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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Ogni corso include risultati espliciti, competenze mappate, attività di pratica e un capstone applicato.
Capire cos'è l'IA, come imparano i sistemi, dove falliscono e come giudicare le affermazioni senza clamore.
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 redazioni a raccogliere, scrivere, verificare i fatti e distribuire le storie più velocemente, ma solleva anche difficili domande sull'accuratezza, sulla fiducia e su chi ottiene il lavoro...
IndustrieL'intelligenza artificiale consente agli architetti di esplorare migliaia di opzioni di progettazione, ottimizzare gli edifici in termini di energia e costi e trasformare schizzi grezzi in rendering in pochi secondi.
IndustrieL'intelligenza artificiale aiuta i team di costruzione a prevedere ritardi, individuare rischi per la sicurezza, monitorare i progressi dalle foto del sito e coordinare costruzioni complesse.
ApplicazioniLa generazione di diapositive tramite intelligenza artificiale trasforma un suggerimento, una struttura o un documento in una presentazione formattata in pochi secondi.
ApplicazioniL'automazione del browser AI consente a un modello di vedere e controllare un browser Web, facendo clic, digitando e navigando come una persona per completare le attività.
ApplicazioniLe pipeline di estrazione dei dati basate sull'intelligenza artificiale trasformano fonti disordinate e non strutturate come PDF, e-mail e moduli scansionati in dati puliti e strutturati.
TecnicoL'Explainable AI (XAI) è il toolkit per trasformare la previsione opaca di un modello in una ragione leggibile dall'uomo.
TecnicoL’interpretabilità meccanicistica è lo sforzo di decodificare i calcoli interni delle reti neurali in algoritmi comprensibili dall’uomo.
TecnicoGli esempi contraddittori sono input disturbati da cambiamenti piccoli, spesso impercettibili, che inducono un modello a fare previsioni sicure ed errate.
ApplicazioniLa generazione di test AI utilizza l'apprendimento automatico e modelli linguistici di grandi dimensioni per scrivere automaticamente test software, liberando gli sviluppatori dal noioso lavoro manuale.
ApplicazioniLa previsione della domanda basata sull'intelligenza artificiale prevede quanto vorranno i clienti di un prodotto o servizio, utilizzando l'apprendimento automatico per analizzare la cronologia delle vendite, i prezzi, il meteo...
ApplicazioniI motori di personalizzazione dell'intelligenza artificiale personalizzano ciò che vede ciascun utente, dai consigli sui prodotti ai layout della home page, apprendendo i gusti individuali dal comportamento.
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