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Master Intelligenza Artificiale Generativa Roma

 1.250,00


Master in diretta streaming con il nostro ingegnere
Durata Corso: 16 ore
Inizio Corso: 28/11/2023
Frequenza: Martedì e venerdì 9 – 13
Prerequisiti: È utile e vantaggiosa, ma non richesta, una conoscenza (anche solo a livello di scuola secondaria)
dei concetti principali di analisi matematica, algebra lineare, programmazione 

Posti ancora disponibili: Si
Modalità di pagamento: Unica soluzione

Scarica il Programma del Corso

 

Descrizione
La moderna Intelligenza Artificiale Generativa (IAG), o Generative Artificial Intelligence (AI) in
inglese, è costituita da grandi modelli di linguaggio naturale (Large Language Models).
Questi sono il risultato dell'addestramento su enormi collezioni di dati (Big Data) di potenti e
sofisticati algoritmi basati su moderne reti neurali (Transformers).
Si tratta di un ulteriore passo in avanti compiuto in un particolare tipo di apprendimento automatico
(Machine Learning), noto come apprendimento profondo (Deep Learning), che governa da due
decenni la moderna economia digitale del dato concepita ed attuata "in primis" dai grandi attori Big
Tech (Google, Apple, Facebook/Meta, Amazon, Microsoft).
Il corso si pone l'obiettivo principale d'introdurre lo studente, in modo semplice, per passi e con
l'ausilio di strumenti operativi visuali (KNIME), alla comprensione del funzionamento di base
dell'IAG al fine di:
• imparare a coglierne in modo critico ed informato opportunità e limiti;
• disporre di strumenti teorico-concettuali propedeutici ad un impiego pratico proficuo
dell'IAG in attività d'interesse centrate su produzione ed uso di linguaggio naturale.
il meccanismo di “attenzione” per una comprensione profonda di contesto e significato
• la generazione dei grandi modelli di linguaggio (es. ChatGPT, GPT4)

Node.js è un framework di sviluppo costruito su tecnologia JavaScript di Chrome. Permette di realizzare facilmente applicazioni di rete veloci e scalabili.
Node.js utilizza un modello event-driven non bloccante di I/O che lo rende leggero ed efficiente, ideale per applicazioni in tempo reale ad alta intensità di dati che attraversano dispositivi distribuiti.