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L’AI generativa si riferisce a una categoria di algoritmi di intelligenza artificiale in grado di generare nuovi contenuti, come testi, immagini, musica, codice e video. A differenza dell’AI tradizionale, l’AI generativa produce output originali basandosi sui dati su cui è stata addestrata, permettendo creatività e automazione in diversi settori.
AllenNLP è una solida libreria open-source per la ricerca NLP, costruita su PyTorch da AI2. Offre strumenti modulari ed estensibili, modelli pre-addestrati e integrazione semplice con librerie come spaCy e Hugging Face, supportando attività come classificazione del testo, risoluzione della coreferenza e altro ancora.
L'apprendimento per rinforzo (RL) è un sottoinsieme del machine learning focalizzato sull'addestramento di agenti a prendere sequenze di decisioni all'interno di un ambiente, imparando comportamenti ottimali attraverso feedback sotto forma di ricompense o penalità. Esplora i concetti chiave, gli algoritmi, le applicazioni e le sfide dell'RL.
L’apprendimento trasferito è una sofisticata tecnica di machine learning che consente di riutilizzare modelli addestrati su un compito per un compito correlato, migliorando efficienza e prestazioni, soprattutto quando i dati sono scarsi.
L'Apprendimento Trasferito è una potente tecnica di IA/ML che adatta modelli pre-addestrati a nuovi compiti, migliorando le prestazioni con dati limitati e aumentando l'efficienza in varie applicazioni come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale.
La batch normalization è una tecnica trasformativa nel deep learning che migliora significativamente il processo di addestramento delle reti neurali affrontando lo spostamento covariante interno, stabilizzando le attivazioni e consentendo un addestramento più veloce e stabile.
Scopri BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un framework open-source di machine learning sviluppato da Google per l’elaborazione del linguaggio naturale. Scopri come l’architettura bidirezionale dei Transformer di BERT rivoluziona la comprensione linguistica dell’IA, le sue applicazioni nell’NLP, chatbot, automazione e i principali progressi della ricerca.
BMXNet è un'implementazione open-source delle Reti Neurali Binari (BNN) basata su Apache MXNet, che consente un deployment efficiente dell'IA con pesi e attivazioni binarie per dispositivi a basso consumo energetico.
Caffe è un framework open-source per il deep learning sviluppato da BVLC, ottimizzato per la velocità e la modularità nella costruzione di reti neurali convoluzionali (CNN). Ampiamente utilizzato nella classificazione delle immagini, rilevamento oggetti e altre applicazioni di IA, Caffe offre una configurazione flessibile dei modelli, elaborazione rapida e un forte supporto dalla comunità.
Il calcolo neuromorfico è un approccio all'avanguardia nell'ingegneria informatica che modella elementi hardware e software ispirandosi al cervello umano e al sistema nervoso. Questo campo interdisciplinare, noto anche come ingegneria neuromorfica, attinge all'informatica, alla biologia, alla matematica, all'ingegneria elettronica e alla fisica per creare sistemi informatici e hardware bio-ispirati.
Chainer è un framework open-source per il deep learning che offre una piattaforma flessibile, intuitiva e ad alte prestazioni per le reti neurali, caratterizzata da grafi dinamici define-by-run, accelerazione GPU e ampio supporto per diverse architetture. Sviluppato da Preferred Networks con importanti contributi dal settore tech, è ideale per ricerca, prototipazione e training distribuito, ma ora è in modalità manutenzione.
Fastai è una libreria di deep learning costruita su PyTorch, che offre API di alto livello, apprendimento trasferito e un'architettura a livelli per semplificare lo sviluppo di reti neurali per visione, NLP, dati tabellari e altro. Sviluppata da Jeremy Howard e Rachel Thomas, Fastai è open source e guidata dalla comunità, rendendo l'IA all'avanguardia accessibile a tutti.
La convergenza nell'IA si riferisce al processo mediante il quale i modelli di machine learning e deep learning raggiungono uno stato stabile attraverso l'apprendimento iterativo, garantendo previsioni accurate grazie alla minimizzazione della differenza tra risultati previsti e reali. È fondamentale per l'efficacia e l'affidabilità dell'IA in molteplici applicazioni, dai veicoli autonomi alle smart city.
