Andrej Karpathy, noto esperto di intelligenza artificiale e deep learning, ha recentemente annunciato l’apertura di un nuovo corso online intitolato “LLM101n: Let’s Build a Storyteller”. Questo corso si propone di guidare gli studenti nella costruzione di un modello di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model o LLM) in grado di generare storie in modo collaborativo.
Categoria: Corsi
I migliori corsi in artificial intelligence (AI) e apprendimento automatico
Contenuto
2. Dati sbilanciati nella classificazione
3. Riduzione della dimensionalità PCA
4. Teorema e classificatore di Bayes
7. Rete neurale convoluzionale
9. Metodi d’insieme nell’apprendimento automatico
2. Come prepararsi per le interviste di codifica?
3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?
4. Come rispondere a una domanda comportamentale?
Apprendimento automatico:
1. Compromesso bias-varianza
2. Dati sbilanciati nella classificazione
3. Riduzione della dimensionalità PCA
4. Teorema e classificatore di Bayes
5. Analisi di regressione
6. Regolarizzazione in ML
7. Rete neurale convoluzionale
8. Famose CNN
9. Metodi d’insieme nell’apprendimento automatico
Preparazione al colloquio:
1. Strutture dati
2. Come prepararsi per le interviste di codifica?
3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?
3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?
4. Come rispondere a una domanda comportamentale?
4. Come rispondere a una domanda comportamentale?
Tutte le schede
Una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per consentire una personalizzazione dell’apprendimento è un sistema di formazione online che adatta il contenuto didattico alle esigenze e alle abilità dell’utente. Questo tipo di piattaforma utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le interazioni dell’utente con il sistema, come le risposte ai quiz, il tempo trascorso su ogni argomento e i progressi complessivi, per creare un percorso di apprendimento personalizzato.
La piattaforma può anche offrire raccomandazioni sui contenuti didattici più adatti all’utente, suggerire esercizi aggiuntivi per rafforzare le aree di debolezza e fornire feedback personalizzati per aiutare l’utente a migliorare le proprie prestazioni. Inoltre, la piattaforma può adattare il livello di difficoltà dei contenuti in base alle competenze dell’utente, fornendo sfide adeguate per mantenere l’interesse e la motivazione.
L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella personalizzazione dell’apprendimento offre numerosi vantaggi, tra cui un’esperienza di apprendimento più coinvolgente e mirata, una maggiore efficacia nell’acquisizione delle competenze e una riduzione del tempo necessario per completare il percorso formativo. Questo approccio è particolarmente utile per gli studenti con esigenze di apprendimento diverse, come coloro che hanno difficoltà di apprendimento o che necessitano di un supporto extra per raggiungere i propri obiettivi formativi.
Un buone esempio e’ TutorAI che, nella schermata iniziale, chiede semplicemente di inserire l’argomento che si vuole imparare ed elabora in pochi secondi un percorso di apprendimento strutturato in una serie di moduli, per ciascuno dei quali lo studente ha la possibilità di richiedere una sintesi dei contenuti, di ottenere esempi, di rispondere a quiz, di fare domande. Nella versione a pagamento è possibile definire il proprio livello di conoscenza iniziale, tracciare le proprie performance e far sì che la piattaforma osservi il modo in cui interagiamo con i contenuti, adattando a mano a mano il percorso al nostro stile di apprendimento.
- Impara il prompt : un corso gratuito e open source sulla comunicazione con l’intelligenza artificiale.
- Guida alla progettazione tempestiva : guida e risorse per la progettazione tempestiva.
- Prompt engineering di ChatGPT per sviluppatori : un breve corso tenuto da Isa Fulford (OpenAI) e Andrew Ng (DeepLearning.AI).
- OpenAI Cookbook – Esempi e guide per l’utilizzo dell’API OpenAI.
- Robert Miles AI Safety – Canale Youtube sulla sicurezza dell’IA
Impara l’intelligenza artificiale gratuitamente
Apprendimento automatico
- Roadmap : una roadmap che collega molti dei concetti più importanti dell’apprendimento automatico, come apprenderli e quali strumenti utilizzare per eseguirli.
- Machine Learning di Andrew Ng presso la Stanford University : il corso di introduzione delicata di Ng al machine learning è perfetto per gli ingegneri che desiderano una panoramica fondamentale dei concetti chiave del settore.
- Introduzione all’apprendimento automatico di Sebastian Thrun : una solida introduzione all’argomento e anche la base per una certificazione “nanodegree” di analista di dati sponsorizzata da Facebook e MongoDB.
Apprendimento approfondito
- Neural Networks For Machine Learning di Geoffrey Hinton : ora è stato rimosso da cousrea ma controlla comunque questo elenco
- Certificati Fast.ai e Data Institute di Jeremy Howard : i corsi di certificazione in presenza non sono gratuiti, ma tutti i contenuti sono disponibili su Fast.ai come MOOC.
- coursera-deep-learning-specialization – Appunti, compiti di programmazione e quiz da tutti i corsi della specializzazione Coursera Deep Learning offerta da deeplearning.ai
- tensorflow : tutte le note importanti per imparare Python con tutti gli esempi in Google Colab
Estensioni della piattaforma NVIDIA
- Estensione NVIDIA Omniverse AI Animal Explorer – AI Animal Explorer è un’estensione Omniverse che consente ai creatori di prototipare rapidamente mesh di animali 3D uniche.
Elenchi fantastici correlati
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L’approccio all’Intelligenza Artificiale (AI) può essere paragonato al film “La strana coppia” del 1968, con Jack Lemmon e Walter Matthau1. Nel film, due amici con abitudini diametralmente opposte sono costretti a convivere: Felix Ungar (Jack Lemmon), maniacale dell’ordine e della pulizia, e Oscar Madison (Walter Matthau), disordinato e approssimativo (che, più o meno, potrebbe somigliare al sottoscritto).
Quando ci si approccia all’AI, spesso si devono cambiare le proprie abitudini di pensiero. Come Felix e Oscar che devono adattarsi l’uno all’altro per convivere, così chi si approccia all’Intelligenza Artificiale deve adattarsi a nuovi modi di pensare e di lavorare. L’AI, infatti, richiede un approccio basato su dati e algoritmi, piuttosto che su intuizioni personali.
Per i piu’ giovani Jack Lemmon e Walter Matthau hanno recitato insieme in numerosi film, formando una delle coppie più affiatate e amate del cinema americano. Tra i loro film più noti, oltre a “La strana coppia”, ci sono “Grumpy Old Men” e il suo sequel “Grumpier Old Men”, in cui interpretano due vicini di casa in età avanzata che si contendono l’amore della stessa donna. Questi film, come “La strana coppia”, sono caratterizzati da un umorismo pungente e da una grande alchimia tra i due attori, un po’ come quella che c’è tra me e l’altro co-founder di Rivista.AI.
Il primo passo per creare un’abitudine è renderla evidente. Quando si tratta di intelligenza artificiale, significa renderla facilmente accessibile e visibile nel tuo ambiente quotidiano. Ecco alcune idee su come rendere l’AI più presente nella tua vita:
- Aggiungete un pulsante ChatGPT al tuo Stream Deck;
- Inserite i vostri strumenti IA preferiti nella barra degli strumenti del vostro browser;
- Impostate il vostro strumento AI preferito come homepage del vostro browser;
- Posizionate ChatGPT sulla schermata iniziale del vostro telefono.
- Configurate un comando vocale Siri per attivare ChatGPT;
- Aggiungete un tag NFC alla scrivania che apre la tua app AI preferita quando viene toccato;
- Iniziate ogni giornata chiedendo al vostro strumento AI un riepilogo del vostro programma, aggiornamenti di notizie o di affrontare la prima attività nella vostra lista di cose da fare;
- Aggiungete un post-it sulla vostra scrivania con un promemoria divertente come “Claude è affascinante”.
