RI3.3-1 | Storia ed evoluzione dell'IA generativa

RI3.3-1 | Storia ed evoluzione dell'IA generativa

DESCRIZIONE Il corso ha fornito un quadro della strada che ha portato all’intelligenza artificiale, di alcuni concetti fondamentali di teoria dell'informazione, e dell’evoluzione dell’intelligenza artificiale dall’IA classica logico-simbolica a quella generativa. È stato quindi indagato lo sviluppo storico delle reti neurali dal neurone MP al percettrone e alle reti neurali profonde, discriminative e generative; successivamente sono stati presi in esame i concetti di tokenizzazione ed embedding in un grande modello linguistico, per poi illustrare i principali meccanismi di addestramento dei LLM, capire le ragioni e la natura di bias, allucinazioni e limiti dei modelli linguistici; infine, è stata introdotta la differenza fra LLM e modelli multimodali e fra modelli su cloud e modelli locali (SLM e MSLM). Il corso è parte dell'offerta formativa Dicolab. Cultura al digitale, un'iniziativa del Ministero della Cultura, Digital Library, Scuola nazionale del patrimonio e delle attività culturali, finanziato da Next generation EU. FORMATO: corso multimediale MODALITÀ DI EROGAZIONE: on demand SEDE DEL CORSO: DURATA: 60 minuti LINGUA DI EROGAZIONE: Italiano CRITERI DI ASSEGNAZIONE DEL BADGE Per la certificazione delle competenze e l’acquisizione del Badge, il/la titolare ha completato tutte le attività del corso e superato con successo i test, rispondendo correttamente al 100% delle domande previste. Link COMPETENZE Chi ottiene questo badge ha acquisito le seguenti conoscenze: > Presentare le differenze fra IA classica logico-simbolica e IA generativa. > Illustrare i principi alla base dell’addestramento e del funzionamento dei grandi modelli linguistici (reti neurali profonde, corpora di addestramento, tokenizzazione ed embedding). Ha acquisito le seguenti abilità: > Distinguere sistemi discriminativi e generativi, sistemi monomodali e multimodali, sistemi su cloud e sistemi locali.