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
Intelligenza artificiale linguistica guideLibero per sempre.
155 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.
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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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Intelligenza artificiale linguistica
Ottimizzazione di Kahneman-Tversky
L'ottimizzazione Kahneman-Tversky (KTO) è un metodo di allineamento che apprende da semplici etichette pollice su o pollice giù invece che da confronti accoppiati.
Intelligenza artificiale linguisticaRegolazione fine del campionamento del rifiuto
Il Rejection Sampling Fine-Tuning (RFT) genera molte risposte candidate, mantiene solo quelle con il punteggio migliore e riqualifica il modello su quei vincitori.
Intelligenza artificiale linguisticaModelli di ricompensa del processo
I modelli di ricompensa del processo (PRM) valutano ogni singolo passaggio del ragionamento di un'intelligenza artificiale piuttosto che solo la risposta finale.
Intelligenza artificiale linguisticaAggregazione di miscele di agenti
Mixture-of-Agents (MoA) è una tecnica in cui diversi modelli linguistici elaborano risposte e quindi un modello aggregatore fonde le loro migliori idee in una migliorata...
Intelligenza artificiale linguisticaLivelli dell'adattatore per il trasferimento
I layer adattatori sono minuscoli moduli addestrabili inseriti in un modello preaddestrato congelato, che consente di adattarlo a nuove attività aggiornando solo una piccola percentuale...
Intelligenza artificiale linguisticaAttenzione latente multi-testa
Multi-Head Latent Attention (MLA) è un meccanismo di attenzione, introdotto in DeepSeek-V2, che comprime la cache dei valori-chiave affamata di memoria in un piccolo...
Intelligenza artificiale linguisticaTeste di decodificazione Medusa
Medusa è un metodo di decodifica speculativa che collega diverse "teste" di previsione aggiuntive a un modello linguistico in modo che possa indovinare più token futuri contemporaneamente.
Intelligenza artificiale linguisticaMiscela di profondità
Mixture of Depths (MoD) consente a un trasformatore di spendere diverse quantità di calcolo su token diversi, instradando solo i token "importanti" attraverso ogni livello...
Intelligenza artificiale linguisticaMamba e spazi statali selettivi
Mamba è un modello di sequenza costruito su modelli dello spazio degli stati (SSM) che elabora il testo in tempo lineare, offrendo un'alternativa veloce al metodo quadratico del Transformer...
Intelligenza artificiale linguisticaRWKV Attenzione lineare
RWKV è un'architettura che si addestra come un trasformatore ma esegue l'inferenza come una rete ricorrente, fornendo generazione di memoria costante in tempo lineare.
Intelligenza artificiale linguisticaModelli di attenzione sparsi
La scarsa attenzione rende i Transformers più economici consentendo a ciascun token di occuparsi solo di un sottoinsieme di altri token scelti con cura anziché di tutti.
Intelligenza artificiale linguisticaQLoRA e regolazione fine a 4 bit
QLoRA è una tecnica che ti consente di mettere a punto un modello linguistico di grandi dimensioni su una singola GPU consumer archiviando il modello congelato in soli 4 bit per peso.
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