Modelli e piattaforme di IA
Impara l’Intelligenza Artificiale Generativa con Google
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L’ecosistema dell’Intelligenza Artificiale (AI) è evoluto rapidamente negli ultimi cinque anni, con l’Intelligenza Artificiale Generativa (GAI) alla guida di questa evoluzione. In effetti, il mercato dell’Intelligenza Artificiale Generativa è previsto raggiungere 36 miliardi di dollari entro il 2028, rispetto ai 3,7 miliardi di dollari del 2023.
Oggi, l’Intelligenza Artificiale Generativa sta influenzando molti settori, come la sanità, il marketing, la moda e l’intrattenimento, poiché i generatori di AI come i generatori di immagini AI e i generatori di video AI hanno mostrato il loro potenziale per sostituire i compiti manuali umani. Tuttavia, avanzare in questo campo richiede un set di competenze specializzate in AI.
Quindi, per rendere più facile l’apprendimento per gli appassionati di AI, Google (GOOGL ) ha lanciato 10 corsi gratuiti per l’Intelligenza Artificiale Generativa. Prima di discuterne, vediamo brevemente cosa sia l’intelligenza artificiale generativa.
Cosa è l’Intelligenza Artificiale Generativa e perché è importante impararla?
L’Intelligenza Artificiale Generativa è un dominio specializzato di AI che si concentra sulla costruzione di modelli in grado di generare nuovo contenuto realistico, come immagini, testo, audio o video, utilizzando campioni di dati esistenti.
Ad esempio, modelli come ChatGPT e DALL-E sono esempi prominenti di Intelligenza Artificiale Generativa, poiché stiamo ora osservando le loro applicazioni nel mondo reale. ChatGPT è integrato nel motore di ricerca di Bing, mentre il browser Edge ora incorpora DALL-E.
Mentre l’Intelligenza Artificiale Generativa evolve, è diventato cruciale rimanere aggiornati su questa tecnologia per diverse ragioni:
- Garantisce la produttività aziendale, la redditività e l’efficienza aumentata.
- Incoraggia la sperimentazione e la creatività.
- Sostiene la collaborazione uomo-AI e aumenta le capacità umane.
- Consente strategie di risoluzione dei problemi innovative.
Ora, vediamo come Google sta aiutando gli apprendisti a studiare l’Intelligenza Artificiale Generativa.
Il percorso di apprendimento di Intelligenza Artificiale Generativa di Google
1. Introduzione all’Intelligenza Artificiale Generativa
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Nessuno
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Cosa è l’Intelligenza Artificiale Generativa, come funziona, quali sono le sue applicazioni e come si differenzia dalle tecniche di apprendimento automatico (ML) standard.
- Copre gli strumenti di Google per la creazione delle proprie app di Intelligenza Artificiale Generativa.
- Imparerete anche sui tipi di modelli di Intelligenza Artificiale Generativa: unimodali o multimodali, in questo corso. I sistemi unimodali accettano solo un tipo di input, mentre i sistemi multimodali possono accettare più di un tipo di input.
2. Introduzione ai Modelli Linguistici di Grande Scala
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Nessuno
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Esplora i Modelli Linguistici di Grande Scala (LLM) – modelli di AI addestrati su grandi quantità di dati testuali. “Google’s Bard AI” è un ottimo esempio di un LLM che rende possibile un’interazione avanzata uomo-macchina.
- Comprende come vengono utilizzati gli LLM per l’analisi dei sentimenti.
- Impara a conoscere la regolazione dei prompt, attraverso cui i prompt dati a un modello linguistico vengono raffinati per ottenere il output desiderato.
- Copre gli strumenti che Google fornisce per lo sviluppo di Gen AI.
3. Introduzione all’Intelligenza Artificiale Responsabile
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completare il quiz/laboratorio nel proprio tempo)
Prerequisiti: Nessuno
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Cosa è l’Intelligenza Artificiale Responsabile? Perché è importante e come Google implementa questa tecnologia nei suoi prodotti.
- Un’introduzione ai 7 principi di Intelligenza Artificiale Responsabile di Google.