DALL-E è una serie di modelli text-to-image sviluppati da OpenAI, che utilizza il deep learning per generare immagini digitali da descrizioni testuali. Scopri la sua storia, le applicazioni nell'arte, nel marketing, nell'istruzione e le considerazioni etiche.
Il Deep Learning è una branca del machine learning nell’intelligenza artificiale (AI) che imita il funzionamento del cervello umano nell’elaborazione dei dati e nella creazione di schemi utili per il processo decisionale. Si ispira alla struttura e alla funzione del cervello, dette reti neurali artificiali. Gli algoritmi di Deep Learning analizzano e interpretano relazioni complesse tra i dati, consentendo attività come il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini e la risoluzione di problemi complessi con elevata precisione.
La Discesa del Gradiente è un algoritmo di ottimizzazione fondamentale ampiamente utilizzato nel machine learning e nel deep learning per minimizzare le funzioni di costo o di perdita attraverso la regolazione iterativa dei parametri del modello. È cruciale per ottimizzare modelli come le reti neurali ed è implementato in forme quali Discesa del Gradiente Batch, Stocastica e Mini-Batch.
La Fréchet Inception Distance (FID) è una metrica utilizzata per valutare la qualità delle immagini prodotte da modelli generativi, in particolare dai GAN. La FID confronta la distribuzione delle immagini generate con quelle reali, offrendo una misura più completa della qualità e della diversità delle immagini.
DL4J, o DeepLearning4J, è una libreria open source e distribuita per il deep learning sulla Java Virtual Machine (JVM). Parte dell'ecosistema Eclipse, consente lo sviluppo e la distribuzione scalabili di modelli di deep learning utilizzando Java, Scala e altri linguaggi JVM.
Dropout è una tecnica di regolarizzazione nell'IA, in particolare nelle reti neurali, che combatte l'overfitting disattivando casualmente i neuroni durante l'addestramento, promuovendo l'apprendimento di caratteristiche robuste e una migliore generalizzazione su nuovi dati.
L'Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano utilizzando la linguistica computazionale, il machine learning e il deep learning. L'NLP alimenta applicazioni come traduzione, chatbot, analisi del sentiment e altro ancora, trasformando i settori e migliorando l'interazione uomo-macchina.
L'affinamento del modello adatta i modelli pre-addestrati a nuovi compiti mediante piccoli aggiustamenti, riducendo le necessità di dati e risorse. Scopri come l'affinamento sfrutta il transfer learning, le diverse tecniche, le best practice e le metriche di valutazione per migliorare in modo efficiente le prestazioni del modello in NLP, computer vision e altro ancora.
Le funzioni di attivazione sono fondamentali per le reti neurali artificiali, introducendo non linearità e consentendo l'apprendimento di schemi complessi. Questo articolo esplora i loro scopi, tipi, sfide e le principali applicazioni nell'IA, deep learning e reti neurali.
Horovod è un solido framework open source per il training distribuito di deep learning, progettato per facilitare lo scaling efficiente su più GPU o macchine. Supporta TensorFlow, Keras, PyTorch e MXNet, ottimizzando velocità e scalabilità per l'addestramento di modelli di machine learning.
L'Intelligenza Artificiale (IA) nella sanità sfrutta algoritmi avanzati e tecnologie come machine learning, NLP e deep learning per analizzare dati medici complessi, migliorare la diagnostica, personalizzare i trattamenti e aumentare l'efficienza operativa, trasformando la cura del paziente e accelerando la scoperta di nuovi farmaci.
Ideogram AI è una piattaforma innovativa di generazione di immagini che utilizza l'intelligenza artificiale per trasformare suggerimenti testuali in immagini di alta qualità. Sfruttando reti neurali di deep learning, Ideogram comprende la connessione tra testo e immagini, consentendo agli utenti di creare immagini che corrispondono fedelmente alle loro descrizioni.
Keras è una potente e intuitiva API open-source di reti neurali ad alto livello, scritta in Python e capace di funzionare sopra TensorFlow, CNTK o Theano. Permette una sperimentazione rapida e supporta sia casi d’uso in produzione sia di ricerca grazie a modularità e semplicità.
