01
Fondamenti dell'intelligenza artificiale
Capire cos'è l'IA, come imparano i sistemi, dove falliscono e come giudicare le affermazioni senza clamore.
Libreria AI gratuita
Applicazioni guideLibero per sempre.
111 Guide in inglese semplice, percorsi di apprendimento strutturati e una libreria aperta, realizzati da un'organizzazione no profit 501(c)(3) indipendente in modo che chiunque possa comprendere l'intelligenza artificiale moderna.
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Cinque Corsi basati sui risultati
Ogni corso include risultati espliciti, competenze mappate, attività di pratica e un capstone applicato.
02
Utente AI responsabile
Usa l'IA in modo produttivo proteggendo la privacy, controllando i risultati e preservando la responsabilità umana.
03
L'intelligenza artificiale al lavoro
Valuta i casi d'uso sul posto di lavoro, conduci progetti pilota sicuri, misura il valore e comunica le modifiche in modo responsabile.
04
Politica e società sull'intelligenza artificiale
Analizza i sistemi di IA attraverso diritti, equità, governance, sicurezza e risultati di interesse pubblico.
05
Costruire con sistemi di intelligenza artificiale
Comprendere i modelli linguistici, il recupero, gli agenti, la valutazione, i costi e le salvaguardie di implementazione attraverso la progettazione pratica dei sistemi.
Tracce di argomenti
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FondamentiConcetti fondamentali: come funziona l'intelligenza artificiale ad alto livello.84 guide Intelligenza artificiale linguisticaLLM, PNL, ChatGPT, suggerimenti e comprensione del testo.155 guide IA visivaGenerazione di immagini, visione artificiale, video e design.133 guide IA audioVoce, musica, podcast e IA con priorità all'audio.117 guide AziendeProfili di OpenAI, Anthropic, Google, Meta e altri.121 guide ApplicazioniCome l'intelligenza artificiale si presenta nella codifica, nella ricerca, negli agenti e nella vita quotidiana.111 guide IndustrieL'intelligenza artificiale nel settore sanitario, finanziario, educativo, energetico e altro ancora.91 guide TecnicoChip, messa a punto, RAG, vettori e infrastruttura AI.177 guide SocietàPregiudizi, privacy, copyright, sicurezza e futuro dell’intelligenza artificiale.30 guide
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Tutte le guide
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Applicazioni
Punteggio principale dell'IA
Il lead scoring basato sull'intelligenza artificiale utilizza l'apprendimento automatico per prevedere quali lead di vendita hanno maggiori probabilità di essere convertiti, in modo che i team di vendita dedichino tempo alle migliori opportunità.
ApplicazioniModello agente ReAct
ReAct (Reasoning and Acting) è un modello di progettazione in cui un modello di intelligenza artificiale intercala il ragionamento passo passo con azioni concrete come il richiamo di strumenti o la ricerca.
ApplicazioniL'intelligenza artificiale nei sistemi di raccomandazione
I sistemi di raccomandazione sono l'intelligenza artificiale che sceglie silenziosamente ciò che guardi, acquisti e scorri successivamente.
ApplicazioniAgenti pianificatori-esecutori
Gli agenti pianificatori-esecutori dividono un sistema di intelligenza artificiale in due ruoli: un pianificatore che suddivide un obiettivo in passaggi e un esecutore che esegue ogni passaggio.
ApplicazioniAgenti che utilizzano computer
Gli agenti che utilizzano il computer gestiscono un computer come fa una persona: visualizzando lo schermo, spostando il cursore, facendo clic e digitando.
ApplicazioniRAG agente
Agentic RAG aggiorna la generazione aumentata di recupero ordinario consentendo a un agente di decidere quando, cosa e quante volte eseguire la ricerca prima di rispondere.
ApplicazioniScreening del curriculum AI
Lo screening dei curriculum tramite intelligenza artificiale utilizza un software per leggere, analizzare e classificare automaticamente i candidati al lavoro, spesso prima che qualsiasi essere umano li veda.
ApplicazioniRevisione del contratto AI
La revisione dei contratti tramite intelligenza artificiale utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per leggere accordi legali, estrarre termini chiave, contrassegnare clausole rischiose e confrontarle con quelle di un'azienda...
ApplicazioniRevisione del codice AI
La revisione del codice AI utilizza modelli addestrati sul codice per ispezionare automaticamente le richieste pull per rilevare bug, difetti di sicurezza, problemi di stile e miglioramenti.
ApplicazioniAgenti di riflessione e autocorrezione
La riflessione è una tecnica in cui un agente AI riflette per iscritto sui propri fallimenti e inserisce quelle lezioni nel suo prossimo tentativo.
ApplicazioniOrchestrazione multi-agente
L'orchestrazione multi-agente coordina diversi agenti IA specializzati in modo che collaborino su un'attività troppo ampia o varia per un agente.
ApplicazioniSistemi di memoria degli agenti
I sistemi di memoria degli agenti offrono agli agenti di intelligenza artificiale un modo per ricordare le informazioni oltre una singola finestra di contesto, attraverso turni, sessioni e attività.
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