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Struttura del corso
Introduzione all'IA generativa
- Che cos'è l'IA generativa e perché è importante?
- Principali tipologie e tecniche di IA generativa
- Principali sfide e limiti dell'IA generativa
Architettura dei trasformatori e LLM
- Che cos'è un trasformatore e come funziona?
- Principali componenti e caratteristiche di un trasformatore
- Utilizzo dei trasformatori per la costruzione di LLM
Leggi di scala e ottimizzazione
- Cosa sono le leggi di scaling e perché sono importanti per gli LLM?
- In che modo le leggi di scalabilità sono correlate alle dimensioni del modello, alle dimensioni dei dati, al budget di calcolo e ai requisiti di inferenza?
- In che modo le leggi di scalabilità possono aiutare a ottimizzare le prestazioni e l'efficienza degli LLM?
Formazione e messa a punto degli LLM
- Fasi principali e sfide della formazione degli LLM da zero
- Vantaggi e svantaggi della messa a punto di LLM per compiti specifici
- Best practice e strumenti per la formazione e la messa a punto degli LLM
Distribuzione e utilizzo di LLM
- Principali considerazioni e sfide dell'implementazione degli LLM nell'ambiente di produzione
- Casi d'uso comuni e applicazioni degli LLM in vari domini e settori
- Integrazione degli LLM con altri sistemi e piattaforme di IA
Etica e futuro dell'IA generativa
- Implicazioni etiche e sociali dell'IA generativa e degli LLM
- Potenziali rischi e danni dell'IA generativa e degli LLM, come pregiudizi, disinformazione e manipolazione
- Uso responsabile e vantaggioso dell'IA generativa e degli LLM
Riepilogo e prossime tappe
Requisiti
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Comprensione dei concetti di machine learning, come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, le funzioni di perdita e la suddivisione dei dati
Esperienza con Python programmazione e manipolazione dei dati
Conoscenza di base delle reti neurali e dell'elaborazione del linguaggio naturale
Pubblico
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Gli sviluppatori
Appassionati di machine learning
21 ore