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
IA visiva guideLibero per sempre.
133 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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Comprensione del video
Video understanding analyzes visual and sometimes audio information across time.
IA visivaRicerca multimodale
Multimodal search retrieves information across forms such as text, images, audio, and video.
IA visivaDocumento AI
Document AI estrae e interpreta le informazioni da file come moduli, report, fatture e pagine scansionate.
IA visivaWasserstein GAN
Wasserstein GAN (WGAN) è una riprogettazione dell'obiettivo di allenamento GAN che utilizza la distanza Wasserstein invece della perdita min-max originale.
IA visivaGAN condizionali
I GAN condizionali (cGAN) estendono i GAN ordinari inserendo informazioni aggiuntive, come un'etichetta o un testo di classe, sia nel generatore che nel discriminatore.
IA visivaPix2Pix Traduzione da immagine a immagine
Pix2Pix è un GAN condizionale che impara a tradurre un tipo di immagine in un altro, come trasformare uno schizzo in una foto o una mappa in una vista satellitare.
IA visivaColorazione dell'immagine
La colorazione delle immagini utilizza l'intelligenza artificiale per aggiungere colori plausibili e realistici a foto e filmati in bianco e nero.
IA visivaStruttura dal movimento
Structure from Motion (SfM) ricostruisce la geometria della scena 3D e le posizioni della telecamera da una serie di foto 2D sovrapposte scattate da diversi punti di vista.
IA visivaStereo multivista
Multi-View Stereo (MVS) scatta molte foto calibrate di una scena e produce una densa ricostruzione 3D stimando la profondità di quasi ogni pixel.
IA visivaCampionatori DDPM e DDIM
DDPM e DDIM sono due modi per eseguire il processo inverso di un modello di diffusione, trasformando passo dopo passo il rumore casuale in un'immagine.
IA visivaModelli generativi basati su punteggi
I modelli generativi basati su punteggi creano dati apprendendo il gradiente della distribuzione dei dati, la direzione che rende qualsiasi campione rumoroso più simile a quello reale...
IA visivaDistanza di inizio di Fréchet
La distanza di inizio Fréchet (FID) è la metrica standard per giudicare quanto sia realistico e vario un insieme di immagini generate.
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