Fondamenti di Deep Learning: Dalla Percezione ai Grandi Modelli Linguistici

Il deep learning si è evoluto rapidamente, passando dalla percezione di base delle immagini alla complessa comprensione del linguaggio naturale che alimenta l'intelligenza artificiale moderna. Per lavorare con l'IA di oggi, è necessario comprendere le architetture fondamentali che rendono possibili queste scoperte. Questo corso basato su testo ti guida attraverso i concetti fondamentali del deep learning, tracciando il percorso dalle reti neurali e dai modelli di percezione alle architetture transformer avanzate come BERT e GPT. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali delle reti neurali e come le macchine elaborano dati visivi e sequenziali. - Esplorare i meccanismi di attenzione e la svolta delle architetture transformer. - Analizzare le differenze strutturali e i casi d'uso per i modelli basati su encoder come BERT e i modelli basati su decoder come GPT. - Apprendere le basi del prompt engineering e come i moderni modelli linguistici vengono adattati per applicazioni pratiche. - Scoprire come i database vettoriali e i pattern di generazione aumentata dal recupero (RAG) supportano l'implementazione dei modelli linguistici. Inizierai con la terminologia essenziale del deep learning e i concetti fondamentali della percezione prima di progredire verso i meccanismi di attenzione, i blocchi transformer e le moderne implementazioni dei grandi modelli linguistici. Questo corso è progettato per i principianti che desiderano costruire una solida comprensione concettuale dell'IA moderna senza la necessità di precedenti esperienze di programmazione avanzata. Inizia oggi il tuo viaggio nel mondo del deep learning e dei grandi modelli linguistici.