AI Facile

Un Large Language Model (LLM) è essenzialmente un sistema di intelligenza artificiale estremamente sofisticato che è stato addestrato su enormi quantità di dati testuali (per questo “large”), permettendogli di comprendere e generare linguaggio in modo simile agli esseri umani. Ascolta il podcast 

L'inferenza è il processo attraverso il quale un sistema di intelligenza artificiale arriva a conclusioni o previsioni basandosi sui dati di input che riceve e sulle regole o modelli che ha appreso durante l'addestramento.Ascolta il podcast 

Il GPT, che sta per Generative Pre-trained Transformer, è un tipo di modello di intelligenza artificiale che può generare testi coerenti e naturali a partire da un input di partenza. Ascolta il posdcast e scopri di più.

Il clustering è un processo di apprendimento non supervisionato in cui un algoritmo di intelligenza artificiale raggruppa automaticamente dati simili in insiemi distinti, chiamati cluster, senza alcuna conoscenza preliminare su come dovrebbero essere strutturati questi gruppi.Ascolta il podcast

Quando si parla di bias nell'Intelligenza Artificiale, ci si riferisce a distorsioni o pregiudizi che possono essere introdotti nei sistemi di IA durante il processo di addestramento sui dati.Ascolta il podcast

Un algoritmo è una sequenza finita di istruzioni ben definite e non ambigue, chiamate anche passi, che devono essere eseguite in un ordine prestabilito per risolvere un problema o svolgere un compito specifico.

Il "prompt engineering" è l'arte di formulare domande o dare istruzioni in un modo tale da aiutare i sistemi di intelligenza artificiale a comprendere e rispondere nel modo più appropriato possibile.

L'intelligenza artificiale multimodale è la capacità di un sistema di elaborare e integrare informazioni provenienti da diverse modalità o canali di input, come testo, immagini, audio e video.

Un prompt è essenzialmente un input di testo che forniamo a un modello di intelligenza artificiale: è una domanda, un comando, una richiesta di fare qualcosa per noi e fornire il relativo output.Ascolta il podcast 

Il Natural Language Processing - da cui l’acronimo NLP - è un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa di permettere ai computer di comprendere, interpretare e generare linguaggio naturale, ovvero il linguaggio utilizzato quotidianamente dalle persone. Il suo scopo principale è rendere possibile la comunicazione tra esseri umani e macchine in un modo più naturale e intuitivo, superando le barriere dei linguaggi di programmazione e dei comandi rigidi.Ascolta il podcast

L'intelligenza artificiale generativa è un tipo di sistema di IA in grado di creare nuovo contenuto originale come testo, immagini, audio o video, anziché limitarsi a elaborare e analizzare dati esistenti.Ascolta il podcast 

L'intelligenza artificiale conversazionale è la capacità di un sistema informatico di intrattenere conversazioni naturali con gli esseri umani, come se stessi dialogando con una persona.Ascolta il podcast 

L'Internet of Things (IoT) ha trasformato molti oggetti di uso quotidiano in dispositivi intelligenti che possono comunicare tra loro e interagire con gli esseri umani.Ascolta il podcast 

Ecco alcuni esempi sull’utilizzo dei chatbot nello studio professionale.Ascolta il podcast.

Scopriamo cosa sono le reti neurali artificiali.Ascolta il podcast.

Scopriamo cos’è l’Intelligenza Artificiale.Ascolta il podcast.

Scopriamo cos’è il deep learning. È una sottocategoria dell'apprendimento automatico, o machine learning, che utilizza reti neurali “profonde”, ovvero reti con molti strati. L'apprendimento profondo è particolarmente potente nell'elaborare grandi volumi di dati che non sono strutturati, come accade con le immagini, l’audio e il testo. Questo metodo di apprendimento automatico permette la gestione di compiti complessi, come il riconoscimento facciale, la traduzione automatica e la generazione di testo.Facciamo un esempio: immaginiamo di insegnare ad un bambino a riconoscere i vari tipi di frutta. All’inizio mostriamo al bambino i vari tipi di frutta perché le associ al relativo nome: la mela, la pera, l’arancia. Un po’ alla volta il bambino impara ad associare il nome alle caratteristiche del frutto, come la forma, il colore eccetera. Durante l’apprendimento commette errori e noi lo correggiamo con un feedback. In questo modo il bambino apprende sempre meglio a distinguere la frutta, finchè non avrà più bisogno del nostro aiuto per distinguerla, perché avrà imparato da solo. In questa metafora, il bambino è il sistema (artificiale) che apprende, mente noi che forniamo i dati (i tipi di frutta) siamo i programmatori e il processo di apprendimento con correzioni continue è l’algoritmo che permette di apprendere e migliorare sempre di più.

Scopriamo cos’è l'apprendimento automatico, altrimenti chiamato, machine learning. È una sotto-categoria dell'Intelligenza Artificiale, che permette ai sistemi di imparare ed evolversi sulla base dei dati, senza essere programmati in modo specifico. I programmi imparano riconoscendo pattern nei dati (cioè, schemi ripetuti) per migliorare le prestazioni in compiti come previsioni, classificazioni, soluzioni. Quindi, l'apprendimento automatico è un ramo dell'intelligenza artificiale, che si occupa di sviluppare algoritmi che possono imparare autonomamente dai dati.Facciamo un esempio: immaginiamo di insegnare ad un bambino a riconoscere i vari tipi di frutta. All’inizio mostriamo al bambino i vari tipi di frutta perché le associ al relativo nome: la mela, la pera, l’arancia. Un po’ alla volta il bambino impara ad associare il nome alle caratteristiche del frutto, come la forma, il colore eccetera. Durante l’apprendimento commette errori e noi lo correggiamo con un feedback. In questo modo il bambino apprende sempre meglio a distinguere la frutta, finchè non avrà più bisogno del nostro aiuto per distinguerla, perché avrà imparato da solo. In questa metafora, il bambino è il sistema (artificiale) che apprende, mente noi che forniamo i dati (i tipi di frutta) siamo i programmatori e il processo di apprendimento con correzioni continue è l’algoritmo che permette di apprendere e migliorare sempre di più.