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
Servizio di precompilazione e decodifica disaggregato
Un'architettura di servizio che divide l'inferenza del modello linguistico di grandi dimensioni in due fasi separate (precompilazione e decodifica) e le esegue su diversi pool di GPU.
TecnicoRouting di inferenza LLM e bilanciamento del carico
Il livello di controllo che decide quale replica del modello, GPU o backend deve gestire ogni richiesta LLM in entrata e come distribuire il traffico in modo che nessun singolo server sia...
TecnicoParallelismo tensoriale per modelli di grandi dimensioni
Un modo per suddividere i calcoli all'interno di un singolo livello di rete neurale su più GPU in modo che un modello troppo grande per un dispositivo possa ancora essere eseguito.
TecnicoAutoriflessione nei cicli degli agenti
L'autoriflessione consente a un agente dell'IA di criticare i propri risultati e le proprie azioni durante l'attività, quindi di rivederli in base a tale critica.
TecnicoRagionamento basato sull'albero dei pensieri
L'albero dei pensieri consente a un modello di esplorare molti percorsi di ragionamento in parallelo, come i rami di un albero, invece di impegnarsi in una linea di pensiero.
TecnicoRagionamento basato sul grafico dei pensieri
Il grafico dei pensieri modella il ragionamento come una rete in cui i pensieri possono fondersi, collegarsi e connettersi liberamente, non solo ramificarsi.
TecnicoSquilibrio di classe e ricampionamento
Lo squilibrio di classe si verifica quando un risultato supera di gran lunga un altro, ad esempio il 99,9% di transazioni legittime contro 0.
TecnicoCodificatori automatici
Un autoencoder è una rete neurale che impara a comprimere i dati in un codice compatto e poi a ricostruirli, costringendo la rete a catturare solo la maggior parte...
TecnicoReti siamesi e perdita di triplette
Le reti siamesi utilizzano due o più rami identici con condivisione del peso per apprendere quanto sono simili due input, anziché classificarli ciascuno.
TecnicoApprendimento multitasking
L'apprendimento multi-task addestra un modello a eseguire diverse attività correlate contemporaneamente, condividendo rappresentazioni interne tra di loro.
TecnicoPrevisione conforme
La previsione conforme avvolge qualsiasi modello per produrre un insieme o un intervallo che garantisce di contenere la risposta vera con una probabilità scelta, come il 90%.
TecnicoCalibrazione della probabilità
La calibrazione significa che le probabilità dichiarate di un modello corrispondono alla realtà: quando dice 70%, l'evento dovrebbe verificarsi circa il 70% delle volte.
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