Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

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Corsi su Artificial Intelligence, programmazione e apprendimento automatico

n8n vs LangGraph

Agenti artificiali: il bluff del secolo o la vera rivoluzione del software?

Nel 2025 tutti parlano di AI agents, come se fosse l’ultimo oracolo digitale sceso in terra per risolvere la mediocrità strutturale dei SaaS. Tutti a scrivere prompt, a far girare LLMs come se fossero criceti impazziti su ruote da 80 miliardi di parametri. Eppure, pochi pochissimi capiscono come funzionano davvero questi benedetti “agenti”. Il motivo? Semplice: non è questione di modelli, è questione di framework agentici. E no, non sono roba da hipster nerd. Sono la vera infrastruttura neurale del futuro prossimo.

C’è una dualità che domina il panorama: da un lato n8n, l’artigiano zen dei workflow visuali. Dall’altro LangGraph, l’alchimista cerebrale del ciclo computazionale. Non sono rivali. Sono anime complementari dello stesso corpo cyborg: la nuova impalcatura del software aziendale post-human.

L’intelligenza artificiale non è magia: è architettura a sette strati

Chi pensa che l’AI moderna si limiti al prompt engineering o alla messa a punto di modelli preaddestrati è fermo al livello “giocattolo”. L’AI vera, quella che finisce in produzione, quella che deve scalare, performare, rispondere in millisecondi, aggiornarsi, ragionare, non si improvvisa. Va progettata come un’infrastruttura industriale: multilivello, interdipendente, e ovviamente fragile come il castello di carte più caro che tu possa immaginare.

Serve una visione sistemica, un’architettura a sette strati. Non è teoria, è la differenza tra un POC da demo call e una piattaforma AI che regge milioni di utenti. O, come direbbe qualcuno più poetico: dalla speranza alla scalabilità. Andiamo a sezionare questo Frankenstein digitale con cinismo chirurgico.

Alla base c’è il layer fisico, dove l’AI è ancora schiava del silicio. Che siano GPU NVIDIA da migliaia di dollari, TPUs di Google usate a ore come taxi giapponesi, oppure edge devices low-power per far girare modelli ridotti sul campo, qui si parla di ferro e flussi elettrici. Nessuna “intelligenza” nasce senza una macchina che la macina. AWS, Azure, GCP? Sono solo supermercati di transistor.

Anthropic prompt engineering: la nuova religione dei developer

Da oggi, se non sai scrivere prompt, sei fuori. Non sei un developer, non sei un ingegnere, non sei neppure un umano interessante. Sei un fossile. E no, non sto esagerando. Anthropic — sì, quelli che giocano a fare i monaci illuminati dell’AI mentre bruciano milioni in cloud e cluster ha appena rilasciato un corso gratuito di Prompt Engineering per sviluppatori. Gratis. Ovvero: ti stanno dicendo “prendi il potere, o morirai schiacciato da chi lo fa prima di te”.

Hai capito bene: la nuova hard skill dei professionisti tech non è TypeScript, Rust o TensorFlow. È Prompt Engineering. Una parola che suona tanto come una buzzword da LinkedIn, e invece è la lama affilata che separerà i dev con stipendio da $200k da quelli che implorano l’algoritmo per non essere sostituiti da uno script in Python scritto male.

E sì, ovviamente è un corso “hands-on”, interattivo, diviso in capitoli con un crescendo narrativo degno di un romanzo cyberpunk in salsa OpenAI.

Ma partiamo dal principio.

Microsoft trasforma GitHub Copilot in agente AI autonomo: il junior che non dorme mai

Microsoft ha appena ribaltato il tavolo dell’AI per sviluppatori, trasformando GitHub Copilot da semplice assistente di codice a un agente di programmazione completamente autonomo. E no, non è più quel copilota passivo che aspetta le tue istruzioni: ora fa il lavoro sporco da solo, come un junior inesperto ma pieno di entusiasmo, pronto a sbagliare e imparare senza chiedere il permesso.

L’idea di un agente AI che programma senza bisogno di supervisione in tempo reale sembra un azzardo da fantascienza, eppure Microsoft l’ha messa in pratica. Il nuovo Copilot non vive più in modalità “attendi input” o “collabora in diretta”, ma lavora asincronamente, orchestrando attività e processi di sviluppo in background, come se avessi un giovane apprendista nel team che prova a scrivere codice mentre tu dormi o ti dedichi a strategie più “nobili”. (PROVALO QUI)

Come costruirsi un occhio bionico in 150 righe di codice (e farlo girare offline sul tuo Mac)

Sembra fantascienza, ma è solo Python. O quasi. In un’epoca in cui ogni singola API sembra volerci chiedere una carta di credito, un gruppo di sviluppatori ha deciso di mandare al diavolo il cloud e riportare l’intelligenza artificiale dove dovrebbe sempre stare: nella tua macchina, nel tuo terminale, sotto il tuo controllo. Zero server, zero streaming, zero dipendenze esotiche. È il trionfo della local-first AI, e sì, gira perfino in tempo reale con la webcam. Offline. Con una leggerezza da far impallidire metà delle startup AI finanziate da Andreessen Horowitz.

Audit strategico con un solo expert consultant prompt? L’AI vi guarda e ride. Ma funziona

“Se un prompt ti fa risparmiare 100k di McKinsey… è ancora un prompt o è un miracolo?” Questa è la domanda che ormai serpeggia sotto traccia tra founder e manager stanchi di consulenze in power point e board deck da sbadiglio. E sì, Reddit sta facendo girare questo power prompt che promette di fare ciò che una squadra di MBA con camicia bianca e cravatta allentata sognerebbe: scomporre, analizzare e riprogettare la tua strategia aziendale, come un vero strategist.

