"Formulare un modello basato sull'Intelligenza Artificiale che possa distinguere tra un cane e un gatto."
Il modello basato sull'IA può essere basato su reti neurali convoluzionali (CNN). Queste reti neurali utilizzano strati di kernel convoluzionali che "apprendono" le caratteristiche delle immagini e sono in grado di distinguere tra gatti e cani in base a queste caratteristiche estratte. L'input per il modello possono essere immagini di gatti e cani, e l'output dovrebbe essere una label vera o falsa, indicando se l'immagine è di un gatto o di un cane. Il modello può quindi essere addestrato su un dataset etichettato di immagini di gatti e cani.