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Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, 26 settembre 2025 - 25 gennaio 2026.
A cura di Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; ril., pp. 456, 300 ill. col., cm 24x29.

prezzo di copertina: € 80.00

Beato Angelico

Costo totale: € 80.00 € 189.00 aggiungi al carrello carrello

Libri compresi nell'offerta:

Beato Angelico

Firenze, Palazzo Strozzi, 26 settembre 2025 - 25 gennaio 2026.
A cura di Carl Brandon Strehlke.
Testi di Stefano Casciu, Marco Mozzo, Angelo Tartuferi.
Venezia, 2025; ril., pp. 456, 300 ill. col., cm 24x29.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 80.00)

Beato Angelico

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Ospedaletto, 2007; ril., pp. 320, ill. col., tavv. col., cm 25,5x29.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 77.00)

Marche e Toscana. Terre di grandi maestri tra Quattro e Seicento

Segni dell'Eucarestia

A cura di M. Luisa Polichetti.
Ancona, Osimo, Loreto Jesi, Senigallia, Fabriano e Metelica, 23 giugno - 31 ottobre 2011.
Torino, 2011; br., pp. 221, ill. b/n e col., cm 24x28.

OMAGGIO (prezzo di copertina: € 32.00)

Segni dell'Eucarestia

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Armi di distruzione matematica. Come i big data aumentano la disuguaglianza e minacciano la democrazia

Bompiani

Traduzione di D. Cavallini.
Milano, 2017; ril., pp. 368, cm 20x20.
(Saggistica Straniera).

collana: Saggistica Straniera

ISBN: 88-452-9421-8 - EAN13: 9788845294211

Testo in: testo in  italiano  

Peso: 0.7 kg


Lungi dall'essere modelli matematici oggettivi e trasparenti, gli algoritmi che ormai dominano la nostra quotidianità iperconnessa sono spesso vere e proprie "armi di distruzione matematica": non tengono conto di variabili fondamentali, incorporano pregiudizi e se sbagliano non offrono possibilità di appello. Queste armi pericolose giudicano insegnanti e studenti, vagliano curricula, stabiliscono se concedere o negare prestiti, valutano l'operato dei lavoratori, influenzano gli elettori, monitorano la nostra salute. Basandosi su case studies nei campi più disparati ma che appartengono alla vita di ognuno di noi, O'Neil espone i rischi della discriminazione algoritmica a favore di modelli matematici più equi ed etici. Perché rivestire i pregiudizi di un'apparenza statistica non li rende meno pregiudizi.

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