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Struttura del corso
Introduzione all’intelligenza artificiale generativa
- Cos’è l’intelligenza artificiale generativa?
- Storia e evoluzione dell’IA generativa
- Concetti chiave e terminologia specifica
- Panoramica sulle applicazioni e le potenzialità dell’IA generativa
Fondamenti di machine learning
- Introduzione al machine learning
- Tipologie di machine learning: supervisionato, non supervisionato e rinforzamento
- Algoritmi e modelli fondamentali
- Pre-elaborazione dei dati e ingegneria delle caratteristiche
Concetti base del deep learning
- Reti neurali e deep learning
- Funzioni di attivazione, funzioni di perdita e ottimizzatori
- Sovra-adattamento, sotto-adattamento e tecniche di regolarizzazione
- Introduzione a TensorFlow e PyTorch
Panoramica sui modelli generativi
- Tipologie di modelli generativi esistenti
- Differenze tra modelli discriminativi e generativi
- Casi d’uso tipici per i modelli generativi
Autoencoder Variazionali (VAE)
- Comprensione dei meccanismi degli autoencoder
- Struttura architettonica dei VAE
- Lo spazio latente e la sua rilevanza nei modelli generativi
- Esercitazione pratica: costruzione di un semplice VAE
Reti generative avversarie (GAN)
- Introduzione alle GAN
- Struttura architettonica delle GAN: componente generatrice e discriminante
- Procedimenti per l’addestramento delle GAN e principali problematiche
- Esercitazione pratica: sviluppo di una GAN base
Modelli generativi avanzati
- Introduzione ai modelli Transformer
- Panoramica sui modelli GPT (Generative Pretrained Transformer)
- Applicazioni dei modelli GPT nella generazione di testo
- Esercitazione pratica: generazione di testi tramite un modello GPT pre-addestrato
Etica e implicazioni sociali
- Aspetti etici nell’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa
- Distorsioni cognitive e parzialità negli algoritmi AI
- Prospettive future e responsabilità nell’impiego dell’IA
Applicazioni industriali dell’IA generativa
- Utilizzo dell’IA generativa nell’arte e nella creatività
- Contributo all’ambito aziendale e al marketing
- Applicazioni scientifiche e di ricerca mediate dall’IA generativa
Progetto finale pratico
- Ideazione e proposta di un progetto basato su IA generativa
- Raccolta ed elaborazione dei dati necessari
- Scelta del modello da implementare e relativo addestramento
- Valutazione dei risultati ottenuti e presentazione finale
Sintesi conclusiva e prossimi passi possibili
Requisiti
- Conoscenza dei concetti fondamentali della programmazione in Python
- Padronanza di nozioni matematiche di base, in particolare di probabilità e algebra lineare
Destinatari
- Sviluppatori
14 ore
Recensioni (2)
I suggerimenti e i prompt consigliati che possiamo trarre da questa formazione
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utilizzo di prompt adeguati ed efficaci
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