Il prossimo passo è rendere l’abitudine attraente. Le abitudini tendono a persistere quando sono associate a emozioni ed esperienze positive. Ecco alcuni suggerimenti su come rendere l’uso dell’AI più piacevole:
- Durante una passeggiata di 30-60 minuti, dettare e-mail o attività a Otter AI;
- Mentre vi truccate, fate una conversazione completa con ChatGPT Voice;
- Usate Speechify per leggere ad alta voce gli articoli mentre siete in viaggio o mentre mangiate;
- Ogni mattina, mentre la colazione si sta riscaldando, affidate la vostra lista di cose da fare all’Intelligenza Artificiale.
Infine, rendete l’abitudine semplice. Ridurre l’attrito è fondamentale per formare abitudini durature. Ecco alcuni modi per semplificare l’uso dell’AI:
- Create una libreria di prompt precompilati o procedure operative standard (SOP) per gli strumenti o le attività di Intelligenza Artificiale più utilizzati;
- Usate assistenti ad attivazione vocale per accedere agli strumenti di Intelligenza Artificiale a mani libere, facilitando il multitasking;
- Usate strumenti di automazione basati sull’AI per semplificare le attività ripetitive;
- Installate la versione dell’app mobile per gli strumenti AI che utilizzate in modo da non doverli aprire nel browser;
- Integrate gli strumenti AI direttamente nelle piattaforme che già utilizzate, come Slack, Trello o client di posta elettronica;
- Create scorciatoie da tastiera per attivare strumenti o script AI.
Ricordate, la chiave per formare un’abitudine è la costanza. Quindi, iniziate da qualcosa di piccolo, rendetelo divertente e mantenetelo semplice!
Per rafforzare l’abitudine all’uso dell’Intelligenza Artificiale, è importante provare un senso di soddisfazione e realizzazione quando la si utilizza. È puro condizionamento umano. Occorre rinforzare il tuo comportamento.
Potete:
- Condividere i vostri risultati basati sull’Intelligenza Artificiale con la vostra rete;
- Condividere le creazioni IA sui social media e chiedere feedback;
- Creare un sistema di ricompensa per voi stessi (es: dopo aver risparmiato una certa quantità di tempo utilizzando l’Intelligenza Artificiale, potete prendere un maritozzo (se siete a Roma) con il caffè mattutino.
Il divario tra chi utilizza l’Intelligenza Artificiale e chi no si sta allargando in modo preoccupante. Come persona coinvolta nel campo dell’Intelligenza Artificiale, sto assistendo a questa tendenza e sono determinato a dare il mio contributo per colmare questo divario.
Non sto sostenendo l’uso dell’Intelligenza Artificiale per tutto (non inserite il vostro Codice Fiscale su ChatGPT!), ma sto esortando tutti a familiarizzare con questa tecnologia con la rapidità con la quale il nostro mondo si sta trasformando.
La rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale non è solo alle porte: sta già rivoluzionando il mercato del lavoro. Ad esempio, l’AI sta già trasformando settori come la sanità, dove gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a diagnosticare malattie, e il settore finanziario, dove l’AI può prevedere le tendenze del mercato.
In futuro, l’esperienza con l’Intelligenza Artificiale diventerà un fattore chiave nelle decisioni di assunzione, promozione e persino nella creazione di ricchezza. Ad esempio, le aziende potrebbero dare la preferenza ai candidati con competenze in Intelligenza Artificiale, e coloro che sono in grado di utilizzare l’AI per migliorare l’efficienza o generare nuove idee potrebbero avere maggiori opportunità di avanzamento di carriera.
Se il messaggio di questa articolo e spero di Rivista.AI non è ancora chiaro, eccolo: più ci impegniamo con l’Intelligenza Artificiale, meglio saremo attrezzati per affrontare le sfide e le opportunità future.
Coloro che seguono questa Rivista hanno un vantaggio. Ricevere consigli pratici, approfondimenti reali e azioni concrete da intraprendere. Condividete pure queste informazioni con la vostra famiglia, i vostri amici e i vostri colleghi.
Iniziate in piccolo, rendetelo divertente e osservate come la vostra abitudine all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale cresca. Ad esempio, potreste iniziare a utilizzare un assistente virtuale per organizzare il vostro calendario o potreste iniziare a utilizzare strumenti di analisi dei dati basati sull’AI per migliorare le vostre decisioni aziendali. Ricordate, ogni piccolo passo conta!
Se questi suggerimenti sono stati in grado di cambiare il modo in cui utilizzate l’Intelligenza Artificiale, fatemelo sapere [mail: redazione@rivista.ai].
PS: la Redazione di Rivista.AI non ha nessuno accordo commerciale con gli esempi citati, se li he comperati…
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Gli agenti IA, sono sistemi progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo o semi-autonomo. Questi compiti possono variare da semplici operazioni, come la ricerca di informazioni, a compiti più complessi che richiedono la pianificazione e l’implementazione di strategie multi-fase.
Volendoli riassumer in MACRO GATEGORIE :
Pianificazione: Gli agenti IA utilizzano i Large Language Models (LLM) per elaborare e implementare strategie in più fasi per raggiungere un obiettivo. Questo processo può includere la definizione di obiettivi, la generazione di piani d’azione, la valutazione delle opzioni disponibili e l’adattamento dei piani in base ai cambiamenti nel contesto o nell’ambiente.
Un esempio di agente IA che utilizza la pianificazione è un sistema di navigazione GPS. Questo sistema elabora e implementa una strategia in più fasi per guidare un utente da un punto A a un punto B, tenendo conto di vari fattori come il traffico, la distanza e il tempo previsto di viaggio.
Utilizzo degli strumenti: Gli agenti IA sono dotati di vari strumenti che facilitano la raccolta di informazioni, il processo decisionale e l’elaborazione dei dati. Questi strumenti possono includere la ricerca sul web, l’esecuzione di codice, l’analisi dei dati e altri.
Un esempio di agente IA che utilizza gli strumenti è un assistente virtuale come Siri o Alexa. Questi agenti utilizzano strumenti come la ricerca sul web e l’esecuzione di codice per rispondere alle domande degli utenti, controllare i dispositivi smart home, riprodurre musica, inviare messaggi e molto altro.
Comprensione dei dati o del contesto: Gli agenti IA utilizzano spesso funzionalità come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) o digeriscono set di dati specifici per migliorare il completamento delle attività. Questo può includere l’interpretazione di dati non strutturati, l’identificazione di pattern nei dati, la comprensione del contesto in cui l’agente opera e l’adattamento delle azioni dell’agente in base a queste informazioni.
Un esempio di agente IA che comprende i dati o il contesto è un sistema di raccomandazione personalizzato come quello utilizzato da Netflix o Amazon. Questi sistemi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati degli utenti e fornire raccomandazioni personalizzate basate sui loro gusti e comportamenti passati
Riflessione: Utilizzando un LLM, l’agente IA può valutare le proprie prestazioni per identificare i miglioramenti. Questo può includere l’analisi delle azioni passate, l’identificazione di errori o inefficienze, la generazione di idee per migliorare le prestazioni future e l’implementazione di queste idee.
Un esempio di agente IA che utilizza la riflessione è un sistema di apprendimento automatico che utilizza il feedback per migliorare le sue prestazioni. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento rinforzato può “riflettere” sulle azioni passate per determinare quali azioni hanno portato a risultati positivi e quali azioni hanno portato a risultati negativi, e quindi adattare le sue future decisioni di conseguenza.
