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
Fondamenti guideLibero per sempre.
84 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.
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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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Fondamenti
Discesa gradiente stocastica con quantità di moto
Momentum è una modifica alla discesa del gradiente che accumula una media corrente dei gradienti passati, consentendo all'ottimizzazione di scorrere più velocemente attraverso le valli e smorzare...
FondamentiGradiente accelerato di Nesterov
Il gradiente accelerato di Nesterov (NAG) è una forma più intelligente di slancio che fa capolino prima di calcolare il gradiente, dandogli un look-ahead correttivo.
FondamentiPerdita di triplette e apprendimento metrico
La perdita di triplette insegna a una rete neurale a posizionare elementi simili vicini tra loro e elementi dissimili distanti in uno spazio di incorporamento.
FondamentiLevigatura delle etichette
Il livellamento delle etichette è un semplice trucco di regolarizzazione che ammorbidisce gli obiettivi di allenamento difficili, dicendo al modello che la risposta corretta è molto probabile ma non 100...
FondamentiCelle di memoria a lungo termine a breve termine
Le cellule della memoria a breve termine (LSTM) sono un tipo speciale di unità di rete neurale ricorrente costruita per ricordare informazioni attraverso lunghe sequenze.
FondamentiK-significa clustering
K-Means è un algoritmo non supervisionato che ordina automaticamente i dati in gruppi K trovando i centri dei cluster.
FondamentiK-Vicini più vicini
K-Nearest Neighbours (KNN) classifica un nuovo punto dati esaminando gli esempi K più vicini e ottenendo un voto a maggioranza.
FondamentiRegressione logistica
La regressione logistica prevede la probabilità che qualcosa appartenga a una classe, come spam o meno, schiacciando una somma ponderata attraverso una curva a forma di S.
FondamentiClassificatori Naive Bayes
Naive Bayes è un classificatore probabilistico veloce basato sul teorema di Bayes che presuppone che ogni caratteristica sia indipendente data la classe.
FondamentiCurve ROC e AUC
Una curva ROC traccia quanto bene un classificatore separa due classi attraverso ogni possibile soglia decisionale e l'AUC comprime l'intera curva in un numero.
FondamentiMatrici di confusione
Una matrice di confusione è una semplice tabella che suddivide le previsioni di un classificatore in conteggi corretti e errati per ciascuna classe.
FondamentiCompromesso bias-varianza
Il compromesso bias-varianza spiega perché un modello può fallire perché è troppo semplice o troppo complesso.
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