Llama o poeta? la temperatura nei modelli linguistici è l’LSD del token

Se chiedi a un LLM “scrivimi una poesia sull’entropia quantistica” e poi lo rifai, e lo rifai ancora, noterai che qualcosa cambia. E no, non è perché è lunatico o ha letto troppi libri di filosofia quantistica. È colpa – o merito – della temperatura. Una variabile piccola e subdola che decide se il tuo modello è un contabile svizzero o un poeta stravagante in acido. E il bello è che sta tutto in una formula da due righe. Ma dietro c’è il cuore pulsante del comportamento di generazione testuale di un LLM.

La sottile arroganza dell’intelligenza artificiale: quando i workflow sembrano intelligenti, gli agenti sembrano umani, e l’MCP è Dio

Oggi parliamo di come l’AI si spaccia per intelligente mentre si comporta come uno stagista molto obbediente, salvo poi evolversi in qualcosa che, con l’aiutino giusto, potrebbe effettivamente fregarti il lavoro. Parliamo di AI Workflows, Agenti Autonomi, e dell’oscuro ma fondamentale MCP — Model Context Protocol. Tre sigle, tre livelli di potere computazionale, una sola verità: senza contesto, l’AI è solo un automa con l’elmetto del Project Manager.

I cosiddetti AI Workflows sono la versione postmoderna delle macro di Excel. La differenza? Nessuna, tranne il marketing. Un workflow AI è uno script lineare: trigger → azione → output. Tutto preciso, tutto meccanico. Arriva un’email? L’AI la riassume, crea un task e ti manda un messaggio Slack. Bingo. L’illusione dell’intelligenza. Ma non farti fregare: è puro determinismo digitale. Nessuna decisione, nessuna capacità di adattamento, solo sequenze codificate. È come parlare con un chatbot del 2004, ma con un’interfaccia più figa.

CHATGPT è solo un altro chatbot? prova a chiederglielo con le parole giuste (PROMPT), poi ne riparliamo

La maggior parte degli utenti che aprono ChatGPT per la prima volta fanno tutti la stessa cosa: scrivono qualcosa tipo “ciao, mi puoi aiutare con una cosa?”, ricevono una risposta gentile, e si illudono di aver capito come funziona. In realtà non hanno neanche scalfito la superficie.

L’illusione di “aver capito” è pericolosa. È come comprare una Ferrari e usarla per andare a fare la spesa la domenica mattina, in prima marcia, col freno a mano tirato. E quando qualcuno ti chiede se ti piace guidarla, rispondi: “Sì, però non è poi tutta questa cosa.” Davvero?

Panoramica comparativa dei protocolli MCP, A2A, ANP, ACP: chi comanda nel Far West degli agenti AI?

Mentre l’industria della tecnologia celebra con fanfare ogni nuovo traguardo di performance nei modelli di intelligenza artificiale dal GPT-4.5 a Gemini, passando per LLaMA 3 la vera rivoluzione si sta consumando sottotraccia, nel silenzio dei protocolli di comunicazione tra agenti AI. Come in una sala riunioni di CEO, dove tutti sono brillanti ma nessuno ascolta, le intelligenze artificiali possono essere geniali singolarmente, ma assolutamente inutili se non parlano la stessa lingua, con lo stesso ritmo, con la stessa logica condivisa. E qui entra in scena l’infrastruttura invisibile, il tessuto protocollare che tiene insieme ecosistemi complessi di agenti autonomi.

RAG sta diventando il sistema operativo dell’AI enterprise, non più un semplice pipeline

Il RAG non è più il simpatico acronimo che pensavamo di aver capito: “Retrieval-Augmented Generation”, un’idea semplice, quasi naif, di prendere un po’ di documenti, passarli a un LLM e sperare in una risposta decente. No, quella fase adolescenziale è finita. Ora RAG sta diventando l’infrastruttura sottostante, l’OS invisibile dell’intelligenza artificiale enterprise. E come ogni OS serio, smette di essere una funzione per diventare un ecosistema.

I numeri, tanto amati dai board aziendali e dai consulenti con slide patinate, raccontano una storia inequivocabile: nel primo trimestre del 2025, oltre il 51% delle implementazioni GenAI aziendali utilizza architetture RAG, rispetto al 31% di appena un anno prima. Tradotto: chi non l’ha già fatto, o è cieco o è già morto e non lo sa ancora.

Guida di Google al prompt engineering: il vangelo apocrifo dell’IA generativa

Nel mondo incerto dei Large Language Model, dove il confine tra genialità e delirio si gioca in pochi token, Google sgancia la bomba: un manuale di 68 pagine sul prompt engineering. Non è il solito PDF da policy interna. È la nuova Torah per chi maneggia IA come un alchimista contemporaneo, dove ogni parola può scatenare un miracolo… o un mostro.

La notizia completa (slides incluse) è qui: Google Prompt Engineering Guide

Top AI Agents nel 2025 l’agente sei tu: perché ogni workflow aziendale ora respira intelligenza artificiale

Se fino a ieri giocavamo con i chatbot come se fossero i Tamagotchi aziendali, oggi chi non orchestra un esercito di agenti AI nei propri flussi operativi sta solo preparando la sedia per il competitor che lo sostituirà. La corsa all’automazione intelligente non è più una scommessa futuristica: è una guerra fredda già in corso tra i reparti IT, marketing, customer service e sviluppo prodotto. E come ogni guerra che si rispetti, a vincere non è chi ha più armi, ma chi le integra meglio.

In un mondo dove ogni workflow si trasforma in un sistema nervoso digitale, gli agenti AI sono i nuovi neuroni. Ma attenzione: non parliamo dei vecchi assistenti stupidi che sfornano risposte da FAQ. Questi nuovi agenti ragionano, decidono, eseguono e soprattutto scalano. Ecco come si stanno infiltrando nei gangli vitali delle aziende.

