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Struttura del corso
Introduzione all’intelligenza artificiale generativa e ai modelli linguistici di grandi dimensioni
- Panoramica sull’intelligenza artificiale generativa e il suo sviluppo storico
- Presentazione degli LLM: GPT, BERT e le loro capacità principali
- Confronto tra i modelli generativi e gli approcci tradizionali di NLP
Architettura transformer e formazione dei modelli
- Comprensione dell’architettura transformer nei LLM
- Il meccanismo di auto-attenzione e la generazione del linguaggio
- Processi di addestramento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e tecniche di ottimizzazione
Ingegneria dei prompt per interazioni efficaci
- Redazione di prompt in grado di produrre risultati accurati e utili
- Adattamento delle strategie di ingegneria dei prompt a diversi contesti d’uso
- Sperimentazione con varianti di prompt per ottenere le migliori risposte possibili
Applicazioni degli LLM nel mondo aziendale
- Automazione del servizio clienti grazie all’intelligenza artificiale conversazionale
- Creazione di contenuti per il marketing e i media
- Utilizzo degli LLM nell’analisi dei dati e nella redazione di report
Considerazioni etiche e gestione dei pregiudizi
- Riconoscimento dei possibili bias presenti nei contenuti generati dagli LLM
- Gestione delle problematiche etiche legate all’impiego dell’intelligenza artificiale generativa
- Strategie per un utilizzo responsabile degli LLM
Tecniche avanzate nell’ambito degli LLM
- Ottimizzazione di modelli linguistici per contesti specifici
- Integrazione degli LLM con altri sistemi AI al fine di ampliarne le funzionalità
- Esplorazione delle capacità multilingue e interlinguistiche dei modelli
Il futuro dell’intelligenza artificiale generativa nelle imprese
- Le principali tendenze di ricerca in ambito di intelligenza artificiale generativa e LLM
- Opportunità e sfide legate all’adozione su larga scala dei modelli linguistici
- Preparazione delle aziende alla trasformazione guidata dall’AI
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenze di base riguardo al machine learning e ai concetti fondamentali dell’elaborazione del linguaggio naturale
- Buona dimestichezza con la programmazione in Python
Destinatari del corso
- Data scientist e professionisti dell’AI interessati alle tecnologie di intelligenza artificiale generativa
- Professionisti aziendali impegnati nell’automazione e nella creazione di contenuti
- Manager tecnici e decision maker che desiderano integrare gli LLM nei propri flussi di lavoro
14 ore
Recensioni (2)
Lo stile interattivo, gli esercizi
Tamas Tutuntzisz
Corso - Introduction to Prompt Engineering
Traduzione automatica
Un ottimo archivio di risorse per un utilizzo futuro, stile dell'insegnante (pieno di buon umorismo e grande attenzione ai dettagli)
Adam - GE Aerospace Poland Sp. z o.o.
Corso - Prompt Engineering for ChatGPT
Traduzione automatica
