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.
1019Guide gratuite
9Tracce di argomenti
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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.
Tracce di argomenti
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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
Sondaggio lineare e valutazione delle feature congelate
Il sondaggio lineare verifica la validità delle rappresentazioni interne di un modello preaddestrato congelando la rete e addestrando solo un semplice classificatore lineare al di sopra.
Intelligenza artificiale linguisticaVerifica mediante campionamento speculativo
Il campionamento speculativo accelera la generazione di modelli linguistici di grandi dimensioni consentendo a un piccolo modello "bozza" di indovinare diversi token in anticipo, quindi verificando il modello grande...
Intelligenza artificiale linguisticaCampionamento basato sull'entropia
Il campionamento basato sull'entropia adatta il modo in cui un LLM sceglie il token successivo in base all'incertezza del modello in quel momento.
TecnicoDenseNet e connettività densa
DenseNet è una rete convoluzionale in cui ogni livello riceve come input le mappe delle caratteristiche di tutti i livelli precedenti.
TecnicoArchitetture dei colli di bottiglia
Un’architettura a collo di bottiglia comprime i dati attraverso uno stretto strato intermedio prima di espanderli nuovamente, costringendo la rete a diventare compatta, efficiente…
TecnicoAccumulo di gradienti
L'accumulo di gradienti ti consente di simulare batch di grandi dimensioni su una memoria GPU limitata sommando i gradienti su diversi mini-batch di piccole dimensioni prima dell'aggiornamento...
FondamentiArresto anticipato
L'arresto anticipato è una tecnica di regolarizzazione che interrompe l'addestramento del modello nel momento in cui le prestazioni sui dati di convalida bloccati smettono di migliorare.
TecnicoForzatura dell'insegnante nei modelli di sequenza
La forzatura dell'insegnante è un trucco di addestramento per i modelli di sequenza in cui il vero token precedente, non l'ipotesi del modello, viene inserito come input successivo.
TecnicoCampionamento programmato e bias di esposizione
Il bias di esposizione è il divario che appare quando un modello addestrato solo su prefissi perfetti deve, per inferenza, condizionare i propri risultati imperfetti.
TecnicoPerdita focale per rilevamento sbilanciato
La perdita focale è una funzione di perdita modificata che riduce il peso degli esempi facili in modo che un rilevatore possa concentrarsi su quelli difficili e rari.
FondamentiDiscesa gradiente stocastica con quantità di moto
Momentum è una modifica alla discesa del gradiente che accumula una media corrente dei gradienti passati, consentendo all'ottimizzazione di scorrere più velocemente attraverso le valli e smorzare...
FondamentiGradiente accelerato di Nesterov
Il gradiente accelerato di Nesterov (NAG) è una forma più intelligente di slancio che fa capolino prima di calcolare il gradiente, dandogli un look-ahead correttivo.
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