Collaborazione multi-agente: In alcuni casi, più agenti IA possono collaborare per eseguire compiti. Questo può includere la distribuzione di compiti tra gli agenti, lo scambio di idee e informazioni, la collaborazione per risolvere problemi complessi e la creazione di soluzioni superiori attraverso la collaborazione
Un esempio di collaborazione multi-agente è un sistema di veicoli autonomi che collaborano per coordinare i loro movimenti e evitare collisioni. Ad esempio, i droni possono utilizzare la comunicazione multi-agente per coordinare i loro voli, evitare ostacoli e completare compiti in modo efficiente.
Sia Devika che Devin sono strumenti di intelligenza artificiale che assistono nello sviluppo del software. Entrambi hanno le loro forze uniche e la scelta tra i due dipende dalle esigenze specifiche dell’utente.
Devika è un software di ingegneria AI open source che comprende le istruzioni ad alto livello, le suddivide in passaggi pratici, esegue ricerche e scrive codice per soddisfare obiettivi specifici. Devika utilizza modelli di linguaggio avanzati, algoritmi di pianificazione e ragionamento, estrazione di parole chiave contestuali, capacità di navigazione web e la capacità di scrivere codice in più lingue. Devika si adatta alle esigenze mutevoli in modo flessibile.
Devin, sviluppato da Cognition AI, è stato un pioniere nell’ingegneria del software assistita dall’IA. Devin utilizza modelli di linguaggio avanzati come Claude 3, GPT-4 e GPT-3.5 per generare frammenti di codice. Devin interagisce con gli sviluppatori attraverso un’interfaccia di chat, interpretando le direttive ad alto livello in passaggi tangibili. Devin eccelle nell’organizzazione dei compiti all’interno dei progetti, promuovendo una migliore collaborazione.
La decisione tra Devika e Devin può essere influenzata dallo stadio del tuo progetto:
- Per iniziative in fase iniziale: Devika, con la sua facilità d’uso e natura open source, è ideale per esplorare le capacità dei modelli di linguaggio di livello superiore (LLM). Ti permette di sperimentare, iterare rapidamente e personalizzare la piattaforma per adattarla alle tue esigenze.
- Per progetti più complessi: Per progetti ben consolidati che necessitano di una generazione di codice di alta qualità, l’esperienza comprovata e la potenza di Devin potrebbero essere una scelta più sicura. Tuttavia, la limitata personalizzazione potrebbe rappresentare uno svantaggio.
Guardando al futuro dello sviluppo basato su LLM, sia Devin che Devika rappresentano un enorme passo avanti nello sviluppo di software basato sull’intelligenza artificiale. Ecco alcune potenziali evoluzioni:
- Un incontro perfetto per gli sviluppatori: Immagina un futuro in cui le competenze di Devin nella generazione di codice si combinano con l’approccio user-friendly e open source di Devika. Questo potrebbe portare alla creazione dello strumento di sviluppo LLM definitivo!
- L’intelligenza artificiale spiegabile al salvataggio: L’integrazione delle tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) in queste piattaforme potrebbe rappresentare un cambiamento radicale. Gli sviluppatori potrebbero finalmente comprendere il ragionamento dietro il codice generato, rendendo il debug e l’ottimizzazione molto più semplici.
- Aumento degli LLM specializzati: Potremmo vedere l’emergere di LLM specializzati in linguaggi di programmazione specifici o attività di sviluppo. Immagina un LLM che sia un esperto nella creazione di interfacce utente o nella creazione di protocolli di rete sicuri.
Il futuro dello sviluppo basato sull’intelligenza artificiale è promettente, e Devin e Devika sono all’avanguardia di questa rivoluzione entusiasmante. Man mano che questi strumenti si evolvono e nuovi protagonisti emergono, una cosa è certa: la scrittura del codice diventerà più efficiente, accessibile e forse anche più divertente!
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| Cosa c’è di nuovo |
| L’ultimo video di @3blue1brown su YouTube approfondisce il meccanismo di attenzione dei transformers. Spiega come il modello rappresenta i token come vettori e come questi vettori acquisiscono significato dal contesto. Questo episodio si concentra sugli aspetti tecnici del meccanismo di attenzione nell’architettura del transformer. Altri video : |
Cosa e’ un CHATGPT
Perplexity.ai/ Motore di Ricerca a giudizio di molti più veloce e che fa meno errori, provate a chiedergli qualcosa su di voi e rimarrete stupiti, altro che AI OSINT!
Il software OSINT (Open Source Intelligence) sta diventando uno strumento sempre più importante per la raccolta di informazioni pubbliche. Questo tipo di software consente agli utenti di raccogliere dati facilmente accessibili su individui e organizzazioni da una vasta gamma di fonti, come motori di ricerca, profili di social media e registri governativi, con l’obiettivo di creare un quadro completo.
(AI OSINT : Maltego, Spiderfoot , Lampyre, Shodan , Recon-ng, Aircrack-ng . BuiltWith, Metagoofil).
Better, faster, stronger; draw.io introduce AI-powered Smart Templates date un occhiata a questo video.
MM1: metodi, analisi e approfondimenti dalla pre-formazione LLM multimodale, leggilo . Alcuni punti davvero interessanti:
- I set di dati sintetici aumentano sostanzialmente (oltre l’1%) le prestazioni per il pre-addestramento di Image Encoder
- L’architettura del connettore del modello visivo<->linguaggio non sembra avere importanza.
- L’interlacciamento di testo e dati di immagine migliora le prestazioni di alcuni scatti, ma i dati dei sottotitoli delle immagini migliorano i numeri di scatti zero.
- Il mix ideale di tipi di dati è 5:5:1 per Interleaved:Captions:Plain Text (!)
- Anche i dati dei sottotitoli sintetici aiutano sostanzialmente a questo punto (fino al 4% di guadagno)
- Le appendici sono fantastiche: molti dettagli sui tassi di apprendimento provati, dimensioni dei lotti.
- lo “spiegare queste cifre” è davvero molto bello. Vedere pagina 37.
GPT Enterprise AI Use Case Advisor : un GPT pensato per aiutare gli utenti a esaminare il loro caso d’uso dell’IA. Basta digitare “aiuto” e GPT farà il lavoro pesante per te guarda la demo.
GPTexcel Ottimo for free quando non vi ricordate le Formule in excel , ci pensa l’AI,
vedi anche numerous.ai Usa l’intelligenza artificiale per risparmiare ore su attività ripetitive, come categorizzare, estrarre, scrivere testo, pulire i dati e altro ancora!
Mistral Au Large le Chat — Mistral ha recentemente presentato “Au Large”, il suo ultimo modello di intelligenza artificiale. Ha già superato GPT-3.5 su MMLU e ha una delle prestazioni più forti nei benchmark matematici. Aspettatevi di sentire molto di più sulla matematica ad alta precisione, poiché è un requisito per modelli più complessi ( provatelo )
Ricerche recenti, A Microsoft sono stati in grado di addestrare un LLM con i pesi dei modelli archiviati in un formato molto più piccolo degli attuali LLM pur ottenendo la stessa qualità.
“In questo lavoro, introduciamo una variante LLM a 1 bit, ovvero BitNet b1.58, in cui ogni singolo parametro (o peso) dell’LLM è ternario {-1, 0, 1}. Corrisponde al Transformer LLM a precisione completa (ovvero FP16 o BF16) con le stesse dimensioni del modello e token di addestramento in termini sia di perplessità che di prestazioni dell’attività finale, pur essendo significativamente più conveniente in termini di latenza, memoria, throughput, e consumo di energia. Più in profondità, il LLM a 1,58 bit definisce una nuova legge di scalabilità e una ricetta per la formazione di nuove generazioni di LLM che siano sia ad alte prestazioni che convenienti. Inoltre, abilita un nuovo paradigma di calcolo e apre le porte alla progettazione di hardware specifico ottimizzato per LLM a 1 bit.”