10 chatgpt prompts che trasformano giorni di lavoro in pochi secondi

Partiamo dal presupposto che chiunque oggi osi ancora dire “non ho tempo” probabilmente non ha mai seriamente messo ChatGPT alla prova. Qui entriamo in un territorio interessante, quasi magico, dove la produttività schizza come una Tesla in modalità Plaid. E ovviamente, come ogni cosa magica, serve la formula giusta. Ti porto quindi nel mondo dei 10 prompt che, se usati bene, ti faranno sembrare un esercito di consulenti iperattivi pronti a servire il tuo impero personale. Nessun elenco sterile, solo pragmatismo velenoso e visione da CEO navigato.

Iniziamo con l’arte della scrittura di proposte commerciali, uno dei mestieri più noiosi dell’universo conosciuto. Fino a ieri, sudavi sette camicie per mettere insieme un documento decente che spiegasse il tuo prodotto o servizio a un potenziale cliente zombificato da altre cento proposte uguali. Ora basta inserire un prompt preciso su ChatGPT: “Crea una proposta professionale per [servizio/prodotto] destinata a [pubblico target], con introduzione, proposta di valore e dettagli sui prezzi.” Voilà, in meno tempo di quello che ci metti ad aprire un file Word, hai in mano un documento vendibile.

Il segreto sporco dello sviluppo AI che nessuno ti dice: struttura i tuoi dati o muori provandoci

Nel mare magnum di buzzword e promesse roboanti su intelligenze artificiali miracolose, c’è una verità brutale che raramente viene sussurrata nei corridoi dorati delle startup e degli incubatori di unicorni: la parte più sottovalutata nello sviluppo di AI è conoscere davvero le strutture dati. Senza questo mattoncino di base, puoi anche avere il miglior modello del mondo, il cloud più costoso e una pipeline MLOps degna di un film cyberpunk: tutto crollerà come un castello di carte in una giornata ventosa a Chicago.

Capire come i dati sono organizzati, memorizzati e recuperati non è un vezzo accademico da nerd occhialuti chiusi in qualche scantinato, è la differenza tra un sistema AI scalabile e una montagna fumante di bug ingestibili. Ed è esattamente per questo che ogni maledetta app, da ChatGPT fino alla Tesla che cerca disperatamente di non investire il tuo gatto, usa strutture dati pensate, ottimizzate e brutalmente efficienti.

Struttura vincente per progetti LLM: come organizzare il caos creativo dell’intelligenza artificiale generativa

Partiamo da una verità tanto banale quanto ignorata: lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) non è difficile perché sono “intelligenti”, ma perché sono imprevedibili, opachi, e spesso capricciosi come artisti in crisi creativa. E allora il vero mestiere non è più scrivere codice, ma costruire impalcature solide dove questi modelli possano “giocare” senza mandare tutto a fuoco.

Quando si mettono le mani su progetti che orchestrano più provider LLM, stratificazioni di prompt engineering, dati che scorrono come fiumi impazziti e team distribuiti tra dev, ML engineer e product owner, l’unica ancora di salvezza è una struttura progettuale ferrea, cinicamente modulare e brutalmente trasparente.

Api REST, quel disastro ben vestito

Costruire una REST API che non faccia schifo è un’arte sottile. È come servire whisky d’annata in un bicchiere di plastica: anche se il contenuto è buono, l’esperienza crolla. E in un’era in cui ogni microservizio, SaaS o IoT toaster parla con un altro pezzo di software, la tua API è l’interfaccia diplomatica del tuo sistema. Mal progettata, diventa una dichiarazione di guerra.

Cominciamo da un classico che sembra semplice ma viene ignorato come le istruzioni del microonde: gli HTTP status code. Non è una tavolozza a caso. Restituire 200 OK per ogni chiamata è l’equivalente digitale di annuire mentre ti sparano. Se il client sbaglia, diglielo con un 400. Se sei tu a esplodere, abbi il coraggio di un 500. Non mascherare il malfunzionamento con falsi successi, o ti ritroverai con un client che balla sul Titanic.

Impara l’intelligenza artificiale come un insider: i migliori canali YouTube e blog

Imparare l’AI oggi è come trovarsi negli anni ‘90 con Internet: se ti muovi adesso, sei in anticipo. Se aspetti, diventi un consumatore di ciò che gli altri creeranno. Ma la differenza sostanziale è che l’AI non è un trend: è un paradosso darwiniano digitale. O la domini, o ne sei dominato. Ecco perché, se vuoi diventare davvero fluente nel linguaggio dell’intelligenza artificiale non la buzzword da conferenza, ma quella che cambia le tue decisioni di business, sviluppo o carriera servono fonti giuste, accessibili, dirette. Nessun bullshit motivazionale, solo contenuto vero.

Qui sotto trovi gli i canali YouTube imprescindibili per chi parte da zero ma punta a comprendere anche i white paper più ostici, e una selezione di blog dove la crème della ricerca pubblica senza troppi filtri.

La bibbia delle AI: 10 siti che ogni umano digitale dovrebbe consultare prima di aprire bocca

L’uovo di Pasqua più interessante quest’anno non contiene cioccolato, ma neuroni sintetici, directory iper-curate e un discreto profumo di intelligenza artificiale. Il merito? Va dato al grande Fabrizio Degni, che ha aggiornato la sua già leggendaria lista delle risorse online dove l’AI non è solo una sigla ma una realtà pulsante di strumenti, tips, trick e comunità pronte a tutto, tranne che a dormire.

E siccome la Pasqua è il tempo della resurrezione, anche questa lista risorge, aggiornata e arricchita, pronta a servire chi vuole davvero capire dove sta andando il mondo senza dover passare per LinkedIn o peggio, i soliti espertoni da Bar dei Daini.

OpenAI pubblica la guida definitiva al prompting per GPT-4.1: come domare il drago

Nel silenzio in cui solitamente le Big Tech rilasciano aggiornamenti camuffati da “note tecniche”, OpenAI ha fatto qualcosa di diverso: ha pubblicato una guida ufficiale, gratuita e maledettamente utile per domare GPT-4.1. E no, non è la solita lista di buone intenzioni da community manager, ma un compendio pragmatico per chi con l’AI non ci gioca, ma la piega al proprio volere per lavorare meglio, più velocemente e con risultati da CEO.

