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Storia ed evoluzione dell'IA generativa
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Intelligenza Artificiale per i beni culturali
In breve
Descrizione del corso
Questo corso sarà dedicato a fornire un quadro della strada che ha portato all’intelligenza artificiale e alcuni concetti fondamentali di teoria dell'informazione; presentare l’evoluzione dell’intelligenza artificiale dall’IA classica logico-simbolica a quella generativa; comprendere lo sviluppo storico delle reti neurali dal neurone MP al percettrone e alle reti neurali profonde, discriminative e generative; comprendere i concetti di tokenizzazione ed embedding in un grande modello linguistico; illustrare i principali meccanismi di addestramento dei LLM; capire le ragioni e la natura di bias, allucinazioni e limiti dei modelli linguistici; introdurre la differenza fra LLM e modelli multimodali e fra modelli su cloud e modelli locali (SLM e MSLM).
Obiettivi formativi
Al termine del corso il/la partecipante sarà in grado di:
Destinatari
Il corso si rivolge a tutti/e i/le dipendenti del MiC, delle altre Amministrazioni Pubbliche, ai/le professionisti/e, alle imprese del sistema culturale e agli studenti e studentesse che vogliano approcciare alla comunicazione del patrimonio culturale.
Criteri per il rilascio dell’Open 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.
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.
Questo corso sarà dedicato a fornire un quadro della strada che ha portato all’intelligenza artificiale e alcuni concetti fondamentali di teoria dell'informazione; presentare l’evoluzione dell’intelligenza artificiale dall’IA classica logico-simbolica a quella generativa; comprendere lo sviluppo storico delle reti neurali dal neurone MP al percettrone e alle reti neurali profonde, discriminative e generative; comprendere i concetti di tokenizzazione ed embedding in un grande modello linguistico; illustrare i principali meccanismi di addestramento dei LLM; capire le ragioni e la natura di bias, allucinazioni e limiti dei modelli linguistici; introdurre la differenza fra LLM e modelli multimodali e fra modelli su cloud e modelli locali (SLM e MSLM).
Obiettivi formativi
Al termine del corso il/la partecipante sarà in grado di:
- 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).
- Distinguere sistemi discriminativi e generativi, sistemi monomodali e multimodali, sistemi su cloud e sistemi locali.
Destinatari
Il corso si rivolge a tutti/e i/le dipendenti del MiC, delle altre Amministrazioni Pubbliche, ai/le professionisti/e, alle imprese del sistema culturale e agli studenti e studentesse che vogliano approcciare alla comunicazione del patrimonio culturale.
Criteri per il rilascio dell’Open 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.
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.
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percorso collegato
Questo corso è parte di 1 percorso :
Il programma
Informazioni generali
- Codice corso: RI3.3-1
- Chi: Roncaglia Gino
- Tipologia: Corsi multimediali
- Programma: Dicolab
- Durata complessiva: 1h
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