L'Intelligenza Artificiale, e in particolare il deep learning, sta vivendo un'epoca d'oro. Modelli sempre più complessi e capaci di risolvere problemi prima impensabili vengono sviluppati quotidianamente.
L'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando il mondo a una velocità impressionante, permeando ogni aspetto della nostra vita, dall'assistente virtuale sul nostro smartphone alle diagnosi mediche avanzate.
L’Intelligenza Artificiale non è soltanto modelli, architetture e dataset: è un problema ingegneristico che nasce e si risolve sul piano dell’hardware. Quando parliamo di AI, stiamo parlando di trasformazioni numeriche massicce effettuate su tensori, milioni o miliardi di parametri che vengono aggiornati, spostati, ridotti e ri-allocati in tempi brevissimi.
L’intelligenza artificiale (IA) sta rivoluzionando il modo in cui risolviamo problemi complessi e sviluppiamo soluzioni innovative. Python è il linguaggio per eccellenza in questo ambito, grazie alla sua semplicità e alla vasta gamma di librerie che coprono ogni fase del workflow, dalla preparazione dei dati all’implementazione e al monitoraggio dei modelli.
Nel mondo dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning, spesso si sente parlare di modelli grandi e modelli piccoli, con il termine "distillazione" che viene usato per descrivere un processo che rende un modello più potente e pesante in qualcosa di più piccolo e veloce.
Il cuore di ogni progetto di IA risiede nella scelta del linguaggio di programmazione più adatto. Un linguaggio appropriato influisce sulla rapidità di sviluppo, sull'efficienza di calcolo, sulla facilità di manutenzione e sulla capacità di scalare il prodotto verso nuove sfide.
Gli assistenti virtuali sono oggi al centro delle strategie tecnologiche di aziende e organizzazioni di ogni settore. Non si limitano più a svolgere compiti semplici: sono strumenti avanzati che aiutano a migliorare l'efficienza operativa, personalizzare le interazioni con i clienti e semplificare processi complessi.Dal supporto clienti automatizzato alla gestione degli appuntamenti, fi...
La transizione alla versione 2.x, introdotta nel 2019, ha rappresentato una vera e propria rivoluzione: l’interfaccia è stata semplificata, le performance sono aumentate e la curva di apprendimento è notevolmente ridotta.
Sviluppare modelli di deep learning spesso implica scrivere una mole considerevole di codice boilerplate, soprattutto quando si vuole strutturare bene il processo di training e di valutazione. PyTorch, la libreria di deep learning di riferimento per molti, offre una grande flessibilità, ma richiede di gestire autonomamente aspetti come l'ottimizzatore, la funzione di perdita, il ciclo d...
La tokenizzazione è un pilastro fondamentale per molte applicazioni di intelligenza artificiale, tra cui i Language Model (LM) e il Natural Language Processing (NLP). Questi modelli di IA lavorano con testi, e la tokenizzazione svolge un ruolo cruciale nel rendere i testi comprensibili e analizzabili per le macchine.Nei Language Model, come i giganteschi modelli di generazione del linguaggi...