Long Short-Term Memory (LSTM) è un tipo specializzato di architettura di Reti Neurali Ricorrenti (RNN) progettata per apprendere dipendenze a lungo termine nei dati sequenziali. Le reti LSTM utilizzano celle di memoria e meccanismi di gating per affrontare il problema del gradiente che svanisce, rendendole essenziali per attività come il language modeling, il riconoscimento vocale e la previsione di serie temporali.
La Long Short-Term Memory Bidirezionale (BiLSTM) è un tipo avanzato di architettura di Rete Neurale Ricorrente (RNN) che elabora dati sequenziali in entrambe le direzioni, migliorando la comprensione contestuale per applicazioni in NLP, riconoscimento vocale e bioinformatica.
Scopri la modellazione di sequenze nell'IA e nel machine learning—prevedi e genera sequenze in dati come testo, audio e DNA utilizzando RNN, LSTM, GRU e Transformer. Esplora concetti chiave, applicazioni, sfide e ricerche recenti.
Un Modello Linguistico di Grandi Dimensioni (LLM) è un tipo di IA addestrata su enormi quantità di dati testuali per comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. Gli LLM utilizzano il deep learning e reti neurali transformer per alimentare attività come generazione di testo, sintesi, traduzione e altro ancora in diversi settori.
Apache MXNet è un framework open-source per il deep learning progettato per un addestramento e un deployment efficienti e flessibili di reti neurali profonde. Conosciuto per la sua scalabilità, il modello di programmazione ibrido e il supporto a più linguaggi, MXNet consente a ricercatori e sviluppatori di creare soluzioni AI avanzate.
PyTorch è un framework open-source per il machine learning sviluppato da Meta AI, rinomato per la sua flessibilità, i grafi computazionali dinamici, l'accelerazione GPU e l'integrazione perfetta con Python. È ampiamente utilizzato per deep learning, computer vision, NLP e applicazioni di ricerca.
Una Rete Neurale Convoluzionale (CNN) è un tipo specializzato di rete neurale artificiale progettata per elaborare dati strutturati a griglia, come le immagini. Le CNN sono particolarmente efficaci per compiti che coinvolgono dati visivi, tra cui classificazione delle immagini, rilevamento degli oggetti e segmentazione delle immagini. Imitano il meccanismo di elaborazione visiva del cervello umano, rendendole una pietra miliare nel campo della computer vision.
Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) sono una sofisticata classe di reti neurali artificiali progettate per elaborare dati sequenziali utilizzando la memoria degli input precedenti. Le RNN eccellono nei compiti in cui l'ordine dei dati è cruciale, tra cui NLP, riconoscimento vocale e previsione di serie temporali.
Una Deep Belief Network (DBN) è un sofisticato modello generativo che utilizza architetture profonde e Restricted Boltzmann Machines (RBM) per apprendere rappresentazioni gerarchiche dei dati sia per compiti supervisionati che non supervisionati, come il riconoscimento di immagini e di voce.
Una rete neurale, o rete neurale artificiale (ANN), è un modello computazionale ispirato al cervello umano, essenziale nell'IA e nell'apprendimento automatico per compiti come il riconoscimento di schemi, il processo decisionale e le applicazioni di deep learning.
Le Reti Neurali Artificiali (ANNs) sono un sottoinsieme degli algoritmi di apprendimento automatico modellati sul cervello umano. Questi modelli computazionali sono costituiti da nodi interconnessi o 'neuroni' che lavorano insieme per risolvere problemi complessi. Le ANNs sono ampiamente utilizzate in settori come il riconoscimento di immagini e voce, l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi predittiva.
La retropropagazione è un algoritmo per l'addestramento delle reti neurali artificiali che regola i pesi per minimizzare l'errore di previsione. Scopri come funziona, i suoi passaggi e i suoi principi nell'addestramento delle reti neurali.
Il Riconoscimento del Testo nelle Scene (STR) è un ramo specializzato dell'OCR (Riconoscimento Ottico dei Caratteri) che si concentra sull'identificazione e l'interpretazione del testo all'interno di immagini catturate in scene naturali utilizzando l'IA e modelli di deep learning. STR alimenta applicazioni come veicoli autonomi, realtà aumentata e infrastrutture di città intelligenti convertendo testi complessi e reali in formati leggibili dalle macchine.