Siamo finalmente arrivati al punto in cui l’AI non ha più bisogno di essere “magica”, ma precisa, documentata e controllabile. Il che, per chi ha un minimo di esperienza, significa solo una cosa: scalabilità vera. Ma vediamo perché questa guida è un evento epocale sotto il profilo tecnico-strategico e perché ogni CTO con un neurone attivo dovrebbe stamparsela e impararla meglio del manuale della Tesla.

Da demo a prodotto: perché l’AI generativa è ancora un casino pieno di PowerPoint

Tutti parlano di prompt, fine-tuning e LLM come se bastasse scrivere “dimmi cosa pensi di questo PDF” per svoltare. Ma costruire una demo brillante non vuol dire essere pronti per la produzione. E in mezzo ci sono dodici stazioni infernali, tipo una via crucis dell’AI, che ogni team serio deve attraversare se vuole consegnare valore vero e non solo fuffa da keynote.

Il primo inciampo è sempre lo stesso: confondere il giocattolo con l’infrastruttura. La differenza tra un bel prototipo in Hugging Face e un sistema distribuito che regge l’urto del traffico reale è abissale. Uno è arte, l’altro è ingegneria. E i team che fanno sul serio lo sanno.

GenAI senza filtri: risorse gratuite GitHub Repos per un weekend di immersione totale

Il venerdì di Pasqua è quel momento magico della settimana in cui i CTO con sindrome da burnout e i founder che fingono di non controllare Slack si concedono il lusso di fare finta di rilassarsi. In realtà, quello che facciamo è scavare dentro GitHub come archeologi del codice, alla disperata ricerca del prossimo tool open source che ci faccia risparmiare soldi, tempo e neuroni. E guarda caso, oggi ti porto esattamente questo: una manciata di risorse gratuite su Generative AI che non solo non costano nulla, ma che possono trasformare il tuo weekend in un piccolo laboratorio personale di automazione, modelli e sperimentazione nerd.

Non serve piangere per l’ennesima subscription a 99$/mese. Il bello della GenAI è che la community sta già costruendo tutto — gratis — mentre i soliti noti cercano di vendertelo impacchettato come “enterprise-ready”. Andiamo dritti al punto, senza romanticherie.

Come creare il tuo video AI: guida per aspiranti creatori di meme politici

Sette strumenti e prompts che i CEO intelligenti usano ogni giorno per decidere senza finire nel panico

Nella giungla del decision-making moderno, chi dirige un’azienda non può permettersi di affidarsi all’istinto o a LinkedIn posts con frasi motivazionali. Serve metodo, visione, e sì, anche un certo cinismo. Ecco perché i tool strategici non sono solo “tool”: sono salvagenti cognitivi per non affogare in un mare di priorità, problemi e opportunità che puzzano di rischio. Nessun bullet point, solo ragionamento strutturato.

OpenAI lancia l’Accademy e nessuno se ne accorge: gratis, potente, e molto più di un corso

Mentre l’attenzione globale è polarizzata su GPT-5, sulle AI multimodali e sugli ennesimi drammi da conferenza stampa, OpenAI ha sganciato una bomba silenziosa: si chiama OpenAI Academy, è online, completamente gratuita, e se non sei già dentro… sei in ritardo.

È la versione di Stanford fatta da una startup da miliardi: snella, interattiva, pensata per far impennare la curva di apprendimento sull’intelligenza artificiale. Una piattaforma educativa che riesce a parlare sia a chi sta ancora cercando di capire come si accende ChatGPT, sia a chi sviluppa agenti personalizzati con API e prompt avanzati. Nessuna barriera d’ingresso: zero codice obbligatorio, solo contenuti su misura e una UX che ti fa venir voglia di imparare roba che Coursera si sogna di notte.

Protetto: Transformers, how LLMs work explained visually DL5

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Corso: 𝗠𝗮𝘀𝘁𝗲𝗿𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗜 𝗮𝗻𝗱 𝗗𝗲𝗲𝗽 𝗟𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 𝗔𝗡𝗗𝗥𝗘𝗪 𝗡G


Di seguito trovi la guida definitiva per il leggendario corso di Deep Learning di Andrew Ng su Coursera. Se sei seriamente intenzionato a entrare nel mondo dell'”AI all’avanguardia”, questa è una fonte di informazioni straordinaria.
𝗖𝗼𝘀𝗮 𝗰𝗼𝗻𝘁𝗶𝗲𝗻𝗲?
✅ Reti Neurali & Deep Learning
✅ Ottimizzazione dei Parametri, Regolarizzazione & Ottimizzazione
✅ Strutturare Progetti di Machine Learning
✅ Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
✅ Modelli Sequenziali & Reti Ricorrenti


Questo corso ti insegna anche come funziona realmente il Deep Learning, anziché offrirti solo una descrizione superficiale. Puoi scaricare gli appunti qui sotto, compilati da Mahmoud Badry

Protetto: Machine Learning | Reti neurali

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L’Ascesa degli Agenti AI: Rivoluzione o Semplice Hype?

Da secoli, gli esseri umani automatizzano compiti per migliorare l’efficienza. Con l’avvento dell’intelligenza artificiale (AI), questa ricerca dell’efficienza ha fatto un enorme balzo in avanti, e ora le aziende tecnologiche vedono un potenziale di profitto in questa direzione. La loro soluzione? Gli “agenti” AI.

Andrej Karpathy annuncia il nuovo corso “LLM101n: Let’s Build a Storyteller”

Andrej Karpathy, noto esperto di intelligenza artificiale e deep learning, ha recentemente annunciato l’apertura di un nuovo corso online intitolato “LLM101n: Let’s Build a Storyteller”. Questo corso si propone di guidare gli studenti nella costruzione di un modello di linguaggio di grandi dimensioni (Large Language Model o LLM) in grado di generare storie in modo collaborativo.

