-badge&logo=github&color=000000&logoColor=fff)](https://aka.ms/foundry/forum) ## Ulteriori Consigli per l’Apprendimento - Rivedi i notebook dopo ogni lezione per una migliore comprensione. - Esercitati a implementare algoritmi per conto tuo. - Esplora set di dati reali utilizzando i concetti appresi. --- **Disclaimer**: Questo documento è stato tradotto utilizzando il servizio di traduzione AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Sebbene ci impegniamo per l’accuratezza, si prega di notare che le traduzioni automatizzate possono contenere errori o inesattezze. Il documento originale nella sua lingua nativa deve essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale umana. 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