Finestre di contesto da miliardi di token : uno sguardo alla espansione della lunghezza del contesto nei modelli di intelligenza artificiale da GPT-2 a GPT-4-Turbo e oltre, leggilo. Teoricamente un modello piu’ sostenibile consumando meno energia.
Pika Labs Text to Video Image Yo Video una specia di SORA for Free, transforma Prompt in piccoli video.
Recast elimina il fastidio di leggere articoli lunghi, trasformandoli in conversazioni audio divertenti, informative e di facile comprensione.
Utilizzando HeyGen, ora puoi creare il tuo gemello digitale utilizzando l’intelligenza artificiale.
Carica una Foto , scegli Audio, Aggiungi Script e Genera Avatar
Oppure
Registra semplicemente 30 secondi di video, attendi qualche minuto, digita uno script .
"Questa settimana xAI renderà Grok open source"!!!
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Olistica è la mia parola preferita da decenni (Greco λος hòlos, cioè «totale», «globale») la mettevo nelle mie analisi tecniche quando nessuno la usava.
(WIKI) è una posizione teorica secondo la quale le proprietà di un sistema non possono essere spiegate esclusivamente tramite le sue singole componenti, poiché la sommatoria funzionale delle parti è sempre maggiore, o comunque differente, delle medesime parti prese singolarmente.
Con gli assistenti AI, puoi arricchire il tuo processo decisionale, esplorando opzioni e analizzando decisioni in modo rapido ed efficiente.
ChatGPT può simulare rapidamente scenari e rivelare aspetti nascosti che potresti trascurare quando affronti scelte difficili da solo.
È importante notare che l’intelligenza artificiale non prenderà la tua decisione finale – questo è ancora un giudizio umano. Tuttavia, può esplorare diverse sfaccettature di una decisione, evidenziando aspetti critici o dettagli che potresti tralasciare.
Una delle maggiori sfide dell’utilizzo di ChatGPT è che potrebbe non produrre sempre risultati utili al primo tentativo.
Un’altra sfida dell’utilizzo di ChatGPT è il rischio di un eccessivo affidamento sull’automazione.
ChatGPT è imperfetto e può commettere errori o produrre risposte prive di senso, proprio come gli umani.
Ecco quindi utile in questa lezione presentare una struttura in 3 passaggi per utilizzare ChatGPT per analizzare decisioni in modo migliore e più veloce.
Imparerai come:
➡️ Insegnare a ChatGPT il contesto della tua attività
➡️ Chiedere a ChatGPT di analizzare potenziali decisioni
➡️ Analizzare gli output con chiarezza
Passaggio 1) Insegna a ChatGPT il Contesto della Tua Attività
Poiché l’AI non conosce completamente la tua situazione, è essenziale fornire un contesto dettagliato. Inizia spiegando:
- La natura della tua attività
- Gli obiettivi principali dell’organizzazione
- I valori e principi prioritari
- Cosa hai già tentato e i risultati ottenuti
- Eventuali vincoli importanti o non negoziabili
Più informazioni fornisci, più ChatGPT può offrire consigli personalizzati.
Passaggio 2) Chiedi a ChatGPT di Analizzare Decisioni Specifiche
Inquadra chiaramente la decisione che vuoi analizzare. Usa uno di questi modelli:
Modello n. 1:
“Confronta l’opzione A con l’opzione B, evidenziando 3-4 pro e contro critici basati sulle priorità di X, Y e Z. Focalizzati sui compromessi e sulle tensioni tra le scelte piuttosto che sulle differenze superficiali.”
Modello n. 2:
“Sto decidendo tra [Opzione 1] e [Opzione 2]. Agisci come mio consulente decisionale, confrontando e contrapponendo queste scelte su 3 dimensioni chiave: allineamento logico con i vincoli, allineamento emotivo con i valori e probabilità di guida del rischio al rialzo o al ribasso.”
Modello n. 3:
“Sto cercando di decidere se [agire]. Agisci come mio consigliere imparziale, tracciando un albero decisionale con i 3 rami più probabili di ciò che potrebbe accadere se vado avanti o meno. Nota la probabilità e la natura positiva/negativa di ogni scenario.”
Passaggio 3) Analizza gli Output con Chiarezza
Valuta gli output di ChatGPT secondo queste quattro euristiche decisionali:
1) Utilità:
- L’intuizione è preziosa? Il ROI è positivo? C’è un impatto significativo?
2) Allineamento:
- La prospettiva è in linea con priorità, valori e obiettivi?
3) Fattibilità:
- Il consiglio è fattibile e realistico considerando i vincoli?
4) Rischio:
- Puoi gestire i rischi della decisione in modo efficace?
Nel 2002 Kahneman e Frederick teorizzarono che l’euristica cognitiva funzionasse per mezzo di un sistema chiamato sostituzione dell’attributo, che avviene senza consapevolezza.
Quando qualcuno esprime un giudizio complesso da un punto di vista inferenziale, (in informatica, un motore inferenziale è un algoritmo che simula le modalità con cui la mente umana trae delle conclusioni logiche attraverso il ragionamento) risulta essere sostituito da un euristica che è un concetto affine a quello precedente, ma formulato più semplicemente.
Le euristiche sono, dunque, escamotage mentali che portano a conclusioni veloci con il minimo sforzo cognitivo.
I bias sono particolari euristiche usate per esprimere dei giudizi, che alla lunga diventano pregiudizi, su cose mai viste o di cui non si è mai avuto esperienza.
Mentre le euristiche funzionano come una scorciatoia mentale e permettono di avere accesso a informazioni immagazzinate in memoria.
In sintesi, se le euristiche sono scorciatoie comode e rapide estrapolate dalla realtà che portano a veloci conclusioni, i bias cognitivi sono euristiche inefficaci, e astratte, basate su informazioni apprese per sentito dire anziché su esperienze dirette. Influenzano il modo in cui percepiamo e giudichiamo eventi, comportamenti e situazioni senza consapevolezza critica.
Oggi hai appreso come integrare ChatGPT nel processo decisionale aziendale. Pur essendo un supporto prezioso, la tua comprensione approfondita dell’azienda ti consente di prendere la decisione finale.
Se hai trovato utile questo corso , condividilo nella tua rete, ecco un recap di quanto presentato :
Durante la prima giornata, hai esplorato concetti fondamentali, comprendendo cos’è l’intelligenza artificiale e riconoscendo i suoi innumerevoli vantaggi.
Nel secondo giorno, hai sfruttato l’intelligenza artificiale per acquisire facilmente appunti durante le riunioni, liberando preziosa larghezza di banda mentale.
Il terzo giorno, hai appreso tecniche per riassumere rapidamente documenti, accelerando il processo di consumo delle informazioni.
Nel quarto giorno, hai potenziato la tua produttività nella scrittura, collaborando con l’intelligenza artificiale per raffinare le prime bozze.
Infine, il quinto giorno, hai affrontato decisioni complesse in modo approfondito attraverso framework di intelligenza artificiale, riducendo ulteriormente i rischi nei processi aziendali.
A presto.
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Chi di noi non ha mai affrontato la faticosa sfida di esaminare documenti estesi e densi, pieni di gergo e acronimi, solo per trovare infine appena due pagine di informazioni veramente utili? È un’esperienza frustrante, per non dire di più.
Immagina se ci fosse un modo per far sì che l’intelligenza artificiale ti aiutasse a trovare esattamente le informazioni che stai cercando. Nell’articolo di oggi, esploreremo come ridurre drasticamente il tempo dedicato alla lettura e alla ricerca.
Imparerai l’uso di 3 Tools a titolo esemolificativo:
➡️ Come sfruttare Perplexity per riassumere documenti e porre domande
➡️ Come utilizzare Perplexity per accelerare la ricerca 10 volte
➡️ Come sfruttare Elicit per analizzare rapidamente centinaia di articoli accademici
Ovviamente ci sono anche molti altri Tools.
