Post di Alessio Peroni

Una breve storia dell’ Intelligenza Artificiale…

Analizza le sentenze con l'intelligenza artificiale

Un nuovo video sul nostro canale YouTube! Benvenuti in un episodio dove i computer non solo 'vedono', ma anche 'capiscono' cosa stanno guardando! Parliamo di Machine Learning: una tecnologia che oggi non è solo realtà, ma parte della nostra vita quotidiana. Tanti altri contenuti sul nostro canale, presenti e in arrivo....Capire e comprendere prima di tutto!

Oggi ho ottenuto "Nozioni fondamentali sull'intelligenza artificiale generativa"

Ma quindi, quando è nata l'intelligenza artificiale? Ecco un breve recap

WORKSHOP: OPENAPI E OPENAI - Come la qualità dei dati impatta sull'AI generativa

Oggi ho conseguito il badge "Concetti fondamentali dell'intelligenza artificiale".

Il rilascio di AgiBot World Alpha può essere paragonato a quello di ImageNet per le reti neurali, non solo per la sua portata, ma soprattutto per il suo potenziale impatto. Quando ImageNet (se non avete letto il libro di Fei Fei Li Tutti i mondi che vedo, ve lo consiglio vivamente) è stato introdotto, ha fornito una base dati strutturata, ampia e diversificata che ha permesso agli algoritmi di deep learning di superare i limiti precedenti, dimostrando il loro vero potenziale. Ha alimentato un’era di innovazioni rapide e ha reso possibile il passaggio dall’inverno delle reti neurali a un’epoca d’oro dell’intelligenza artificiale. In modo analogo, AgiBot World Alpha rappresenta un momento di risveglio per la robotica umanoide e più in generale per l’intelligenza incarnata. Fino a oggi, uno dei maggiori ostacoli nel campo della robotica è stato la mancanza di dati di alta qualità, realistici e sufficientemente diversificati per allenare i modelli su attività complesse in scenari pratici. Proprio come ImageNet ha rivoluzionato la computer vision dimostrando l’importanza di dataset su larga scala, AgiBot World Alpha fornisce una piattaforma simile per robot capaci di apprendere e generalizzare da un’enorme quantità di traiettorie e contesti. L’analogia può essere ulteriormente rafforzata considerando i cambiamenti paradigmatici che questi dataset abilitano: • ImageNet ha dimostrato il valore del deep learning per compiti visivi complessi. • AgiBot World Alpha potrebbe dimostrare che i robot umanoidi possono effettivamente imparare e generalizzare in modo affidabile in scenari realistici, accelerando il passaggio dalla ricerca teorica alla robotica applicata. Come ImageNet ha democratizzato l’accesso a dati visivi su larga scala, trasformando il panorama della computer vision e portando a scoperte come AlexNet e GPT, AgiBot World Alpha ha il potenziale per democratizzare la robotica, stimolando una nuova generazione di algoritmi e architetture per i robot umanoidi. Questo potrebbe significare l’inizio di un’epoca in cui i robot diventano realmente utili nella vita quotidiana, tanto quanto il deep learning è oggi fondamentale per innumerevoli applicazioni dell’IA.

🧠 [RISORSA #prompt] Una raccolta di guide ed esempi per iniziare a lavorare con le API di #Gemini. 👉 Dalla repository si possono usare direttamente i Colab per ogni tipo di utilizzo, con la possibilità di personalizzare i prompt. ⚙️ Elaborazione audio, tokenizer, #embeddings, gestione file, function calling, tuning, gestione video, e molto altro. 🔗 La repo: https://lnkd.in/dvmg_swD ___ ✉️ 𝗦𝗲 𝘃𝘂𝗼𝗶 𝗿𝗶𝗺𝗮𝗻𝗲𝗿𝗲 𝗮𝗴𝗴𝗶𝗼𝗿𝗻𝗮𝘁𝗼/𝗮 𝘀𝘂 𝗾𝘂𝗲𝘀𝘁𝗲 𝘁𝗲𝗺𝗮𝘁𝗶𝗰𝗵𝗲, 𝗶𝘀𝗰𝗿𝗶𝘃𝗶𝘁𝗶 𝗮𝗹𝗹𝗮 𝗺𝗶𝗮 𝗻𝗲𝘄𝘀𝗹𝗲𝘁𝘁𝗲𝗿: https://lnkd.in/dN-bwBrV #AI #GenAI #GenerativeAI #IntelligenzaArtificiale #LLM

Finalmente è iniziata la mia mini serie di tutorial per capire ed usare il tuo agente AI tramite Cheshire Cat AI! In accordo con Piero Savastano, ho deciso di iniziare una mini serie sul mio canale da professore, che accompagna lo spettatore in uno #userjourney sul framework; dall'installazione, passando per lo sviluppo e l'espansione, aggiungendo piccoli esempi di implementazione, fino ad arrivare alla messa in produzione tramite docker, seguendo gli use cases ufficiali. Questo framework ha delle fondamenta forti, nella struttura e soprattutto nel mindset organizzativo e applicativo che Piero mantiene solido. Quello che serve, adesso, è coprire il gap che c'è tra il cervello dell'operazione e gli utenti, sempre maggiori e spesso lontani da una comprensione ottimale dello strumento. Ciò che tengo a mantenere in questo mini corso è un approccio semi teorico (da docente è un vizio) per dare sempre un'idea di cosa ci sia dietro le quinte. Se scriviamo un codice o tocchiamo una configurazione, prima voglio far capire che cosa stiamo facendo e perché. Oggi è uscito il primo episodio, dopo l'introduzione, in cui vediamo come è composto il progetto e come si installa e avvia, tramite #docker. Se ti capita di guardarlo, lascia qui un feedback su come posso migliorare per i prossimi episodi (ad ora ne sono pronti quattro, che usciranno nei prossimi giorni). LINK: - INTRODUZIONE ALLA SERIE: https://lnkd.in/dHitPKYQ