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
Toolformer e utilizzo degli strumenti da autodidatta
Toolformer è un metodo AI 2023 Meta che consente a un modello linguistico di apprendere da solo quando e come chiamare strumenti esterni come calcolatrici, motori di ricerca...
TecnicoAgente Minecraft di Voyager e libreria di abilità
Scopri come funziona Voyager: un agente AI di Minecraft che scrive codice, archivia competenze riutilizzabili e migliora attraverso l'apprendimento permanente senza aggiornamenti graduali.
TecnicoAgenti generativi e società simulate
Gli agenti generativi sono personaggi IA alimentati da modelli linguistici che ricordano, pianificano e reagiscono come persone credibili.
TecnicoMemoria episodica e agente semantico
Gli agenti di intelligenza artificiale necessitano di due tipi di memoria a lungo termine: memoria episodica per eventi passati specifici e memoria semantica per fatti generali.
TecnicoModelli Markov nascosti
Un modello di Markov nascosto descrive un sistema che si muove attraverso stati nascosti che non puoi vedere direttamente, emettendo risultati osservabili lungo il percorso.
TecnicoProcessi gaussiani
Un processo gaussiano è un modo flessibile e non parametrico per modellare funzioni che viene fornito con stime di incertezza integrate.
TecnicoQ-Learning
Q-Learning è un algoritmo di apprendimento per rinforzo che insegna a un agente quali azioni ripagano meglio apprendendo gradualmente il valore di ogni mossa attraverso la prova...
TecnicoMetodi attore-critico
I metodi attore-critico combinano due studenti: un "attore" che sceglie le azioni e un "critico" che giudica quanto buone fossero quelle azioni.
TecnicoRicerca dell'albero di Monte Carlo
Monte Carlo Tree Search (MCTS) è un algoritmo di pianificazione che decide la mossa migliore costruendo selettivamente un albero di ricerca e simulando molti futuri possibili.
TecnicoAdam e gli ottimizzatori adattivi
Adam è il cavallo di ottimizzazione dietro la maggior parte delle reti neurali moderne, che regola automaticamente una velocità di apprendimento separata per ogni parametro.
TecnicoPianificazione del tasso di apprendimento
Una pianificazione della velocità di apprendimento modifica la dimensione del passo durante l'allenamento invece di mantenerla fissa.
TecnicoNormalizzazione dei livelli
La normalizzazione dei livelli stabilizza l'addestramento ridimensionando le attivazioni all'interno di ogni singolo esempio in modo che abbiano media e varianza unitaria pari a zero.
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