4. Fondamenti di Intelligenza Artificiale Generativa
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completare il quiz/laboratorio nel proprio tempo)
Prerequisiti: Nessuno
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Contiene tutto il contenuto dei tre corsi precedenti.
- Include un quiz finale attraverso cui potrai mostrare la tua comprensione dei concetti fondamentali di Intelligenza Artificiale Generativa.
5. Introduzione alla Generazione di Immagini
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completare il quiz/laboratorio nel proprio tempo)
Prerequisiti: Conoscenza di ML, Deep Learning (DL), Convolutional Neural Nets (CNN) e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- In questo corso, scoprirete i modelli di diffusione, il loro funzionamento e l’implementazione.
- Comprende cosa sono i modelli di diffusione non condizionati.
- Miglioramenti nei modelli di diffusione testo-immagine.
- Addestramento e distribuzione di questi modelli su Vertex AI – una piattaforma di apprendimento automatico completamente gestita da Google.
6. Architettura Encoder-Decoder
Difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completare il quiz/laboratorio nel proprio tempo)
Prerequisiti: Conoscenza della programmazione Python e TensorFlow.
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Scopri i componenti chiave dell’architettura encoder-decoder.
- Comprende come utilizzare l’architettura encoder-decoder per addestrare un modello e produrre testo da esso.
- Include un laboratorio in cui coderai in TensorFlow, una piattaforma di sviluppo di apprendimento automatico popolare per costruire modelli di produzione di alta qualità.
7. Meccanismo di Attenzione
Difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Conoscenza di ML, DL, Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), Computer Vision (CV) e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Scopri il concetto di meccanismo di attenzione – un approccio potente che consente ai modelli linguistici di concentrarsi su particolari segmenti di sequenza di input per comprendere le informazioni contestuali.
- Impara a conoscere come funziona e le sue applicazioni.
- Comprende come il meccanismo di attenzione viene applicato ai modelli di apprendimento automatico.
8. Modelli Transformer e Modelli BERT
Difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Conoscenza intermedia di ML, comprensione delle rappresentazioni di parole e del meccanismo di attenzione, e esperienza con Python e TensorFlow.
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Impara a conoscere l’architettura Transformer e esplora come un modello di rappresentazione dell’encoder bidirezionale del Transformer (BERT) venga costruito utilizzando i Transformer.
- Copre i diversi compiti di elaborazione del linguaggio naturale per cui viene utilizzato un modello BERT.
9. Creare Modelli di Didascalia di Immagini
Difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completare il quiz/laboratorio nel proprio tempo)
Prerequisiti: Conoscenza di ML, DL, NLP, CV e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Come identificare gli elementi di un modello di didascalia di immagini.
- Come costruire e valutare un modello per la didascalia di immagini.
- Come creare i propri modelli di didascalia per le foto e utilizzarli per creare didascalie.
10. Introduzione allo Studio di Intelligenza Artificiale Generativa
Difficoltà del corso: Livello introduttivo
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completare il quiz/laboratorio nel proprio tempo)
Prerequisiti: Nessuno
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Riconoscere lo scopo di Generative AI Studio, un prodotto di Vertex AI.
- Le opzioni e le proprietà di Generative AI Studio sono anche coperte in questo corso.
- Contiene un laboratorio pratico in cui potrai utilizzare questo strumento.
Dopo aver completato questi dieci corsi gratuiti, gli apprendisti possono avere una comprensione completa dell’Intelligenza Artificiale Generativa e delle sue applicazioni pratiche. Gli apprendisti possono utilizzare le loro nuove conoscenze per avanzare nel campo dell’Intelligenza Artificiale Generativa, costruendo prodotti innovativi che possono avere un impatto positivo sulla nostra società.
“In un mondo in cui ChatGPT e altre app di AI possono fare molte cose che gli esseri umani dovevano fare da soli o dovevano assumere altre persone per fare, la domanda ‘come aggiungerò valore?’ diventa più rilevante che mai.” ― Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO di Mayflower-Plymouth, nel suo libro Business Essentials.
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