Impara l’IA Generativa con Google
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L’ecosistema di Intelligenza Artificiale (AI) si è evoluto rapidamente negli ultimi cinque anni, con Generative AI (GAI) che guida questa evoluzione. Infatti, si prevede che il mercato di Generative AI raggiungerà i 36 miliardi di dollari entro il 2028, rispetto ai 3,7 miliardi di dollari nel 2023.
Oggi, Generative AI sta influenzando molte industrie, come la sanità, il marketing, la moda e l’intrattenimento, perché i generatori di AI come i generatori di immagini di AI e i generatori di video di AI ci hanno mostrato il potenziale di sostituire le attività manuali umane. Tuttavia, progredire in questo campo richiede una competenza specializzata in AI.
Quindi, per rendere più facile l’apprendimento agli appassionati di AI, Google ha lanciato 10 corsi gratuiti per Generative AI. Prima di discuterli, vediamo brevemente cos’è la generative AI.
Cos’è la Generative AI e perché è importante imparare la Generative AI?
La Generative AI è un dominio specializzato di AI che si concentra sulla costruzione di modelli in grado di generare nuovi contenuti realistici, come immagini, testo, audio o video, utilizzando campioni di dati esistenti.
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Ad esempio, modelli come ChatGPT e DALL-E sono esempi prominenti di Generative AI poiché ora stiamo osservando le loro applicazioni nel mondo reale. ChatGPT è integrato nel motore di ricerca di Bing, mentre il browser Edge incorpora ora DALL-E.
Man mano che la Generative AI evolve, rimanere aggiornati su questa tecnologia è diventato cruciale per diverse ragioni:
- Assicura la produttività aziendale, l’efficienza dei costi e l’efficienza aumentata.
- Stimola la sperimentazione e la creatività.
- Supporta la collaborazione tra l’uomo e l’AI e potenzia le capacità umane.
- Consente strategie innovative di risoluzione dei problemi.
Ora, vediamo come Google sta aiutando gli studenti a studiare la Generative AI.
Percorso di apprendimento di Google con 10 corsi sulla Generative AI
1. Introduzione alla Generative AI
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Livello di difficoltà del corso: Principianti
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: No
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Cos’è l’Intelligenza Artificiale Generativa, come funziona, quali sono le sue applicazioni e in che modo si differenzia dalle tecniche standard di Machine Learning (ML).
- Copre gli strumenti di Google per la creazione delle proprie app di Generative AI.
- Imparerai anche i tipi di modelli di Generative AI: unimodali o multimodali, in questo corso. I sistemi unimodali prendono solo un tipo di input, mentre i sistemi multimodali possono prendere più di un tipo di input.
2. Introduzione ai Modelli di Linguaggio Ampi
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Livello di difficoltà del corso: Principianti
Tempo di completamento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: No
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Questo corso esplora LLM (Large Language Models) – modelli di AI addestrati su grandi quantità di dati testuali. “Google’s Bard AI” è un ottimo esempio di un LLM che rende possibile un’interazione avanzata tra uomo e macchina.
- Capire come vengono utilizzati gli LLM per l’analisi del sentiment.
- Imparare a ottimizzare i prompt, attraverso i quali i prompt dati a un modello di linguaggio vengono perfezionati per ottenere l’output desiderato.
- Coprire gli strumenti che Google fornisce per lo sviluppo di Gen AI.
3. Introduzione all’AI Responsabile
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Livello di difficoltà del corso: Principianti
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo)
Prerequisiti: No
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Cosa è l’Intelligenza Artificiale Responsabile? Perché è importante e come Google implementa questa tecnologia nei suoi prodotti.
- Un’introduzione ai 7 principi di Intelligenza Artificiale Responsabile di Google.
4. Fondamenti dell’IA Generativa
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Livello di difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo libero)
Prerequisiti: Nessuno
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Contiene tutti i contenuti dei tre corsi precedenti.