Corso Il Bootcamp LLM 2023 Disponibile su YouTube

Il Bootcamp LLM di Full Stack Deep Learning è un corso intensivo, accessibile gratuitamente su YouTube, che ti guida nella creazione di applicazioni basate su modelli linguistici di grandi dimensioni, come GPT-4.

L’obiettivo del Bootcamp è fornirti una conoscenza completa e aggiornata sulla creazione e distribuzione di applicazioni basate su LLM (Large Language Models).

Schede di riferimento per l’apprendimento automatico e la scienza dei dati

Contenuto

Apprendimento automatico:

1. Compromesso bias-varianza

2. Dati sbilanciati nella classificazione

3. Riduzione della dimensionalità PCA

4. Teorema e classificatore di Bayes

5. Analisi di regressione

6. Regolarizzazione in ML

7. Rete neurale convoluzionale

8. Famose CNN

9. Metodi d’insieme nell’apprendimento automatico

Preparazione al colloquio:

1. Strutture dati

2. Come prepararsi per le interviste di codifica?

3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?

4. Come rispondere a una domanda comportamentale?

Apprendimento automatico:

1. Compromesso bias-varianza

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2. Dati sbilanciati nella classificazione

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3. Riduzione della dimensionalità PCA

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4. Teorema e classificatore di Bayes

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5. Analisi di regressione

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6. Regolarizzazione in ML

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7. Rete neurale convoluzionale

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8. Famose CNN

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9. Metodi d’insieme nell’apprendimento automatico

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Preparazione al colloquio:

1. Strutture dati

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2. Come prepararsi per le interviste di codifica?

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3. Come prepararsi per il colloquio comportamentale?

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4. Come rispondere a una domanda comportamentale?

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Tutte le schede

AI Risorse di apprendimento

Una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per consentire una personalizzazione dell’apprendimento è un sistema di formazione online che adatta il contenuto didattico alle esigenze e alle abilità dell’utente. Questo tipo di piattaforma utilizza algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le interazioni dell’utente con il sistema, come le risposte ai quiz, il tempo trascorso su ogni argomento e i progressi complessivi, per creare un percorso di apprendimento personalizzato.

La piattaforma può anche offrire raccomandazioni sui contenuti didattici più adatti all’utente, suggerire esercizi aggiuntivi per rafforzare le aree di debolezza e fornire feedback personalizzati per aiutare l’utente a migliorare le proprie prestazioni. Inoltre, la piattaforma può adattare il livello di difficoltà dei contenuti in base alle competenze dell’utente, fornendo sfide adeguate per mantenere l’interesse e la motivazione.

L’utilizzo dell’intelligenza artificiale nella personalizzazione dell’apprendimento offre numerosi vantaggi, tra cui un’esperienza di apprendimento più coinvolgente e mirata, una maggiore efficacia nell’acquisizione delle competenze e una riduzione del tempo necessario per completare il percorso formativo. Questo approccio è particolarmente utile per gli studenti con esigenze di apprendimento diverse, come coloro che hanno difficoltà di apprendimento o che necessitano di un supporto extra per raggiungere i propri obiettivi formativi.

 Un buone esempio e’ TutorAI che, nella schermata iniziale, chiede semplicemente di inserire l’argomento che si vuole imparare ed elabora in pochi secondi un percorso di apprendimento strutturato in una serie di moduli, per ciascuno dei quali lo studente ha la possibilità di richiedere una sintesi dei contenuti, di ottenere esempi, di rispondere a quiz, di fare domande. Nella versione a pagamento è possibile definire il proprio livello di conoscenza iniziale, tracciare le proprie performance e far sì che la piattaforma osservi il modo in cui interagiamo con i contenuti, adattando a mano a mano il percorso al nostro stile di apprendimento.

Altri esempi includono :

Impara l’intelligenza artificiale gratuitamente

Apprendimento automatico

Apprendimento approfondito

Estensioni della piattaforma NVIDIA

Elenchi fantastici correlati

Come integrare l’Intelligenza Artificiale nella vostra routine quotidiana

L’approccio all’Intelligenza Artificiale (AI) può essere paragonato al film “La strana coppia” del 1968, con Jack Lemmon e Walter Matthau1. Nel film, due amici con abitudini diametralmente opposte sono costretti a convivere: Felix Ungar (Jack Lemmon), maniacale dell’ordine e della pulizia, e Oscar Madison (Walter Matthau), disordinato e approssimativo (che, più o meno, potrebbe somigliare al sottoscritto).

Quando ci si approccia all’AI, spesso si devono cambiare le proprie abitudini di pensiero. Come Felix e Oscar che devono adattarsi l’uno all’altro per convivere, così chi si approccia all’Intelligenza Artificiale deve adattarsi a nuovi modi di pensare e di lavorare. L’AI, infatti, richiede un approccio basato su dati e algoritmi, piuttosto che su intuizioni personali.

Per i piu’ giovani Jack Lemmon e Walter Matthau hanno recitato insieme in numerosi film, formando una delle coppie più affiatate e amate del cinema americano. Tra i loro film più noti, oltre a “La strana coppia”, ci sono “Grumpy Old Men” e il suo sequel “Grumpier Old Men”, in cui interpretano due vicini di casa in età avanzata che si contendono l’amore della stessa donna. Questi film, come “La strana coppia”, sono caratterizzati da un umorismo pungente e da una grande alchimia tra i due attori, un po’ come quella che c’è tra me e l’altro co-founder di Rivista.AI.

