Intelligenza Artificiale
AI Generativa — Impara a creare applicazioni e contenuti utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni e altri strumenti di AI generativa.
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Impara i concetti fondamentali dei Large Language Models e dell'ingegneria rapida per utilizzare con sicurezza l'intelligenza artificiale nel tuo lavoro quotidiano.
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Una guida passo-passo per i principianti per comunicare efficacemente con l'intelligenza artificiale per generare testo, immagini e codice.
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Crea sistemi intelligenti utilizzando Python e AWS e padroneggia l'ingegneria rapida, i modelli generativi e gli agenti autonomi.
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Una guida per principianti alla creazione di app intelligenti utilizzando l'ingegneria rapida, la generazione aumentata del recupero (RAG) e gli agenti IA.
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Costruisci una solida base nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico classico e nella moderna IA generativa utilizzando Python per progettare applicazioni intelligenti basate sui dati.
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Una guida per principianti per integrare potenti modelli di generazione di testo, immagini e voce nelle proprie applicazioni.
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Scopri come utilizzare l'intelligenza artificiale per scrivere testi accattivanti, automatizzare le attività quotidiane e generare immagini straordinarie senza esperienza tecnica precedente.
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Impara a progettare, costruire e ottimizzare applicazioni intelligenti e pipeline RAG utilizzando LangChain e Hugging Face, partendo dalle basi assolute.
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Crea e distribuisci applicazioni intelligenti utilizzando LangChain, LangGraph, database vettoriali e moderni flussi di lavoro Python.
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Impara a progettare, ottimizzare e valutare i prompt utilizzando framework strutturati per ottenere output affidabili e di alta qualità da modelli di linguaggio di grandi dimensioni.
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Impara a sfruttare strumenti come ChatGPT, Midjourney e Stable Diffusion per automatizzare i tuoi flussi di lavoro di scrittura, progettazione e media senza alcuna esperienza tecnica precedente.
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Sviluppa applicazioni LLM intelligenti, chatbot QA personalizzati e sistemi di generazione aumentata del recupero utilizzando i database vettoriali Python, LangChain e Pinecone.
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Crea, ottimizza e distribuisci sistemi avanzati di generazione aumentata di recupero e agenti AI autonomi utilizzando moderni framework di orchestrazione LLM.
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Impara a integrare la generazione di testo GPT, gli embedding e la creazione di immagini nelle tue applicazioni Python attraverso guide scritte strutturate e progetti pratici basati su codice.
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Impara a progettare e integrare modelli di linguaggio intelligenti, pipeline prompt e database vettoriali nelle moderne applicazioni software.
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Padroneggia l'arte di connettere i modelli di linguaggio di grandi dimensioni a origini dati esterne per creare applicazioni AI affidabili e contestuali.
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Passa dallo sviluppo Java tradizionale all'ingegneria dell'intelligenza artificiale padroneggiando l'intelligenza artificiale Spring, i database vettoriali e la generazione aumentata del recupero in Spring Boot.
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Impara a sfruttare modelli di linguaggio di grandi dimensioni per automatizzare pipeline di dati, generare SQL ed estrarre informazioni da testo non strutturato utilizzando Python.
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Demistifica l'intelligenza artificiale, il machine learning e i modelli di linguaggio di grandi dimensioni mentre impari a scrivere prompt efficaci e a comprendere i moderni flussi di lavoro dell'IA.
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Padroneggia lo sviluppo di AI locale eseguendo LLM privati, creando applicazioni RAG personalizzate e mettendo a punto modelli sul tuo hardware utilizzando Python e Ollama.
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Scopri come progettare e configurare assistenti AI personalizzati per automatizzare le attività e semplificare i flussi di lavoro attraverso chiare istruzioni scritte.
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Padroneggia le tecniche di ingegneria rapida per redigere documenti, analizzare contratti e accelerare la ricerca legale utilizzando strumenti di IA generativi in modo sicuro ed etico.
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Esplora i meccanismi dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni e scopri come stanno trasformando i settori attraverso chiare spiegazioni di formazione, messa a punto e ingegneria rapida.
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Comprendere i principi fondamentali, i quadri etici e le applicazioni pratiche dei modelli generativi in modo non tecnico.
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