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
Programmazione CUDA e GPU
CUDA è la piattaforma NVIDIA per la scrittura di programmi eseguiti su GPU, sbloccando migliaia di core per il calcolo parallelo.
TecnicoAI e SHAP spiegabili
L'Explainable AI (XAI) è il toolkit per trasformare la previsione opaca di un modello in una ragione leggibile dall'uomo.
TecnicoInterpretabilità meccanicistica
L’interpretabilità meccanicistica è lo sforzo di decodificare i calcoli interni delle reti neurali in algoritmi comprensibili dall’uomo.
TecnicoEsempi contraddittori e robustezza
Gli esempi contraddittori sono input disturbati da cambiamenti piccoli, spesso impercettibili, che inducono un modello a fare previsioni sicure ed errate.
TecnicoParallelismo dei dati
Il parallelismo dei dati addestra un modello più velocemente replicandolo su più GPU, con ciascuna GPU che elabora una sezione diversa del batch di dati.
TecnicoParallelismo del modello e della pipeline
Quando un modello è troppo grande per essere contenuto in una GPU, il parallelismo del modello e della pipeline suddivide il modello stesso tra i dispositivi.
TecnicoZeRO e ottimizzatori frammentati
ZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimina la dispendiosa duplicazione della memoria del parallelismo dei dati suddividendo lo stato, i gradienti e i pesi dell'ottimizzatore su...
TecnicoMonitoraggio degli esperimenti
Il monitoraggio degli esperimenti è la pratica di registrare sistematicamente ogni esecuzione del machine learning (codice, dati, iperparametri, metriche e output), quindi...
TecnicoCI/CD per l'apprendimento automatico
CI/CD per il machine learning estende l'integrazione continua e le pipeline di distribuzione continua per coprire non solo il codice, ma anche dati e modelli.
TecnicoDistribuzioni Canary e Shadow
Le distribuzioni Canary e shadow sono due strategie a basso rischio per il rilascio di un nuovo modello o servizio in produzione.
TecnicoCaching rapido
La memorizzazione nella cache immediata consente a un modello di intelligenza artificiale di riutilizzare il lavoro computazionale svolto su una porzione ripetuta di testo invece di rielaborarlo ogni volta.
TecnicoRiclassificazione dei modelli
Un reranker è un modello di seconda fase che riclassifica un elenco di risultati di ricerca in base alla pertinenza a una query, migliorando l'ordine dopo un fast retriever...
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