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
Tecnico guideLibero per sempre.
177 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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Tecnico
Streaming speculativo e previsione multi-token
Lo streaming speculativo e la previsione multi-token accelerano la generazione del modello linguistico indovinando diversi token futuri contemporaneamente e verificandoli in un unico...
TecnicoBERTScore e valutazione semantica
BERTScore misura quanto bene il testo generato dalla macchina corrisponde a un riferimento confrontando il significato, non le parole esatte.
TecnicoAttenzione lineare e nuclei dell'esecutore
L'attenzione lineare sostituisce l'attenzione softmax quadratica in Transformers con un trucco matematico che si adatta linearmente alla lunghezza della sequenza.
TecnicoYaRN ed estensione della lunghezza del contesto
YaRN (Yet another RoPE extensioN) è una tecnica efficiente per estendere la finestra di contesto utilizzabile di un modello ben oltre ciò su cui è stato addestrato.
TecnicoInterpolazione posizionale per contesto lungo
L'interpolazione posizionale (PI) è una tecnica semplice e influente che estende la finestra di contesto di un trasformatore inserendo nuovi indici di posizione nell'intervallo...
TecnicoMiscela di esperti LoRA
Mixture of LoRA Experts (MoLE) combina molti adattatori piccoli ed economici con un router appreso in modo che un singolo modello base possa specializzarsi in modo flessibile su...
TecnicoModifiche speculative per modelli di codice
Le modifiche speculative rendono immediata la modifica del codice AI prevedendo che la maggior parte di un file rimarrà invariata e verificando solo le piccole parti che differiscono.
TecnicoIngegneria dello sterzo e della rappresentazione dell'attivazione
Il controllo dell'attivazione modifica il comportamento di un modello aggiungendo o sottraendo direttamente i vettori all'interno delle sue attivazioni nascoste in fase di esecuzione, senza necessità di riqualificazione.
TecnicoCodificatori automatici sparsi per l'interpretabilità
Gli autocodificatori sparsi (SAE) sono uno strumento che separa le aggrovigliate attivazioni interne di una rete neurale in un insieme molto più ampio di più puliti...
TecnicoSovrapposizione e polisemanticità nell'interpretabilità dell'intelligenza artificiale
Impara la sovrapposizione e la polisemanticità nell'interpretabilità dell'intelligenza artificiale: perché i modelli raggruppano le funzionalità in direzioni condivise, perché i neuroni diventano polisemantici...
TecnicoObiettivo Logit e obiettivo ottimizzato
La lente logit e la lente sintonizzata sono tecniche di interpretabilità che sbirciano gli stati nascosti di un trasformatore strato dopo strato per vedere cosa sta "pensando" il modello...
TecnicoStack di addestramento DeepSpeed e Megatron
DeepSpeed (Microsoft) e Megatron-LM (NVIDIA) sono gli stack software che creano modelli di training con miliardi di parametri su migliaia di GPU...
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