Intelligenza Artificiale in pratica

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Bol 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.

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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.

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