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
Attenzione al rollout e alla potatura della testa
L'implementazione dell'attenzione è un metodo per tracciare il modo in cui le informazioni fluiscono attraverso i livelli di attenzione impilati di un Transformer per spiegare quali token di input influenzano...
TecnicoOttimizzazione del secondo ordine e metodi di Newton
L'ottimizzazione del secondo ordine utilizza le informazioni sulla curvatura (la matrice Hessiana delle derivate seconde) per compiere passi più intelligenti verso il minimo, non solo verso la pendenza.
TecnicoRMSNorm e normalizzazione pre-strato
RMSNorm è un livello di normalizzazione leggero che ridimensiona le attivazioni in base alla loro radice quadrata media e la normalizzazione pre-livello posiziona quel passaggio prima di ogni...
TecnicoSwiGLU e attivazioni con gate
SwiGLU è una funzione di attivazione controllata che moltiplica una proiezione lineare dell'input per una seconda proiezione attivata da Swish, agendo come un apprendimento...
TecnicoReti di compressione ed eccitazione
I blocchi Squeeze-and-Excitation (SE) consentono a una rete convoluzionale di apprendere quanto pesare ciascun canale di funzionalità, ricalibrandoli in base al contesto globale.
TecnicoProgrammi di ricottura di riscaldamento e coseno
Il riscaldamento aumenta delicatamente la velocità di apprendimento da quasi zero prima dell'allenamento, quindi la ricottura del coseno la fa decadere gradualmente seguendo una curva coseno.
TecnicoTassi di apprendimento ciclico
I tassi di apprendimento ciclici fanno scorrere ripetutamente il tasso di apprendimento su e giù tra un limite inferiore e uno superiore invece di limitarlo a decadere.
TecnicoMinimizzazione sensibile alla nitidezza
La minimizzazione consapevole della nitidezza (SAM) è un metodo di ottimizzazione che mira non solo a una bassa perdita, ma a una bassa perdita in un intero quartiere di pesi: un piatto...
TecnicoSondaggio lineare e valutazione delle feature congelate
Il sondaggio lineare verifica la validità delle rappresentazioni interne di un modello preaddestrato congelando la rete e addestrando solo un semplice classificatore lineare al di sopra.
TecnicoDenseNet e connettività densa
DenseNet è una rete convoluzionale in cui ogni livello riceve come input le mappe delle caratteristiche di tutti i livelli precedenti.
TecnicoArchitetture dei colli di bottiglia
Un’architettura a collo di bottiglia comprime i dati attraverso uno stretto strato intermedio prima di espanderli nuovamente, costringendo la rete a diventare compatta, efficiente…
TecnicoAccumulo di gradienti
L'accumulo di gradienti ti consente di simulare batch di grandi dimensioni su una memoria GPU limitata sommando i gradienti su diversi mini-batch di piccole dimensioni prima dell'aggiornamento...
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