Familiarize yourself with the concept of generative AI and its ability to create content is introduced, along with its real-world applications and limitations. You'll delve into the differences between traditional machine learning models, generative AI, and artificial general intelligence (AGI), and explore the key factors driving the development of generative AI.

What is generative AI?

Getting to know generative AI

Working with a generative AI model

Applications of generative AI

Generative AI in the machine learning landscape

Picking the right tool for the job

Differentiating generative AI from traditional ML

More dogs and GANs

The evolution of generative AI

Driving the field forward

Transformers

Generative AI breakthroughs

Introduction to Generative AI

In this chapter, we cover the essential steps in creating generative AI models: research and design, data collection, model training, and evaluation. We examine the significance of diverse datasets and advanced training techniques, as well as various evaluation methods, while discussing their strengths and limitations.

Model design and data collection

Research and design

A dataset windfall?

Model training

Factors impacting model training

Techniques for developing specialized models

Model evaluation

PixAIr animation

Helping Intellibrand evaluate

Developing Generative AI Models

This chapter focuses on the responsible use of generative AI. We discuss the challenges and strategies to mitigate social bias, intellectual property and privacy issues, and ethical considerations to prevent misuse. We conclude by exploring the immense potential and risks of Artificial Generative Intelligence (AGI), along with the approaches to control its outcomes.

Valutare e ridurre i pregiudizi sociali

Fonti di distorsione

Opzioni

Individuare i pregiudizi

Ridurre i pregiudizi

Individuare e ridurre i pregiudizi

Copyright e proprietà

Cose legali e sulla privacy

Identificare le rivendicazioni di proprietà intellettuale

Applicazioni di IA generativa responsabili

Principi di utilizzo

Accesso

Richiesta o risposta

Applicazione

Mettere in atto pratiche responsabili nell'uso dell'intelligenza artificiale

Intelligenza artificiale generale (AGI)

Caratteristiche dell'AGI

Vincoli rigidi

Strategie di allineamento

Intervento del governo

Risultati AGI

Using AI Models and Generated Content Responsibly

Chapter 4 examines the potential, impact, and integration of generative AI into human workflows. It discusses key contributors to AI development, from universities to companies, and explores societal adaptations to AI. It delves into AI's implications for productivity, job dynamics, education, media, entertainment, scientific advancements, and ethical considerations.

Bringing new AI into old workflows

Leveraging generative AI for data science

Designing a new marketing campaign

Progress in generative AI

To open source or not to open source

Super Duper GANs

Preparing for a future of generative AI

Generative AI in education

The value of skills in an AI world

You made it!

Getting Ready for the Age of Generative AI

Course Glossary: Generative AI Concepts

L'intelligenza artificiale (IA) sta cambiando il nostro mondo come mai prima d'ora. L'IA generativa è un tipo di IA che può creare nuovi contenuti da testi, immagini e altro. In questo corso senza programmazione, scoprirai i concetti più interessanti di questo campo emergente e come prepararti per un futuro in cui l'intelligenza artificiale sarà sempre più diffusa. Inizierai capendo come questi modelli creano contenuti, dove si inseriscono nel panorama dell'apprendimento automatico e come vengono sviluppati. Considerando quanto è potente l'IA generativa, penserai anche a come le leggi e l'etica si intrecciano con questi modelli, imparando a evitare pregiudizi e a usare l'IA generativa in modo responsabile. Infine, vedremo il futuro dell'IA generativa e come possiamo sfruttare e collaborare in modo efficace con questi strumenti. Dopo questo corso, anche tu potrai sfruttare le capacità creative dell'IA generativa. Iniziamo!

I video hanno delle trascrizioni in tempo reale, che puoi vedere cliccando su "Mostra trascrizione" in basso a sinistra dei video.

Il glossario del corso lo trovi a destra nella sezione delle risorse.

Per ottenere i crediti CPE è necessario completare il corso e raggiungere almeno il 70% nella valutazione delle competenze finale. Puoi accedere alla valutazione delle competenze cliccando sulla sezione “CPE” a destra.

<h2>Scopri l'intelligenza artificiale generativa</h2>
L'intelligenza artificiale sta cambiando il nostro mondo come mai prima d'ora. L'IA generativa è un tipo di modello di IA che può creare nuovi contenuti, dal testo alle immagini e altro ancora. In questo corso non tecnico, imparerai i concetti chiave di questo campo emergente e come prepararti per un futuro in cui queste IA saranno ovunque.
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<h2>Capire come funziona l'IA generativa</h2>
Inizierai capendo come questi modelli creano contenuti, dove si inseriscono nel panorama dell'apprendimento automatico e come vengono sviluppati. Dalla raccolta dei dati di addestramento alla valutazione e al miglioramento dei modelli, scoprirai cosa devono considerare e fare le aziende che si occupano di IA per portare sul mercato strumenti di IA generativa.
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<h2>Considerazioni legali ed etiche</h2>
Visto quanto è potente l'intelligenza artificiale generativa, penseremo anche a come le leggi e l'etica influiscono sulla creazione e l'uso di questi modelli. Imparerai come evitare i pregiudizi e usare l'IA generativa in modo responsabile.
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<h2>Trova il modo giusto per usare questi strumenti</h2>
Infine, vedremo il futuro dell'IA generativa e come possiamo sfruttare e collaborare in modo efficace con questi strumenti. Dopo questo corso, anche tu potrai sfruttare le capacità creative dell'IA generativa. Iniziamo!

Understanding Machine Learning

Scopri come utilizzare responsabilmente l'IA generativa e il suo impatto futuro sulla società.

Concetti di IA generativa

Nozioni di base sull'intelligenza artificiale

Data Lead, Google

Evaluating and mitigating social bias

What do we mean by social bias?

Where bias appears

Bias in data

Bias in models

Bias in use

Identifying bias in data and models

Mitigating bias in data and models

Let's practice!

Using AI Models and Generated Content Responsibly - Valutare e ridurre i pregiudizi sociali

Valutare e ridurre i pregiudizi sociali

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