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Fondamenta AI

I concetti di base dell'intelligenza artificiale spiegati in modo semplice: token, modelli linguistici, RAG, agenti, allucinazioni.

21 guide in questa categoria

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Schema visivo di come funziona l'intelligenza artificiale: dati in ingresso, modello, rispostaIntelligenza artificiale: cos'è e come funzionaCos'è l'intelligenza artificiale e come funziona, spiegata semplice: tipi di AI, esempi reali, limiti e come usarla davvero in azienda.
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Schema dell'automazione AI: da un'attività manuale a un risultato automatico passando per un modello che decideAutomazione AI: cos'è e come funzionaCos'è l'automazione AI e come funziona: differenza con l'automazione classica, esempi reali per PMI, workflow passo per passo, limiti e come applicarla.
Schema di come funziona un chatbot AI: domanda dell'utente, comprensione del linguaggio, risposta generataChatbot AI: cosa sono e come funzionanoCosa sono i chatbot AI e come funzionano: differenza tra chatbot a regole e basati su LLM, quando bastano e quando serve un agente AI. Esempi PMI.
Schema visivo di come funziona il deep learning: dati in ingresso, strati di una rete neurale profonda, risposta in uscitaDeep learning: cos'è spiegato sempliceCos'è il deep learning spiegato semplice: come funzionano le reti neurali profonde, differenze con il machine learning, esempi reali e usi in azienda.
Schema di come funzionano gli embedding AI: testo trasformato in vettori numerici vicini per significatoEmbedding AI: cosa sono spiegati sempliceCosa sono gli embedding AI, spiegati semplice: la rappresentazione numerica del significato, come funzionano, esempi reali e a cosa servono in azienda.
Schema decisionale sul fine-tuning AI: quando serve addestrare un modello e quando bastano RAG o un buon promptFine-tuning AI: cos'è e quando serveCos'è il fine-tuning AI e quando serve davvero: differenza con RAG e prompting, costi, competenze richieste ed esempi reali per le PMI.
Schema di come funziona un LLM: testo in ingresso, modello linguistico, previsione della parola successivaLLM: cosa sono i modelli linguisticiCosa sono gli LLM (large language model) e come funzionano, spiegati semplice: a cosa servono, limiti, esempi reali e come usarli in azienda.
Schema visivo di come funziona il machine learning: dati di esempio, addestramento del modello, previsioneMachine learning: cos'è e come funzionaCos'è il machine learning e come funziona, spiegato semplice: tipi di apprendimento, esempi reali in azienda, differenza con l'AI, limiti e usi pratici.
Schema del prompt engineering: ruolo, contesto, vincoli, dati, formato e controllo che guidano la risposta dell'AIPrompt engineering: cos'è e come iniziareCos'è il prompt engineering e come iniziare: framework in 6 parti, esempi prima/dopo, errori comuni e come applicarlo in azienda per risultati affidabili.
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Schema di un vector database: testi trasformati in vettori e ricerca per similarità in uno spazio multidimensionaleVector database: cosa sono e a cosa servonoCosa sono i vector database e a cosa servono: ricerca per similarità, ricerca semantica, RAG e raccomandazioni, spiegati semplice con esempi per aziende.

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