Scopri cos'è il riconoscimento delle immagini nell'IA. A cosa serve, quali sono i trend e come si differenzia da tecnologie simili.
Il Riconoscimento Ottico dei Caratteri (OCR) è una tecnologia trasformativa che converte documenti come fogli scansionati, PDF o immagini in dati modificabili e ricercabili. Scopri come funziona l'OCR, i suoi tipi, applicazioni, vantaggi, limiti e le ultime innovazioni nei sistemi OCR basati sull'IA.
Il rilevamento delle anomalie nelle immagini identifica schemi che si discostano dalla norma, fondamentale per applicazioni come l'ispezione industriale e l'imaging medico. Scopri i metodi non supervisionati e debolmente supervisionati, l'integrazione dell'IA e casi d'uso reali.
La segmentazione di istanza è un compito di visione artificiale che rileva e delinea ciascun oggetto distinto in un'immagine con precisione a livello di pixel. Migliora le applicazioni fornendo una comprensione più dettagliata rispetto al rilevamento oggetti o alla segmentazione semantica, rendendola cruciale per campi come l'imaging medico, la guida autonoma e la robotica.
La segmentazione semantica è una tecnica di visione artificiale che suddivide le immagini in più segmenti, assegnando a ciascun pixel un'etichetta di classe che rappresenta un oggetto o una regione. Consente una comprensione dettagliata per applicazioni come guida autonoma, imaging medico e robotica tramite modelli di deep learning come CNN, FCN, U-Net e DeepLab.
Stable Diffusion è un avanzato modello di generazione testo-immagine che utilizza il deep learning per produrre immagini di alta qualità e fotorealistiche a partire da descrizioni testuali. In quanto modello di diffusione latente, rappresenta un importante progresso nell'IA generativa, combinando in modo efficiente modelli di diffusione e apprendimento automatico per generare immagini che rispecchiano fedelmente i prompt forniti.
La stima della posizione è una tecnica di visione artificiale che prevede la posizione e l'orientamento di una persona o di un oggetto in immagini o video identificando e tracciando punti chiave. È essenziale per applicazioni come analisi sportive, robotica, gaming e guida autonoma.
TensorFlow è una libreria open-source sviluppata dal team Google Brain, progettata per il calcolo numerico e l’apprendimento automatico su larga scala. Supporta il deep learning, le reti neurali e funziona su CPU, GPU e TPU, semplificando l’acquisizione dei dati, l’addestramento dei modelli e la distribuzione.
Torch è una libreria open-source per il machine learning e un framework di calcolo scientifico basato su Lua, ottimizzato per il deep learning e le attività di intelligenza artificiale. Fornisce strumenti per la costruzione di reti neurali, supporta l'accelerazione GPU ed è stato un precursore di PyTorch.
I transformer sono un'architettura rivoluzionaria di reti neurali che ha trasformato l'intelligenza artificiale, specialmente nell'elaborazione del linguaggio naturale. Introdotti nell'articolo del 2017 'Attention is All You Need', permettono un'elaborazione parallela efficiente e sono diventati fondamentali per modelli come BERT e GPT, influenzando NLP, visione artificiale e altro ancora.
Un Generative Pre-trained Transformer (GPT) è un modello di intelligenza artificiale che sfrutta tecniche di deep learning per produrre testo che imita da vicino la scrittura umana. Basato sull'architettura transformer, GPT impiega meccanismi di self-attention per una gestione e generazione efficiente del testo, rivoluzionando le applicazioni NLP come la creazione di contenuti e i chatbot.
Un vettore di embedding è una rappresentazione numerica densa dei dati in uno spazio multidimensionale, che cattura relazioni semantiche e contestuali. Scopri come i vettori di embedding alimentano compiti di IA come NLP, elaborazione di immagini e raccomandazioni.
La Visione Artificiale è un campo dell’intelligenza artificiale (IA) focalizzato sul permettere ai computer di interpretare e comprendere il mondo visivo. Sfruttando immagini digitali provenienti da fotocamere, video e modelli di deep learning, le macchine possono identificare e classificare oggetti con precisione e poi reagire a ciò che “vedono”.
