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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Tutte le guide
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Tecnico
Banditi multi-armati
Un bandito multi-armato è un problema decisionale in cui scegli ripetutamente tra opzioni con vantaggi sconosciuti e impari mentre procedi, bilanciando l'esplorazione di nuove...
TecnicoBentoML e confezionamento dei modelli
BentoML è un framework Python open source che confeziona modelli di machine learning addestrati in unità standardizzate e distribuibili chiamate "Bentos".
TecnicoKserve e Model Serving su Kubernetes
KServe è una piattaforma standardizzata e nativa di Kubernetes per servire modelli di machine learning su larga scala.
TecnicoSeldon Core e grafici di inferenza
Seldon Core è una piattaforma open source per la distribuzione di modelli di machine learning su Kubernetes, con una caratteristica straordinaria: i grafici di inferenza.
TecnicoGradienti evanescenti ed esplosivi
Quando si addestrano reti profonde, i segnali di errore si riducono verso lo zero o esplodono verso l'infinito mentre viaggiano all'indietro attraverso molti strati.
TecnicoRitaglio gradiente
Una protezione semplice e ampiamente utilizzata che limita l'ampiezza degli aggiornamenti del gradiente che possono ottenere durante l'allenamento.
TecnicoInizializzazione del peso
Il modo in cui si impostano i pesi iniziali di una rete neurale prima dell'inizio dell'addestramento, che determina fortemente se segnali e gradienti rimangono integri attraverso gli strati profondi.
TecnicoApprendimento per imitazione
L’apprendimento per imitazione insegna a un’intelligenza artificiale a eseguire un compito copiando le dimostrazioni degli esperti invece di imparare dalle ricompense per tentativi ed errori.
TecnicoApprendimento per rinforzo inverso
L’apprendimento per rinforzo inverso (IRL) capovolge l’RL standard: invece di ricevere una ricompensa e trovare una politica, osserva il comportamento degli esperti e deduce…
TecnicoApprendimento per rinforzo offline
L'apprendimento per rinforzo offline addestra gli agenti esclusivamente a partire da un set di dati fisso, raccolto in precedenza, senza interazione dal vivo con l'ambiente.
TecnicoSmoothQuant e quantizzazione dell'attivazione
SmoothQuant è una tecnica che consente di comprimere modelli linguistici di grandi dimensioni fino a numeri interi a 8 bit sia per i pesi che per le attivazioni senza...
TecnicoPotatura strutturata e rimozione dei livelli
La potatura strutturata rimuove interi componenti di una rete neurale, come teste di attenzione, neuroni o interi strati, quindi il modello più snello funziona più velocemente...
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