- Incluso un quiz finale attraverso il quale puoi dimostrare la tua comprensione dei concetti fondamentali dell’IA generativa.
5. Introduzione alla Generazione di Immagini
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Livello di difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo libero)
Prerequisiti: Conoscenza di ML, Deep Learning (DL), Reti Neurali Convoluzionali (CNN) e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- In questo corso, scoprirai i modelli di diffusione, il loro funzionamento e l’implementazione.
- Capire cosa sono i modelli di diffusione non condizionati.
- Miglioramenti nei modelli di diffusione del testo-alle-immagini.
- Addestramento e implementazione di questi modelli su Vertex AI, una piattaforma di ML completamente gestita da Google.
6. Architettura Encoder-Decoder
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Livello di difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo libero)
Prerequisiti: Conoscenza della programmazione Python e di TensorFlow.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Scopri i componenti chiave dell’architettura encoder-decoder.
- Capire come utilizzare l’architettura encoder-decoder per addestrare un modello e produrre testo da esso.
- Inclusa una guida pratica in cui programmerai in TensorFlow, una popolare piattaforma di sviluppo di ML per costruire modelli di qualità produttiva.
7. Meccanismo di Attenzione
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Livello di difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completimento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Conoscenza di ML, DL, Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), Visione Artificiale (CV) e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Scopri il concetto di meccanismo di attenzione, un approccio potente che consente ai modelli linguistici di concentrarsi su segmenti specifici di una sequenza di input per comprendere le informazioni contestuali.
- Impara come funziona e quali sono le sue applicazioni.
- Capire come il meccanismo di attenzione viene applicato ai modelli di ML.
8. Modelli Transformer e Modelli BERT
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Livello di difficoltà del corso: Livello principiante
Tempo di completimento: ~ 45 minuti
Prerequisiti: Conoscenza intermedia di ML, comprensione delle word embeddings e del meccanismo di attenzione, e esperienza con Python e TensorFlow.
Cosa impareranno gli appassionati di IA?
- Scopri l’architettura Transformer ed esplora come viene costruito un modello Bidirectional Encoder Representation from the Transformer (BERT) utilizzando gli Transformers.
- Tratta i diversi compiti di NLP per cui viene utilizzato un modello BERT.
9. Creare modelli di didascalia delle immagini
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Difficoltà del corso: Livello intermedio
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo libero)
Prerequisiti: Conoscenza di ML, DL, NLP, CV e programmazione Python.
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Come identificare gli elementi di un modello di didascalia delle immagini.
- Come costruire e valutare un modello per la didascalia delle immagini.
- Come creare i tuoi modelli di didascalia per le foto e utilizzarli per creare didascalie.
10. Introduzione a Generative AI Studio
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Difficoltà del corso: Livello introduttivo
Tempo di completamento: ~ 1 giorno (Completa il quiz/laboratorio nel tuo tempo libero)
Prerequisiti: Nessuno
Cosa impareranno gli appassionati di AI?
- Riconoscere lo scopo di Generative AI Studio, un prodotto di Vertex AI.
- Le opzioni e le proprietà di Generative AI Studio sono coperte anche in questo corso.
- Contiene un laboratorio pratico in cui è possibile utilizzare questo strumento.
Dopo aver completato questi dieci corsi gratuiti, gli studenti possono avere una comprensione completa di Generative AI e delle sue applicazioni pratiche. Gli studenti possono utilizzare le loro nuove conoscenze per avanzare nel campo di Generative AI, costruendo prodotti innovativi che possono avere un impatto positivo sulla nostra società.
“In un mondo in cui ChatGPT e altre app di intelligenza artificiale possono fare molte cose che gli umani una volta dovevano fare da soli o dovevano assumere altre persone per fare, la domanda di ‘come aggiungerò valore?’ diventa più rilevante che mai.” – Hendrith Vanlon Smith Jr, CEO di Mayflower-Plymouth, nel suo libro Business Essentials.
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