Sfruttare Perplexity per Riassumere Documenti e Porre Domande
In un passato non troppo lontano (pensiamo al 2022), i dirigenti dedicavano numerose ore ogni settimana all’analisi e all’estrarre di approfondimenti da report estesi. Fortunatamente, questi giorni sono ormai finiti grazie a Perplexity.
Perplexity è il tuo nuovo alleato nella ricerca e nella sintesi delle informazioni. Questo strumento gratuito di intelligenza artificiale ti consente di:
- Ottenere risposte precise da fonti citate
- Estrarre informazioni chiave dai documenti
- Riassumere interi documenti in pochi secondi
Mentre assistenti AI come ChatGPT e Claude sono progettati per dialoghi conversazionali di alta qualità, Perplexity è specializzato nel recupero di informazioni. Con accesso in tempo reale a un’ampia varietà di fonti, fornisce risposte citate, rendendolo un potente strumento di ricerca, specialmente nell’ambito della ricerca.
Ad esempio, ho utilizzato Perplexity per riassumere un documento finanziario, risparmiando oltre 2 ore di lavoro manuale:
“Quali implicazioni legali comporta la nuova normativa sulla privacy dei dati per le multinazionali?” è solo un esempio delle domande specifiche che Perplexity può gestire con facilità.
er ottenere risultati più precisi.
Accelerare la Ricerca con Perplexity
Perplexity non solo ti aiuta a riassumere documenti, ma può anche accelerare notevolmente la tua ricerca. Immagina di dover creare una presentazione, un promemoria o un rapporto che richiede ore di ricerca su Google.
Perplexity semplifica notevolmente questo processo, riepilogando istantaneamente i risultati della tua ricerca sull’argomento desiderato. Puoi filtrare i risultati per ottenere solo le informazioni più rilevanti.
Ricorda di non fidarti ciecamente del risultato di Perplexity, ma utilizzalo come punto di partenza per la tua ricerca più approfondita.
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Puoi utilizzare Elicit per ottenere una panoramica rapida di diversi documenti accademici, confrontandoli estraendo informazioni specifiche in modo efficiente.
Inoltre puoi considerare :
Per Riassumere Documenti e Ottenere Risposte Precise:
- SMMRY: Un servizio online che offre un riassunto automatico di testi e documenti, con la possibilità di personalizzare il numero di frasi nel riassunto.
- SummarizeBot: Un assistente AI che può riassumere testi, documenti, articoli e persino conversazioni in chat, fornendo risposte brevi e rilevanti.
Per Accelerare la Ricerca e Ottenere Informazioni Rilevanti:
- Google Scholar: Una potente piattaforma di ricerca accademica che fornisce accesso a articoli scientifici, tesi, libri e brevetti. Puoi filtrare i risultati per ottenere solo fonti accademiche.
- ResearchGate: Una rete sociale accademica che ti consente di accedere a una vasta quantità di articoli e connetterti con altri ricercatori nel tuo campo di studio.
Per Analizzare Documenti Accademici:
- Iris.ai: Un sistema di intelligenza artificiale progettato per aiutarti a esplorare e sintetizzare documenti scientifici, consentendo un’analisi approfondita.
- RefME (ora Cite This For Me): Un gestore di citazioni che può aiutarti a organizzare e citare fonti, semplificando la fase di analisi e citazione dei documenti accademici.
Strumenti di Sintesi Vocale:
- Descript: Un’applicazione che utilizza la sintesi vocale per trasformare l’audio in testo e viceversa, consentendo una rapida analisi delle registrazioni vocali.
- Speechmatics: Un servizio di trascrizione automatica che utilizza avanzate tecnologie di riconoscimento vocale per convertire l’audio in testo.
Ricorda di esplorare diverse opzioni per trovare gli strumenti che si adattano meglio alle tue esigenze e al tuo flusso di lavoro specifico. Ogni strumento ha le sue caratteristiche uniche e
Prossimo Passo: Scrivere più Velocemente e Meglio con l’Intelligenza Artificiale
Nel prossimo argomento, esploreremo come l’intelligenza artificiale può essere un alleato prezioso nella scrittura, aiutandoti a superare il blocco dello scrittore e a comunicare le tue idee in modo chiaro e persuasivo. Non perderti il prossimo aggiornamento!
Ti sei mai trovato così preso da e-mail e messaggi che sembra quasi impossibile portare a termine un lavoro significativo?
Se è così, sicuramente non sei l’unico. Niente mi fa più paura di aprire il telefono che vedere 500 e-mail non lette.
In un rapporto ampiamente citato del 2023, Microsoft ha rivelato che l’utente medio di Office 365 trascorre il 57% del proprio tempo lavorativo comunicando tramite e-mail, riunioni e chat. Sono 3 giorni lavorativi, ogni settimana, solo per condividere e ricevere informazioni.
Estenuante. Fortunatamente, quei giorni sono finiti.
Oggi ti mostrerò come dimezzare il tempo dedicato alle comunicazioni di lavoro automatizzando gli appunti delle riunioni e redigendo le risposte alle email 5 volte più velocemente con l’intelligenza artificiale.
Imparerai: I 5 principali vantaggi di avere un addetto agli appunti basato sull’intelligenza artificiale.
La mia guida in 3 passaggi per configurare Fireflies.ai (così non dovrai più prendere appunti manualmente).
Esistono diverse alternative a questo Tool che citiamo come esempio alla fine dell’ articolo ne troverai altre scegli quella che fa il caso tuo.
- Come utilizzare ChatGPT per redigere risposte e-mail il 50% più velocemente.
- Come rispondere alle e-mail di una giornata durante una passeggiata di 30 minuti utilizzando l’intelligenza artificiale.
Alla fine, sarai in grado di organizzare riunioni più snelle e scrivere e-mail più velocemente di un gatto che corre in una stanza piena di sedie a dondolo.
I 5 principali vantaggi di avere un addetto agli appunti basato sull’intelligenza artificiale
Vantaggio 1: integrazione perfetta Coloro che prendono appunti tramite intelligenza artificiale operano in background senza interrompere il flusso della riunione.
Non dovrai più concentrarti sullo svolgimento di una riunione e sullo scrivere gli appunti di un libro. Una volta abilitata, l’intelligenza artificiale parteciperà automaticamente alle riunioni e trascriverà le conversazioni. Infine, puoi portare le tue idee migliori in una riunione senza sudare sui dettagli. Prenditi 4 minuti per configurarli una volta e ti faranno risparmiare decine di ore.
Vantaggio 2: precisione L’intelligenza artificiale cattura una trascrizione completa. Non una parola dimenticata. Se desideri rivisitare una riunione, puoi facilmente cercare nella trascrizione della riunione per trovare ciò di cui hai bisogno in pochi secondi.
Vantaggio 3: creare connessioni Il riepilogo traccia connessioni tra concetti che potresti aver perso mentre controllavi la posta elettronica. L’intelligenza artificiale collegherà i punti con i temi sollevati durante l’incontro.
Vantaggio 4: catturare nuove considerazioni Chiedendo all’intelligenza artificiale di analizzare la riunione, è possibile far emergere considerazioni finanziarie, legali, sul prodotto o sugli utenti a cui il team non stava discutendo o pensando attivamente. Avere un’intelligenza artificiale che li identifica crea valore. Ad esempio, se hai appena concluso una riunione sullo sviluppo di nuovi prodotti, chiedi semplicemente a Fireflies Pro: Ci sono problemi con il prodotto che non abbiamo menzionato? O Ci sono difficoltà tecniche che abbiamo trascurato e che dovremmo tenere in considerazione per l’implementazione della funzionalità X?
