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Valentina Alto - Intelligenza Artificiale in pratica (2024)
Autore:
data: – 06.05.2024, 17:59
Viste: 252
Commenti: 2
Gruppo: VIP
Descrizione articolo
Valentina Alto - Intelligenza Artificiale in pratica. Diventare maestri nell'utilizzo dei modelli OpenAI (2024)
Formato: EPUB
L'Intelligenza Artificiale generativa ha trasformato le modalità di interazione con le macchine, consentendo ai computer di creare, prevedere e apprendere senza istruzioni esplicite.
Questo manuale spiega il funzionamento della tecnologia per creare soluzioni personalizzate. Si parte con un'introduzione al mondo dell'AI generativa, mostrando come i modelli vengono addestrati per generare nuovi dati. Si passa poi a esplorare una serie di casi d'uso, organizzati per ambito d'applicazione, dal marketing alla ricerca e sviluppo, in cui ChatGPT consente di aumentare la produttività e migliorare la creatività.
Vengono inoltre illustrate le modalità con cui le aziende sfruttano al meglio le API dei modelli OpenAI disponibili sull'infrastruttura Azure: sia quelli generativi come GPT3 e GPT4 sia quelli embedding come Ada. Per ogni scenario viene mostrata un'implementazione end-to-end in Python, con Streamlit come frontend e SDK LangChain per facilitare l'integrazione alle applicazioni aziendali.
Una guida esaustiva e ricca di esempi, adatta a professionisti, studenti e appassionati che vogliono imparare a sfruttare le potenzialità rivoluzionarie dell'Intelligenza Artificiale generativa.
Questo manuale spiega il funzionamento della tecnologia per creare soluzioni personalizzate. Si parte con un'introduzione al mondo dell'AI generativa, mostrando come i modelli vengono addestrati per generare nuovi dati. Si passa poi a esplorare una serie di casi d'uso, organizzati per ambito d'applicazione, dal marketing alla ricerca e sviluppo, in cui ChatGPT consente di aumentare la produttività e migliorare la creatività.
Vengono inoltre illustrate le modalità con cui le aziende sfruttano al meglio le API dei modelli OpenAI disponibili sull'infrastruttura Azure: sia quelli generativi come GPT3 e GPT4 sia quelli embedding come Ada. Per ogni scenario viene mostrata un'implementazione end-to-end in Python, con Streamlit come frontend e SDK LangChain per facilitare l'integrazione alle applicazioni aziendali.
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