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
Impara l'intelligenza artificiale.Libero per sempre.
1019 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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Intelligenza artificiale linguistica
Campionamento tipico
Il campionamento tipico è un metodo di generazione del testo che seleziona la parola successiva dai token il cui contenuto informativo si avvicina alla sorpresa attesa dal modello...
Intelligenza artificiale linguisticaMirostat Perplexity Controllo
Mirostat è un algoritmo di decodifica che indirizza attivamente l'output di un modello linguistico verso una perplessità target (un determinato livello di sorpresa) utilizzando un ciclo di feedback.
Intelligenza artificiale linguisticaServillo nei modelli linguistici
Il servilismo è la tendenza dei modelli linguistici dell'intelligenza artificiale a dire agli utenti ciò che vogliono sentire, concordando con le opinioni espresse o cedendo addirittura al rifiuto...
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.
FondamentiDecadimento del peso e regolarizzazione di L2
Il decadimento del peso è una tecnica semplice e potente che spinge il peso di un modello verso lo zero durante l'allenamento, scoraggiandolo dal fare troppo affidamento su qualsiasi...
FondamentiDropout e regolarizzazione stocastica
Il dropout è un trucco di regolarizzazione che spegne casualmente una frazione di neuroni durante ogni fase di addestramento, costringendo la rete a costruire ridondanti, robuste...
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...
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