Vantaggio 5: Accessibilità Con un note-taker AI, non dovrai più scrivere e inviare alcun debriefing delle riunioni. Il tuo assistente AI invierà automaticamente gli appunti e la trascrizione della riunione per tenere tutti aggiornati. Tagga i relatori, esporta le sezioni e trova le parole chiave. È tutto ricercabile e condivisibile. Ora che capisci perché gli appunti con intelligenza artificiale sono un gioco da ragazzi per le tue riunioni, ti mostrerò come configurarne uno tu stesso.
Aiuta il resto della tua organizzazione a trarre vantaggio da questo aumento di produttività. Fallo sapere ai tuoi colleghi e rendilo una pratica nella tua azienda. Come utilizzare ChatGPT per redigere risposte e-mail il 50% più velocemente 11 ore. Questo è il tempo che i professionisti americani e britannici dedicano alla scrittura di 112 email ogni settimana, secondo uno studio del 2023 condotto da Slack e OnePoll. In media, scrivere un’e-mail da zero richiede circa 5 minuti.
Ma ChatGPT può redigere queste email in pochi secondi, facendoti risparmiare ore di tempo ogni settimana.
Ed è molto più semplice di quanto la maggior parte della gente pensi: basta usare questo messaggio: Redigere un’e-mail concisa ma professionale dicendo che [INSERISCI COSA VUOI DIRE].
Mantienilo sotto le 200 parole. Immagina di essere un dirigente immobiliare che ha ricevuto un’e-mail da un potenziale cliente che chiedeva informazioni sulle opportunità di investimento nel settore immobiliare commerciale.
Me: “Scrivi una risposta concisa ma professionale a questa email che ho ricevuto, esprimendo la volontà di discutere di opportunità immobiliari commerciali. Mantienilo sotto le 125 parole.
ChatGPT: La risposta creata dall’intelligenza artificiale bilancia bene professionalità e concisione.
Semplicemente lo rivedo, lo modifico per adattarlo un po’ meglio alla mia voce o al mio contesto con questa persona e invio. L’intero processo richiede meno di 60 secondi. 5 volte più veloce della scrittura e-mail convenzionale.
Per redigere risposte email con ChatGPT, procedi come segue:
Apri ChatGPT Copia e incolla l’e-mail e la tua risposta nel file segnaposto in questo prompt:
[INSERISCI L’EMAIL CHE HAI RICEVUTO] Redigere un’e-mail concisa ma professionale dicendo che [INSERISCI COSA VUOI DIRE] .
Mantienilo sotto le 200 parole. Rivedi e modifica la bozza dell’e-mail e rispondi premendo “invia”
Come rispondere alle e-mail di una giornata durante una passeggiata di 30 minuti utilizzando l’intelligenza artificiale Il mio modo preferito di rispondere alle e-mail è utilizzare questo messaggio durante una passeggiata.
Ecco come farlo: Indossare abiti da passeggio, crema solare, occhiali da sole, cuffie.
Esci e apri ChatGPT e Gmail. Esamina le email a cui devi rispondere o avviare.
Nell’app ChatGPT, detta la prima e-mail che devi inviare e prosegui, ad esempio “Per favore, redige un’e-mail alla mia collega Heather per chiederle di organizzare insieme a me l’evento sull’auto a guida autonoma.
Diciamo che è mercoledì alle 2. Fornisci due motivi divertenti per cui dovrebbe unirsi a me, creane uno che la noterà sul suo documento di promozione.
E poi finiscilo con un divertente senso di colpa. Puoi balbettare, correggerti e cambiare l’ordine delle frasi. Va tutto bene. Puoi anche dire “poi una sezione in cui chiedere i prossimi passi del progetto” invece del dettato letterale “quando ne avrai la possibilità la prossima settimana, per favore invia i prossimi passi del progetto”.
Ricorda, stai sollecitando, non solo dettando. Dopo aver dettato l’e-mail, invia l’intero messaggio a ChatGPT e ricevi la bozza dell’e-mail.
Controlla l’e-mail, modificala secondo necessità e inviala. Ripeti per le email rimanenti.
Adoro rispondere alle email in questo modo perché così non sono incollato alla scrivania. Questo processo mi aiuta a mettere in pratica i miei passi quotidiani e, poiché camminare migliora la creatività, mi rende anche un comunicatore più efficace.
La cosa fantastica è che puoi divagare con disinvoltura, usare lo slang e ripetere la stessa parola 10 volte mentre prepari il pranzo… e l’intelligenza artificiale convertirà tutto in un linguaggio conciso e adatto al business. (A proposito, qui stiamo solo grattando la superficie.
Puoi svolgere QUALSIASI attività creativa mentre cammini: registra semplicemente una trascrizione con i tuoi pensieri e chiedi a ChatGPT di appianare i tuoi pensieri “sulla base di questa trascrizione”.)
Oggi hai scoperto come l’intelligenza artificiale può migliorare la produttività gestendo automaticamente gli appunti delle riunioni e redigendo rapidamente le comunicazioni.
Successivamente, esploreremo come l’intelligenza artificiale sta rivoluzionando la ricerca e l’analisi dei documenti. Dopo averlo letto, non dovrai più scorrere un rapporto di 100 pagine solo per trovare 1 pagina di informazioni utili. Prometto. Se questo non ti entusiasma, non so cosa lo farà. Ci vediamo domani,ChatGPT
Esistono diverse alternative a Fireflies.ai per l’automazione degli appunti durante le riunioni. Alcune di queste alternative includono:
- Otter.ai: Un’applicazione che offre servizi di trascrizione vocale e generazione automatica di appunti durante le riunioni. Otter.ai è noto per la sua precisione e facilità d’uso.
- Sonix.ai: Questo servizio fornisce trascrizioni automatiche di alta qualità utilizzando l’intelligenza artificiale. Supporta diversi formati audio e video e offre anche strumenti di editing per migliorare le trascrizioni.
- Rev.ai: Rev.ai offre servizi di trascrizione automatica utilizzando algoritmi avanzati. È possibile integrare Rev.ai con piattaforme di videoconferenza per automatizzare il processo di trascrizione durante le riunioni.
- Verbit.ai: Verbit fornisce soluzioni di trascrizione vocale e appunti automatizzati utilizzando tecnologie avanzate di riconoscimento vocale. Offre anche servizi di traduzione e sottotitolazione.
- Temi.ai: Questa piattaforma si concentra sulla trasformazione automatica di riunioni e interviste in testo strutturato utilizzando l’intelligenza artificiale. Temi.ai mira a migliorare l’organizzazione e l’accessibilità delle informazioni.
- Krisp.ai: Anche se non si tratta specificamente di un’app per gli appunti, Krisp.ai elimina il rumore di fondo durante le chiamate e le riunioni, migliorando la qualità dell’audio e facilitando la comprensione delle conversazioni registrate.
La frase “AI-enhanced human” (in italiano, “umano potenziato dall’IA”) si riferisce a un individuo il cui potenziale, capacità o esperienza umana sono migliorati attraverso l’utilizzo e l’integrazione di tecnologie legate all’intelligenza artificiale (IA).
In questo contesto, l’IA è utilizzata per ampliare le abilità umane, migliorare la produttività, ottimizzare le decisioni o fornire un supporto avanzato nelle attività quotidiane. Ciò può avvenire attraverso varie applicazioni e tecnologie, come assistenti virtuali, sistemi di apprendimento automatico personalizzato, dispositivi indossabili intelligenti, e altro ancora.
Un “umano potenziato dall’IA” può beneficiare di un accesso più rapido e accurato alle informazioni, automazione di compiti ripetitivi, assistenza nella risoluzione di problemi complessi e un miglioramento generale delle performance grazie alla collaborazione con strumenti e sistemi basati sull’IA.
Questa concezione riflette la tendenza a integrare l’intelligenza artificiale nella vita quotidiana per migliorare l’efficienza, l’efficacia e l’esperienza complessiva delle persone.
