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Struttura del corso
Introduzione
- Che cos'è l'intelligenza artificiale generativa?
- Intelligenza artificiale generativa vs altri tipi di AI
- Panoramica delle principali tecniche e modelli nell'intelligenza artificiale generativa
- Applicazioni ed esempi d'uso dell'intelligenza artificiale generativa
- Sfide e limiti dell'intelligenza artificiale generativa
Creazione di Immagini con l'Intelligenza Artificiale Generativa
- Generare immagini da descrizioni testuali
- Utilizzare GANs per creare immagini realistiche e diverse
- Utilizzare VAEs per creare immagini con variabili latenti
- Utilizzare il trasferimento di stile per applicare stili artistici alle immagini
Creazione di Testo con l'Intelligenza Artificiale Generativa
- Generare testo da prompt testuali
- Utilizzare modelli basati su transformer per creare testi coerenti e contestualizzati
- Utilizzare la riepilogazione del testo per creare sommari concisi di lunghe sezioni di testo
- Utilizzare il parafraesaggio del testo per creare modi diversi di esprimere lo stesso significato
Creazione di Audio con l'Intelligenza Artificiale Generativa
- Generare voce da testo
- Generare testo da voce
- Generare musica da testo o audio
- Generare voce con una specifica voce vocale
Creazione di Altri Contenuti con l'Intelligenza Artificiale Generativa
- Generare codice da linguaggio naturale
- Generare bozze di prodotti da testo
- Generare video da testo o immagini
- Generare modelli 3D da testo o immagini
Valutazione dell'Intelligenza Artificiale Generativa
- Valutare la qualità e la diversità del contenuto generato dall'intelligenza artificiale
- Utilizzare metriche come punteggio di inception, distanza Fréchet di inception e punteggio BLEU
- Utilizzare la valutazione umana attraverso il crowdsourcing e i sondaggi
- Applicare metodi di valutazione avversaria come test di Turing e discriminatori
Comprendere le Implicazioni Etiche e Sociali dell'Intelligenza Artificiale Generativa
- Garantire equità ed accountability
- Evitare l'utilizzo abusivo o scorretto
- Rispettare i diritti e la privacy dei creatori di contenuti e dei consumatori
- Fomentare la creatività e la collaborazione tra esseri umani e AI
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Comprensione dei concetti e della terminologia di base dell'IA
- Esperienza con la programmazione in Python e l'analisi dei dati
- Familiarità con i framework di deep learning come TensorFlow o PyTorch
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Sviluppatori AI
- Enthusiasti dell'IA
14 Ore