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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Il parallelismo dei dati addestra un modello più velocemente replicandolo su più GPU, con ciascuna GPU che elabora una sezione diversa del batch di dati.
TecnicoQuando un modello è troppo grande per essere contenuto in una GPU, il parallelismo del modello e della pipeline suddivide il modello stesso tra i dispositivi.
TecnicoZeRO (Zero Redundancy Optimizer) elimina la dispendiosa duplicazione della memoria del parallelismo dei dati suddividendo lo stato, i gradienti e i pesi dell'ottimizzatore su...
TecnicoIl monitoraggio degli esperimenti è la pratica di registrare sistematicamente ogni esecuzione del machine learning (codice, dati, iperparametri, metriche e output), quindi...
TecnicoCI/CD per il machine learning estende l'integrazione continua e le pipeline di distribuzione continua per coprire non solo il codice, ma anche dati e modelli.
TecnicoLe distribuzioni Canary e shadow sono due strategie a basso rischio per il rilascio di un nuovo modello o servizio in produzione.
IA visivaIl riconoscimento delle azioni è il compito di insegnare ai computer a identificare cosa le persone o gli oggetti stanno *facendo* nel video (correndo, salutando, cadendo, aprendo una porta) - non...
IA visivaL'interpolazione dei fotogrammi video genera nuovi fotogrammi intermedi da quelli esistenti per rendere il video più fluido o più lento, trasformando filmati da 30 fps in 60 fps...
IA visivaIl tracciamento multi-oggetto (MOT) segue molti oggetti (pedoni, automobili, giocatori) attraverso i fotogrammi di un video, conferendo a ciascuno un'identità coerente nel tempo.
TecnicoLa memorizzazione nella cache immediata consente a un modello di intelligenza artificiale di riutilizzare il lavoro computazionale svolto su una porzione ripetuta di testo invece di rielaborarlo ogni volta.
IndustrieL’intelligenza artificiale in patologia applica la visione artificiale ai vetrini tissutali digitalizzati, aiutando i patologi a rilevare il cancro, contare le cellule e classificare la malattia più velocemente e in modo più efficace…
IA visivaL’intelligenza artificiale nell’imaging medico utilizza la visione artificiale per leggere raggi X, scansioni TC, risonanza magnetica, ecografie e mammografie, individuando anomalie e dando priorità ai casi urgenti.
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