Lavorare con un modello di IA generativa

Hai visto alcuni esempi di modelli di IA generativa usati per creare nuovi contenuti. Anche se questi modelli possono gestire un sacco di tipi di dati diversi, il processo è sempre lo stesso.

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Scopri cos'è l'intelligenza artificiale generativa e come può creare contenuti, insieme a come si usa nella vita di tutti i giorni e ai suoi limiti. Approfondirai le differenze tra i modelli tradizionali di apprendimento automatico, l'IA generativa e l'intelligenza artificiale generale (AGI) ed esplorerai i fattori chiave che guidano lo sviluppo dell'IA generativa.

Exercise 1: Che cos'è l'AI generativa?Exercise 2: Conoscere l'AI generativa Exercise 3: Lavorare con un modello di IA generativa

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Exercise 4: Applicazioni della generative AI Exercise 5: L'IA generativa nel mondo dell'apprendimento automatico Exercise 6: Scegliere lo strumento giusto per il lavoro Exercise 7: Distinguere la generative AI dal Machine Learning tradizionale Exercise 8: Più cani e GAN Exercise 9: L'evoluzione dell'AI generativa Exercise 10: Spingere il campo in avanti Exercise 11: Trasformatori Exercise 12: Grandi passi avanti nell'intelligenza artificiale generativa

In questo capitolo, vedremo i passaggi fondamentali per creare modelli di IA generativa: ricerca e progettazione, raccolta dei dati, addestramento del modello e valutazione. Analizziamo l'importanza di diversi set di dati e tecniche di formazione avanzate, oltre a vari metodi di valutazione, discutendo i loro punti di forza e i loro limiti.

Exercise 1: Progettazione del modello e raccolta dei dati Exercise 2: Ricerca e progettazione Exercise 3: Una manna di dati?Exercise 4: Formazione dei modelli Exercise 5: Fattori che influenzano il training del modello Exercise 6: Tecniche per sviluppare modelli specifici Exercise 7: Valutazione del modello Exercise 8: Animazione PixAIr Exercise 9: Aiutare Intellibrand a valutare

Questo capitolo parla di come usare in modo responsabile l'intelligenza artificiale generativa. Parliamo delle sfide e delle strategie per ridurre i pregiudizi sociali, le questioni relative alla proprietà intellettuale e alla privacy, e le considerazioni etiche per evitare abusi. Concludiamo parlando dell'enorme potenziale e dei rischi dell'Intelligenza Artificiale Generativa (AGI), insieme ai modi per controllarne i risultati.

Exercise 1: Valutare e ridurre i pregiudizi sociali Exercise 2: Fonti di bias Exercise 3: Individuare e ridurre i pregiudizi Exercise 4: Copyright e proprietà Exercise 5: Aspetti legali e privacy Exercise 6: Identificare i diritti di proprietà intellettuale (IP)Exercise 7: Applicazioni di IA generativa responsabili Exercise 8: Principi d'uso Exercise 9: Mettere in atto pratiche responsabili nell'uso dell'intelligenza artificiale Exercise 10: Intelligenza artificiale generale (AGI)Exercise 11: Caratteristiche dell’AGI Exercise 12: Risultati AGI

Il capitolo 4 parla del potenziale, dell'impatto e di come l'intelligenza artificiale generativa può essere integrata nel lavoro delle persone. Parla di chi contribuisce di più allo sviluppo dell'IA, dalle università alle aziende, e guarda come la società si sta adattando all'IA. Esplora le implicazioni dell'intelligenza artificiale sulla produttività, le dinamiche lavorative, l'istruzione, i media, l'intrattenimento, i progressi scientifici e le considerazioni etiche.

Exercise 1: Portare la nuova IA nei vecchi flussi di lavoro Exercise 2: Usare l'intelligenza artificiale generativa per la scienza dei dati Exercise 3: Progettare una nuova campagna di marketing Exercise 4: Progressi nell'intelligenza artificiale generativa Exercise 5: Open source o non open source Exercise 6: GAN super fantastici Exercise 7: Prepararsi a un futuro di AI generativa Exercise 8: Generative AI nell'istruzione Exercise 9: Il valore delle competenze in un mondo dominato dall'intelligenza artificiale Exercise 10: Ce l'hai fatta!