Il primo passo per creare un’abitudine è renderla evidente. Quando si tratta di intelligenza artificiale, significa renderla facilmente accessibile e visibile nel tuo ambiente quotidiano. Ecco alcune idee su come rendere l’AI più presente nella tua vita:

  • Aggiungete un pulsante ChatGPT al tuo Stream Deck;
  • Inserite i vostri strumenti IA preferiti nella barra degli strumenti del vostro browser;
  • Impostate il vostro strumento AI preferito come homepage del vostro browser;
  • Posizionate ChatGPT sulla schermata iniziale del vostro telefono.
  • Configurate un comando vocale Siri per attivare ChatGPT;
  • Aggiungete un tag NFC alla scrivania che apre la tua app AI preferita quando viene toccato;
  • Iniziate ogni giornata chiedendo al vostro strumento AI un riepilogo del vostro programma, aggiornamenti di notizie o di affrontare la prima attività nella vostra lista di cose da fare;
  • Aggiungete un post-it sulla vostra scrivania con un promemoria divertente come “Claude è affascinante”.

Il prossimo passo è rendere l’abitudine attraente. Le abitudini tendono a persistere quando sono associate a emozioni ed esperienze positive. Ecco alcuni suggerimenti su come rendere l’uso dell’AI più piacevole:

  • Durante una passeggiata di 30-60 minuti, dettare e-mail o attività a Otter AI;
  • Mentre vi truccate, fate una conversazione completa con ChatGPT Voice;
  • Usate Speechify per leggere ad alta voce gli articoli mentre siete in viaggio o mentre mangiate;
  • Ogni mattina, mentre la colazione si sta riscaldando, affidate la vostra lista di cose da fare all’Intelligenza Artificiale.

Infine, rendete l’abitudine semplice. Ridurre l’attrito è fondamentale per formare abitudini durature. Ecco alcuni modi per semplificare l’uso dell’AI:

  • Create una libreria di prompt precompilati o procedure operative standard (SOP) per gli strumenti o le attività di Intelligenza Artificiale più utilizzati;
  • Usate assistenti ad attivazione vocale per accedere agli strumenti di Intelligenza Artificiale a mani libere, facilitando il multitasking;
  • Usate strumenti di automazione basati sull’AI per semplificare le attività ripetitive;
  • Installate la versione dell’app mobile per gli strumenti AI che utilizzate in modo da non doverli aprire nel browser;
  • Integrate gli strumenti AI direttamente nelle piattaforme che già utilizzate, come Slack, Trello o client di posta elettronica;
  • Create scorciatoie da tastiera per attivare strumenti o script AI.

Ricordate, la chiave per formare un’abitudine è la costanza. Quindi, iniziate da qualcosa di piccolo, rendetelo divertente e mantenetelo semplice!

Per rafforzare l’abitudine all’uso dell’Intelligenza Artificiale, è importante provare un senso di soddisfazione e realizzazione quando la si utilizza. È puro condizionamento umano. Occorre rinforzare il tuo comportamento.

Potete:

  • Condividere i vostri risultati basati sull’Intelligenza Artificiale con la vostra rete;
  • Condividere le creazioni IA sui social media e chiedere feedback;
  • Creare un sistema di ricompensa per voi stessi (es: dopo aver risparmiato una certa quantità di tempo utilizzando l’Intelligenza Artificiale, potete prendere un maritozzo (se siete a Roma) con il caffè mattutino.

Il divario tra chi utilizza l’Intelligenza Artificiale e chi no si sta allargando in modo preoccupante. Come persona coinvolta nel campo dell’Intelligenza Artificiale, sto assistendo a questa tendenza e sono determinato a dare il mio contributo per colmare questo divario.

Non sto sostenendo l’uso dell’Intelligenza Artificiale per tutto (non inserite il vostro Codice Fiscale su ChatGPT!), ma sto esortando tutti a familiarizzare con questa tecnologia con la rapidità con la quale il nostro mondo si sta trasformando.

La rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale non è solo alle porte: sta già rivoluzionando il mercato del lavoro. Ad esempio, l’AI sta già trasformando settori come la sanità, dove gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a diagnosticare malattie, e il settore finanziario, dove l’AI può prevedere le tendenze del mercato.

In futuro, l’esperienza con l’Intelligenza Artificiale diventerà un fattore chiave nelle decisioni di assunzione, promozione e persino nella creazione di ricchezza. Ad esempio, le aziende potrebbero dare la preferenza ai candidati con competenze in Intelligenza Artificiale, e coloro che sono in grado di utilizzare l’AI per migliorare l’efficienza o generare nuove idee potrebbero avere maggiori opportunità di avanzamento di carriera.

Se il messaggio di questa articolo e spero di Rivista.AI non è ancora chiaro, eccolo: più ci impegniamo con l’Intelligenza Artificiale, meglio saremo attrezzati per affrontare le sfide e le opportunità future.

Coloro che seguono questa Rivista hanno un vantaggio. Ricevere consigli pratici, approfondimenti reali e azioni concrete da intraprendere. Condividete pure queste informazioni con la vostra famiglia, i vostri amici e i vostri colleghi.

Iniziate in piccolo, rendetelo divertente e osservate come la vostra abitudine all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale cresca. Ad esempio, potreste iniziare a utilizzare un assistente virtuale per organizzare il vostro calendario o potreste iniziare a utilizzare strumenti di analisi dei dati basati sull’AI per migliorare le vostre decisioni aziendali. Ricordate, ogni piccolo passo conta!

Se questi suggerimenti sono stati in grado di cambiare il modo in cui utilizzate l’Intelligenza Artificiale, fatemelo sapere [mail: redazione@rivista.ai].

PS: la Redazione di Rivista.AI non ha nessuno accordo commerciale con gli esempi citati, se li he comperati…


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Verso un Futuro Intelligente: Esplorando gli Agenti dell’Intelligenza Artificiale

Gli agenti IA, sono sistemi progettati per eseguire compiti specifici in modo autonomo o semi-autonomo. Questi compiti possono variare da semplici operazioni, come la ricerca di informazioni, a compiti più complessi che richiedono la pianificazione e l’implementazione di strategie multi-fase.

