Fondamenti dell'intelligenza artificiale
Capire cos'è l'IA, come imparano i sistemi, dove falliscono e come giudicare le affermazioni senza clamore.
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Usa l'IA in modo produttivo proteggendo la privacy, controllando i risultati e preservando la responsabilità umana.
Valuta i casi d'uso sul posto di lavoro, conduci progetti pilota sicuri, misura il valore e comunica le modifiche in modo responsabile.
Analizza i sistemi di IA attraverso diritti, equità, governance, sicurezza e risultati di interesse pubblico.
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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L’intelligenza artificiale aiuta le agenzie di sanità pubblica a individuare precocemente le epidemie, a modellare il modo in cui le malattie si diffondono e a indirizzare gli interventi su intere popolazioni piuttosto che su singole…
IndustrieL’intelligenza artificiale sta rimodellando il modo in cui vengono testati i nuovi farmaci: trovando più rapidamente i pazienti idonei, prevedendo quali sperimentazioni avranno successo e cogliendo prima i segnali di sicurezza.
Intelligenza artificiale linguisticaQLoRA è una tecnica che ti consente di mettere a punto un modello linguistico di grandi dimensioni su una singola GPU consumer archiviando il modello congelato in soli 4 bit per peso.
Intelligenza artificiale linguisticaI controlli di decodifica sono le manopole che decidono come un modello linguistico sceglie ogni parola successiva dalla sua distribuzione di probabilità.
IA visivaI Diffusion Transformers (DiT) sostituiscono la U-Net convoluzionale nel cuore dei generatori di immagini e video con un backbone Transformer.
TecnicoAdam è il cavallo di ottimizzazione dietro la maggior parte delle reti neurali moderne, che regola automaticamente una velocità di apprendimento separata per ogni parametro.
TecnicoUna pianificazione della velocità di apprendimento modifica la dimensione del passo durante l'allenamento invece di mantenerla fissa.
TecnicoLa normalizzazione dei livelli stabilizza l'addestramento ridimensionando le attivazioni all'interno di ogni singolo esempio in modo che abbiano media e varianza unitaria pari a zero.
IndustrieL’intelligenza artificiale nella nutrizione utilizza database alimentari, riconoscimento di immagini e modelli predittivi per personalizzare le diete, stimare l’assunzione e supportare le decisioni cliniche.
IndustrieL’intelligenza artificiale nella riabilitazione fisica utilizza il rilevamento del movimento, dispositivi indossabili e software adattivo per guidare gli esercizi, misurare i progressi e personalizzare il recupero.
IndustrieL’intelligenza artificiale nelle attività di polizia spazia dal riconoscimento facciale, alla polizia predittiva, ai lettori di targhe e al rilevamento di spari.
IA visivaLe Feature Pyramid Networks (FPN) consentono ai rilevatori di individuare oggetti di dimensioni molto diverse costruendo una "piramide" multiscala di caratteristiche in modo economico.
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