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
Convalida incrociata
La convalida incrociata è una tecnica di ricampionamento per stimare quanto bene un modello si generalizzerà ai dati invisibili.
FondamentiPrecisione e richiamo
Precisione e richiamo sono due parametri complementari per valutare i classificatori, soprattutto quando le classi sono sbilanciate.
FondamentiFenomeno della doppia discesa
La doppia discesa è l'osservazione sorprendente che quando un modello diventa più grande, l'errore del test prima peggiora vicino alla "soglia di interpolazione", ma poi migliora...
FondamentiTeoria del kernel tangente neurale
Il Neural Tangent Kernel (NTK) è uno strumento matematico che mostra che le reti neurali infinitamente ampie si comportano come un metodo kernel specifico e fisso durante...
FondamentiIpotesi del biglietto della lotteria
L'ipotesi del biglietto della lotteria afferma che all'interno di una grande rete neurale inizializzata in modo casuale si nasconde una piccola sottorete - un "biglietto vincente" - che, addestrato...
FondamentiLeggi di scala per le reti neurali
Le leggi di scala sono formule empiriche che mostrano che la perdita di una rete neurale diminuisce in modo prevedibile man mano che si aumentano le dimensioni del modello, della dimensione del set di dati e del calcolo.
FondamentiFormazione ottimale per il calcolo di Chinchilla
Chinchilla è una scoperta di DeepMind del 2022 secondo cui la maggior parte dei modelli linguistici di grandi dimensioni erano gravemente sottostimati: per un budget di calcolo fisso dovresti ridimensionare i parametri...
FondamentiNormalizzazione delle ricompense raggruppate in RLHF
La normalizzazione delle ricompense raggruppate standardizza le ricompense di un modello all'interno di un batch di risposte allo stesso prompt, trasformando i punteggi rumorosi in un allenamento stabile...
FondamentiModelli mondiali e simulatori appresi
Un modello mondiale è una rete neurale che impara a prevedere come un ambiente cambia nel tempo, consentendo all’intelligenza artificiale di “immaginare” i risultati futuri prima di agire.
FondamentiNormalizzazione della lunghezza nell'ottimizzazione delle preferenze
La normalizzazione della lunghezza regola gli obiettivi di ottimizzazione delle preferenze in modo che i modelli smettano di ottenere l'approvazione semplicemente scrivendo risposte più lunghe.
FondamentiModello di ricompensa Bradley-Terry
Il modello Bradley-Terry è un metodo statistico vecchio di un secolo per trasformare i confronti a coppie (A batte B) in punteggi numerici.
FondamentiDPO iterativo e ottimizzazione delle preferenze online
Il DPO iterativo allinea ripetutamente un modello linguistico alle preferenze umane o di intelligenza artificiale generando nuove risposte, classificandole e sintonizzandosi ciascuna su quelle nuove coppie...
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