Volendoli riassumer in MACRO GATEGORIE :

Pianificazione: Gli agenti IA utilizzano i Large Language Models (LLM) per elaborare e implementare strategie in più fasi per raggiungere un obiettivo. Questo processo può includere la definizione di obiettivi, la generazione di piani d’azione, la valutazione delle opzioni disponibili e l’adattamento dei piani in base ai cambiamenti nel contesto o nell’ambiente.

Un esempio di agente IA che utilizza la pianificazione è un sistema di navigazione GPS. Questo sistema elabora e implementa una strategia in più fasi per guidare un utente da un punto A a un punto B, tenendo conto di vari fattori come il traffico, la distanza e il tempo previsto di viaggio.

Utilizzo degli strumenti: Gli agenti IA sono dotati di vari strumenti che facilitano la raccolta di informazioni, il processo decisionale e l’elaborazione dei dati. Questi strumenti possono includere la ricerca sul web, l’esecuzione di codice, l’analisi dei dati e altri.

Un esempio di agente IA che utilizza gli strumenti è un assistente virtuale come Siri o Alexa. Questi agenti utilizzano strumenti come la ricerca sul web e l’esecuzione di codice per rispondere alle domande degli utenti, controllare i dispositivi smart home, riprodurre musica, inviare messaggi e molto altro.

Comprensione dei dati o del contesto: Gli agenti IA utilizzano spesso funzionalità come la Retrieval-Augmented Generation (RAG) o digeriscono set di dati specifici per migliorare il completamento delle attività. Questo può includere l’interpretazione di dati non strutturati, l’identificazione di pattern nei dati, la comprensione del contesto in cui l’agente opera e l’adattamento delle azioni dell’agente in base a queste informazioni.

Un esempio di agente IA che comprende i dati o il contesto è un sistema di raccomandazione personalizzato come quello utilizzato da Netflix o Amazon. Questi sistemi utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare i dati degli utenti e fornire raccomandazioni personalizzate basate sui loro gusti e comportamenti passati

Riflessione: Utilizzando un LLM, l’agente IA può valutare le proprie prestazioni per identificare i miglioramenti. Questo può includere l’analisi delle azioni passate, l’identificazione di errori o inefficienze, la generazione di idee per migliorare le prestazioni future e l’implementazione di queste idee.

Un esempio di agente IA che utilizza la riflessione è un sistema di apprendimento automatico che utilizza il feedback per migliorare le sue prestazioni. Ad esempio, un algoritmo di apprendimento rinforzato può “riflettere” sulle azioni passate per determinare quali azioni hanno portato a risultati positivi e quali azioni hanno portato a risultati negativi, e quindi adattare le sue future decisioni di conseguenza.

Collaborazione multi-agente: In alcuni casi, più agenti IA possono collaborare per eseguire compiti. Questo può includere la distribuzione di compiti tra gli agenti, lo scambio di idee e informazioni, la collaborazione per risolvere problemi complessi e la creazione di soluzioni superiori attraverso la collaborazione

Un esempio di collaborazione multi-agente è un sistema di veicoli autonomi che collaborano per coordinare i loro movimenti e evitare collisioni. Ad esempio, i droni possono utilizzare la comunicazione multi-agente per coordinare i loro voli, evitare ostacoli e completare compiti in modo efficiente.

Devika vs Devin

Sia Devika che Devin sono strumenti di intelligenza artificiale che assistono nello sviluppo del software. Entrambi hanno le loro forze uniche e la scelta tra i due dipende dalle esigenze specifiche dell’utente.

Devika è un software di ingegneria AI open source che comprende le istruzioni ad alto livello, le suddivide in passaggi pratici, esegue ricerche e scrive codice per soddisfare obiettivi specifici. Devika utilizza modelli di linguaggio avanzati, algoritmi di pianificazione e ragionamento, estrazione di parole chiave contestuali, capacità di navigazione web e la capacità di scrivere codice in più lingue. Devika si adatta alle esigenze mutevoli in modo flessibile.

Devin, sviluppato da Cognition AI, è stato un pioniere nell’ingegneria del software assistita dall’IA. Devin utilizza modelli di linguaggio avanzati come Claude 3, GPT-4 e GPT-3.5 per generare frammenti di codice. Devin interagisce con gli sviluppatori attraverso un’interfaccia di chat, interpretando le direttive ad alto livello in passaggi tangibili. Devin eccelle nell’organizzazione dei compiti all’interno dei progetti, promuovendo una migliore collaborazione.

La decisione tra Devika e Devin può essere influenzata dallo stadio del tuo progetto:

  • Per iniziative in fase iniziale: Devika, con la sua facilità d’uso e natura open source, è ideale per esplorare le capacità dei modelli di linguaggio di livello superiore (LLM). Ti permette di sperimentare, iterare rapidamente e personalizzare la piattaforma per adattarla alle tue esigenze.
  • Per progetti più complessi: Per progetti ben consolidati che necessitano di una generazione di codice di alta qualità, l’esperienza comprovata e la potenza di Devin potrebbero essere una scelta più sicura. Tuttavia, la limitata personalizzazione potrebbe rappresentare uno svantaggio.

Guardando al futuro dello sviluppo basato su LLM, sia Devin che Devika rappresentano un enorme passo avanti nello sviluppo di software basato sull’intelligenza artificiale. Ecco alcune potenziali evoluzioni:

  • Un incontro perfetto per gli sviluppatori: Immagina un futuro in cui le competenze di Devin nella generazione di codice si combinano con l’approccio user-friendly e open source di Devika. Questo potrebbe portare alla creazione dello strumento di sviluppo LLM definitivo!
  • L’intelligenza artificiale spiegabile al salvataggio: L’integrazione delle tecniche di intelligenza artificiale spiegabile (XAI) in queste piattaforme potrebbe rappresentare un cambiamento radicale. Gli sviluppatori potrebbero finalmente comprendere il ragionamento dietro il codice generato, rendendo il debug e l’ottimizzazione molto più semplici.
  • Aumento degli LLM specializzati: Potremmo vedere l’emergere di LLM specializzati in linguaggi di programmazione specifici o attività di sviluppo. Immagina un LLM che sia un esperto nella creazione di interfacce utente o nella creazione di protocolli di rete sicuri.

