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Struttura del corso
Introduzione
- Che cos'è l'IA generativa?
- IA generativa vs altri tipi di IA
- Panoramica delle principali tecniche e modelli dell'IA generativa
- Applicazioni e casi d'uso dell'IA generativa
- Sfide e limiti dell'IA generativa
Creazione di immagini con l'intelligenza artificiale generativa
- Generazione di immagini da descrizioni testuali
- Utilizzo delle GAN per creare immagini realistiche e diversificate
- Utilizzo di VAE per creare immagini con variabili latenti
- Utilizzo del trasferimento di stile per applicare stili artistici alle immagini
Creazione di testo con l'intelligenza artificiale generativa
- Generazione di testo da prompt di testo
- Utilizzo di modelli basati su trasformatori per creare testo con contesto e coerenza
- Utilizzo del riassunto del testo per creare riassunti concisi di testi lunghi
- Usare la parafrasi del testo per creare modi diversi di esprimere lo stesso significato
Creare audio con l'IA generativa
- Generazione di voce da testo
- Generazione di testo dalla voce
- Generazione di musica da testo o audio
- Generazione di voce con una voce specifica
Creazione di altri contenuti con l'IA generativa
- Generazione di codice dal linguaggio naturale
- Generazione di schizzi di prodotti dal testo
- Generazione di video da testo o immagini
- Generazione di modelli 3D da testo o immagini
Valutazione dell'IA generativa
- Valutare la qualità e la diversità dei contenuti nell'IA generativa
- Utilizzo di metriche come il punteggio di inizio, la distanza di nascita di Fréchet e il punteggio BLEU
- Utilizzo della valutazione umana attraverso il crowdsourcing e i sondaggi
- Applicazione di metodi di valutazione contraddittori, come i test di Turing e i discriminatori,
Comprendere le implicazioni etiche e sociali dell'IA generativa
- Garantire l'equità e la responsabilità
- Evitare l'uso improprio e l'abuso
- Rispetto dei diritti e della privacy dei creatori di contenuti e dei consumatori
- Promuovere la creatività e la collaborazione tra l'uomo e l'IA
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
- Comprensione dei concetti e della terminologia di base dell'IA
- Esperienza con Python programmazione e analisi dei dati
- Familiarità con framework di deep learning come TensorFlow o PyTorch
Pubblico
- Scienziati dei dati
- Sviluppatori di intelligenza artificiale
- Appassionati di IA
14 ore