Emily Bender, una linguista computazionale, ha espresso preoccupazione per l’uso eccessivo e l’interpretazione errata dell’IA. In un articolo su Medium, Bender ha scritto:
“L’IA è un campo affascinante e potente, ma è importante non lasciarsi impressionare troppo facilmente. Non dobbiamo dimenticare che, nonostante tutte le sue capacità, l’IA è ancora fondamentalmente un pappagallo stocastico.”
Bender sottolinea che, mentre l’IA può produrre risultati impressionanti, è importante ricordare che non comprende veramente ciò che sta facendo. Può ripetere ciò che ha appreso, ma non ha la capacità di comprendere o interpretare il significato di ciò che dice.
Gli LLM sono come gli stagisti inesperti :
❌ Potrebbero avere allucinazioni e non ricordare le cose che dici loro
❌ Hanno molta conoscenza, ma un recupero della memoria imperfetto
❌ Non conoscono te, le tue stranezze e le tue preferenze
❌ Si basano sul contesto e sulle istruzioni
❌ Hanno ZERO esperienza nel mondo reale
❌ Dicono bugie (ancora allucinazioni…) se non hanno capito o non hanno informazioni, chiediglielo se lo fanno
✅ Ma con la tua direzione, possono fornire un lavoro straordinario
Oggetto del corso del Giorno 1 :
➡️ Come funzionano gli strumenti di intelligenza artificiale come i chatbot
➡️ 3 principi fondamentali per l’utilizzo degli LLM di cui tutti possono beneficiare
Alla fine di questo percorso, acquisirai una comprensione concettuale del funzionamento degli strumenti di intelligenza artificiale, come la delega ai LLM, e scoprirai tre potenti linee guida che ti aiuteranno a utilizzare ChatGPT con maggiore sicurezza.
Come Funzionano gli Strumenti di Intelligenza Artificiale come i Chatbot
Per sfruttare gli strumenti di intelligenza artificiale nel tuo lavoro, è essenziale comprendere il loro funzionamento di base.
Puoi pensare a essi in questo modo:
Gli strumenti di intelligenza artificiale hanno assimilato milioni di esempi di scrittura umana. Basandosi su questi esempi, cercano di creare un’astrazione di un modello del mondo e lo utilizzano per prevedere quali parole dovrebbero seguire in una frase.
Immagina di dover completare questa frase: Corre veloce marrone
Probabilmente prevedresti “volpe”, giusto? Questo perché è una frase comune a cui sei stato esposto. Allo stesso modo, l’intelligenza artificiale opera su una vasta scala.
Prendiamo ad esempio un modello di intelligenza artificiale per il riconoscimento facciale. Impara da milioni di immagini per identificare volti, concentrandosi su dati visivi come forme e colori. Al contrario, i modelli di previsione nelle previsioni meteorologiche analizzano dati come temperatura e umidità per prevedere il tempo, utilizzando modelli numerici anziché linguaggio.
Ora che hai una comprensione generale di come funziona l’intelligenza artificiale tradizionale, esploriamo come puoi farla lavorare a tuo vantaggio.
Tre Principi Fondamentali per l’Utilizzo degli LLM
Non è necessario complicare eccessivamente il processo. Se puoi delegare a uno stagista inesperto, puoi farlo anche con l’intelligenza artificiale. Ecco tre principi fondamentali per ottenere il massimo beneficio:
1. Fornire Contesto
Spiega lo scopo più ampio in modo che l’intelligenza artificiale rimanga allineata con l’obiettivo generale del compito.
Esempio:
“Scrivi una guida di 600 parole sul servizio clienti via e-mail per i proprietari di piccole imprese. Concentrati sull’etichetta e-mail e sulle migliori pratiche sui tempi di risposta.”
2. Suddividere le Istruzioni
Tratta le istruzioni come una lista di controllo per garantire chiarezza e comprensione nelle risposte dell’IA.
Esempio:
“Riassumi i punti chiave di questa presentazione di vendita di 30 minuti in meno di 300 parole, inclusi problema, vantaggi della soluzione e passaggi successivi.”
3. Fornire Esempi
Utilizza esempi specifici per dimostrare i risultati desiderati e definire aspettative chiare.
Esempio:
“Stendi una descrizione del lavoro per un analista senior, concentrandoti su ruoli, risultati finali e competenze richieste. Includi un pensiero critico sulle competenze necessarie nel 2024. Ecco una descrizione del lavoro precedente che abbiamo utilizzato per un ruolo simile: sfrutta la stessa struttura, tono e livello di lettura.”
Questi principi rendono più efficace l’utilizzo degli LLM, consentendoti di ottenere risultati più accurati e allineati con le tue aspettative.
L’idea che l’intelligenza artificiale possa avere allucinazioni, illusioni, fare confabulazioni o addirittura mentire è semplicemente un tentativo da parte delle aziende che l’hanno creata di presentarcela in una prospettiva umana. In un certo senso sfruttano l’effetto Pratfall, secondo il quale commettere piccoli errori ci rende più simpatici agli occhi degli altri perché si sentono più identificati con noi. Quindi, invece di liquidare l’intelligenza artificiale come uno strumento inaffidabile, la accettiamo semplicemente come un essere umano imperfetto.
Gli algoritmi dell’intelligenza artificiale non “allucinano la risposta”, come ha scritto IBM, né “fanno confabulazioni”, come ha affermato il responsabile dell’intelligenza artificiale di Meta.
Piuttosto sono un tentativo di antropizzare la macchina.
Come Bender ci ricorda, l’IA è un campo affascinante e potente, ma dobbiamo resistere all’impulso di essere troppo impressionati.
Nella prossima lezione tratteremo un esempio pratico di utilizzo dell’intelligenza artificiale per la produttività: prendere automaticamente appunti durante le riunioni, organizzarle e rispondere alle e-mail di una giornata durante una passeggiata utilizzando l’intelligenza artificiale.
L’interesse per l’Intelligenza Artificiale e le sue applicazioni pratiche sta crescendo sempre di più. Se sei un appassionato di questo campo in continua evoluzione e desideri imparare a programmare in Python, sei nel posto giusto.
Python è diventato il linguaggio di programmazione preferito per molti sviluppatori di AI grazie alla sua sintassi semplice, alla flessibilità e alla vasta gamma di librerie specializzate. Se sei nuovo nel mondo della programmazione o se hai già esperienza e desideri approfondire le tue conoscenze, esistono numerosi corsi online gratuiti che possono aiutarti a padroneggiare Python e avviarti nel campo dell’AI.
In questo articolo, ti presenteremo una lista di 15 corsi online gratuiti di Python che coprono una vasta gamma di argomenti, dal linguaggio di base alle applicazioni pratiche nell’ambito dell’intelligenza artificiale. Che tu sia uno studente, un professionista o semplicemente un appassionato, c’è un corso adatto a te.
Continua a leggere per scoprire i migliori corsi gratuiti disponibili online.
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5. Machine Learning with Python con IBM by Coursera https://imp.i384100.net/eKJOOZ
6. Python for Beginners con Udemy https://udemy.com/course/python-for-complete-beginners-1/…
7. Learn Python for Total Beginners con Udemy https://udemy.com/course/python-3-for-total-beginners/v…
8. Python for Data Science, AI & Development con IBM by Coursera https://imp.i384100.net/5gmXXo
9. Python for Everybody con University of Michigan by Coursera https://imp.i384100.net/oqWMgY
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11. Google IT Automation with Python con Google by Coursera https://imp.i384100.net/Gmorq2
12. Python 3 Programming Specialization con University of Michigan by Coursera https://imp.i384100.net/m53qey
13. Get Started with Python con Google by Coursera https://imp.i384100.net/q4391q
14. Programming in Python con Meta con University of Michigan by Courserahttps://imp.i384100.net/DKgG5G
15. Data Analysis with Python con IBM by Coursera https://imp.i384100.net/jrDMMb
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Dai fondamenti dell’Intelligenza Artificiale al Machine Learning, dai linguaggi di programmazione come Phyton alla cybersecurity, dai database relazionali agli analytics, dal supporto tecnico allo sviluppo software, sono molti i corsi totalmente gratuiti messi a disposizione da IBM tramite la piattaforma di e-learning Coursera.
Ne abbiamo selezionati 10 da non perdere per acquisire o migliorare le proprie skill professionali:
1. IBM AI Engineering
L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando intere industrie, cambiando il modo in cui le aziende di tutti i settori sfruttano i dati per prendere decisioni. Per rimanere competitive, le organizzazioni hanno bisogno di ingegneri AI qualificati che utilizzino metodi all’avanguardia come gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali di apprendimento profondo per fornire informazioni azionabili basate sui dati alle loro aziende. Questo corso è stato progettato per fornire gli strumenti necessari per avere successo nella carriera di ingegneri di intelligenza artificiale o di machine learning. Imparerete i concetti fondamentali dell’apprendimento automatico e del deep learning, utilizzando linguaggi di programmazione come Python.
2. IBM Machine Learning
Il Machine Learning è una delle competenze più richieste per i lavori legati alle moderne applicazioni di AI, un settore in cui le assunzioni sono cresciute del 74% all’anno negli ultimi quattro anni (fonte: LinkedIn). Questo Certificato Professionale di IBM è rivolto a chiunque sia interessato a sviluppare competenze ed esperienze per intraprendere una carriera nel Machine Learning e sfruttare i principali tipi di Machine Learning.
3. IBM Cybersecurity Analyst
Certificato professionale Analista IBM per la sicurezza informatica. Se vi interessa una carriera nella cybersecurity. Il corso aiuta ad acquisire competenze pronte per un ruolo richiesto nel settore, senza bisogno di lauree o esperienze precedenti.
4. IBM Data Science
Certificato professionale Scienza dei dati IBM. Per una carriera come Data Science Manager, il corso è strutturato per sviluppare le competenze richieste e l’esperienza pratica in soli 5 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
5. IBM Data Analyst
Certificato professionale di Analista dei Dati. Con questo corso è possibile acquisire le competenze richieste e l’esperienza pratica in soli 4 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
6. IBM Full Stack Software Developer
Certificato professionale di sviluppatore software IBM full stack. Il corso vi fornirà tutte le competenze chiave e il know-how tecnico per avviare la vostra carriera come sviluppatori di applicazioni cloud native full-stack. Guidati dagli esperti di IBM, imparerete a costruire le vostre applicazioni basate sul cloud e a lavorare con le tecnologie che le supportano.
Per iniziare questo programma non è richiesta alcuna esperienza di programmazione o background Cloud.
7. IBM Data Engineering
Certificato professionale Ingegneria dei dati IBM. Il corso è pensato per aquisire le competenze richieste e l’esperienza pratica in meno di 5 mesi. Creare, progettare e gestire i database relazionali e ad applicare i concetti di amministrazione dei database (DBA) a RDBMS come MySQL, PostgreSQL e IBM Db2. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
8. IBM Data Analytics with Excel and R
Certificato professionale IBM Data Analytics con Excel e R. Per chi è interessato ad una carriera nell’analisi dei dati. Tramite il corso si acquisiranno le competenze richieste e l’esperienza pratica in meno di 3 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
9. IBM DevOps and Software Engineering
Certificato professionale IBM DevOps e Ingegneria del software per una carriera in DevOps e Ingegneria del Software. Il corso consente di padroneggiare DevOps, Agile, Scrum, CI/CD e Cloud Native con competenze pratiche e pronte per il lavoro.
10. IBM Technical Support
Certificato professionale Assistenza IT IBM per una carriera come specialista dell’assistenza IT. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.
Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, versatile e potente, che ha guadagnato una notevole popolarità nella comunità informatica. Creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991, Python è stato progettato con un focus sulla leggibilità del codice e sulla facilità d’uso, rendendolo adatto sia per principianti che per sviluppatori esperti.
Cos’è Python?
Python è un linguaggio interpretato, il che significa che il suo codice sorgente non viene compilato in un linguaggio macchina eseguibile, ma viene interpretato direttamente da un interprete Python. Questo aspetto lo rende particolarmente adatto per lo sviluppo rapido di applicazioni e per la prototipazione.
Ambiti di Applicazione:
- Sviluppo Web: Python è ampiamente utilizzato per lo sviluppo di siti web e applicazioni web. Framework come Django e Flask semplificano la creazione di applicazioni robuste e scalabili;
- Analisi dei Dati: Grazie a librerie potenti come NumPy, Pandas e Matplotlib, Python è uno strumento di elezione per l’analisi e la manipolazione dei dati. È ampiamente utilizzato in ambiti come data science e machine learning;
- Automazione e Scripting: Python è ideale per l’automazione di compiti ripetitivi e lo scripting di sistemi. Molte attività di amministrazione di sistema possono essere semplificate utilizzando Python;
- Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Python è diventato uno dei linguaggi principali per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning. Framework come TensorFlow e PyTorch sono ampiamente utilizzati per la creazione di modelli di apprendimento automatico;
- Sviluppo di Giochi: Pygame è una libreria Python che consente lo sviluppo di giochi 2D. Anche se non è la scelta principale per giochi complessi, è ottimo per progetti più semplici.
Caratteristiche Principali:
- Sintassi Chiara e Leggibile: La sintassi di Python è progettata per essere chiara e leggibile, facilitando la comprensione del codice anche per chi è alle prime armi nella programmazione;
- Vasta Libreria Standard: Python offre una libreria standard ricca di moduli e pacchetti che coprono una vasta gamma di funzionalità, riducendo la necessità di scrivere codice da zero per molte operazioni comuni;
- Community Attiva: Python gode di una vasta e attiva comunità di sviluppatori. Ciò significa che ci sono molte risorse online, forum e tutorial disponibili per aiutare i programmatori a superare eventuali ostacoli;
- Multi-Paradigma: Python supporta sia la programmazione orientata agli oggetti che quella procedurale, offrendo flessibilità agli sviluppatori nel scegliere lo stile di programmazione più adatto al loro progetto.
Python è un linguaggio di programmazione potente e flessibile con una vasta gamma di applicazioni. La sua sintassi chiara e la ricca libreria standard lo rendono adatto sia per progetti di piccole dimensioni che per applicazioni complesse in settori diversi.
Il MIT Massachussets Institute of Technology ha reso disponibili sulla sua piattaforma di Open Learning una serie di corsi on line su Data Science. Vediamo quali sono:
Introduction To Computer Science and Programming in Phyton
Descrizione del corso: il corso di introduzione all’informatica e alla programmazione in Python si rivolge a studenti con poca o nessuna esperienza di programmazione. L’obiettivo è quello di fornire una comprensione del ruolo che il calcolo può svolgere nella risoluzione dei problemi e di aiutare gli studenti, indipendentemente dalla loro specializzazione, a sentirsi sicuri della loro capacità di scrivere programmi che permettano loro di raggiungere degli obiettivi utili. Il corso utilizza il linguaggio di programmazione Python 3.5.
Tipologia: corso gratuito
Durata: 9 settimane per 16 ore settimanali
Introduction To Computational Thinking And Data Science
Descrizione del corso: questo corso è rivolto a studenti con un minimo di eperienza di programmazione in Python e una conoscenza della complessità computazionale. Sono previsti esercizi di scrittura di programmi per implementare i concetti trattati nel corso.
Tipologia: corso gratuito con limitazioni su materiali ed esami (corso completo di certificazione euro 70,00)
Durata: 9 settimane per 16 ore settimanali