Il futuro dello sviluppo basato sull’intelligenza artificiale è promettente, e Devin e Devika sono all’avanguardia di questa rivoluzione entusiasmante. Man mano che questi strumenti si evolvono e nuovi protagonisti emergono, una cosa è certa: la scrittura del codice diventerà più efficiente, accessibile e forse anche più divertente!



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Video cosa c’e’ di Nuovo @3blue1brown

Cosa c’è di nuovo
L’ultimo video di @3blue1brown su YouTube approfondisce il meccanismo di attenzione dei transformers. Spiega come il modello rappresenta i token come vettori e come questi vettori acquisiscono significato dal contesto. 

Questo episodio si concentra sugli aspetti tecnici del meccanismo di attenzione nell’architettura del transformer.

Altri video :

Cosa e’ un CHATGPT

Cosa e’ una rete Neurale

Strumenti, white paper e blog che hanno attirato la mia attenzione :

Perplexity.ai/ Motore di Ricerca a giudizio di molti più veloce e che fa meno errori, provate a chiedergli qualcosa su di voi e rimarrete stupiti, altro che AI OSINT!

Il software OSINT (Open Source Intelligence) sta diventando uno strumento sempre più importante per la raccolta di informazioni pubbliche. Questo tipo di software consente agli utenti di raccogliere dati facilmente accessibili su individui e organizzazioni da una vasta gamma di fonti, come motori di ricerca, profili di social media e registri governativi, con l’obiettivo di creare un quadro completo. 

(AI OSINT : Maltego, Spiderfoot , Lampyre, Shodan , Recon-ng, Aircrack-ng . BuiltWith, Metagoofil).

Better, faster, stronger; draw.io introduce AI-powered Smart Templates date un occhiata a questo video.

MM1: metodi, analisi e approfondimenti dalla pre-formazione LLM multimodale, leggilo . Alcuni punti davvero interessanti:

  • I set di dati sintetici aumentano sostanzialmente (oltre l’1%) le prestazioni per il pre-addestramento di Image Encoder
  • L’architettura del connettore del modello visivo<->linguaggio non sembra avere importanza.
  • L’interlacciamento di testo e dati di immagine migliora le prestazioni di alcuni scatti, ma i dati dei sottotitoli delle immagini migliorano i numeri di scatti zero.
  • Il mix ideale di tipi di dati è 5:5:1 per Interleaved:Captions:Plain Text (!)
  • Anche i dati dei sottotitoli sintetici aiutano sostanzialmente a questo punto (fino al 4% di guadagno)
  • Le appendici sono fantastiche: molti dettagli sui tassi di apprendimento provati, dimensioni dei lotti.
  • lo “spiegare queste cifre” è davvero molto bello. Vedere pagina 37.

GPT Enterprise AI Use Case Advisor : un GPT pensato per aiutare gli utenti a esaminare il loro caso d’uso dell’IA. Basta digitare “aiuto” e GPT farà il lavoro pesante per te guarda la demo.

GPTexcel Ottimo for free quando non vi ricordate le Formule in excel , ci pensa l’AI,

vedi anche numerous.ai Usa l’intelligenza artificiale per risparmiare ore su attività ripetitive, come categorizzare, estrarre, scrivere testo, pulire i dati e altro ancora!

Mistral Au Large le Chat — Mistral ha recentemente presentato “Au Large”, il suo ultimo modello di intelligenza artificiale. Ha già superato GPT-3.5 su MMLU e ha una delle prestazioni più forti nei benchmark matematici. Aspettatevi di sentire molto di più sulla matematica ad alta precisione, poiché è un requisito per modelli più complessi ( provatelo )

Ricerche recenti, A Microsoft sono stati in grado di addestrare un LLM con i pesi dei modelli archiviati in un formato molto più piccolo degli attuali LLM pur ottenendo la stessa qualità.

“In questo lavoro, introduciamo una variante LLM a 1 bit, ovvero BitNet b1.58, in cui ogni singolo parametro (o peso) dell’LLM è ternario {-1, 0, 1}. Corrisponde al Transformer LLM a precisione completa (ovvero FP16 o BF16) con le stesse dimensioni del modello e token di addestramento in termini sia di perplessità che di prestazioni dell’attività finale, pur essendo significativamente più conveniente in termini di latenza, memoria, throughput, e consumo di energia. Più in profondità, il LLM a 1,58 bit definisce una nuova legge di scalabilità e una ricetta per la formazione di nuove generazioni di LLM che siano sia ad alte prestazioni che convenienti. Inoltre, abilita un nuovo paradigma di calcolo e apre le porte alla progettazione di hardware specifico ottimizzato per LLM a 1 bit.”

Finestre di contesto da miliardi di token : uno sguardo alla espansione della lunghezza del contesto nei modelli di intelligenza artificiale da GPT-2 a GPT-4-Turbo e oltre, leggilo. Teoricamente un modello piu’ sostenibile consumando meno energia.

Pika Labs Text to Video Image Yo Video una specia di SORA for Free, transforma Prompt in piccoli video.

Recast elimina il fastidio di leggere articoli lunghi, trasformandoli in conversazioni audio divertenti, informative e di facile comprensione.

Utilizzando HeyGen, ora puoi creare il tuo gemello digitale utilizzando l’intelligenza artificiale.

Carica una Foto , scegli Audio, Aggiungi Script e Genera Avatar

Oppure

Registra semplicemente 30 secondi di video, attendi qualche minuto, digita uno script .

"Questa settimana xAI renderà Grok open source"!!!

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Giorno 5: prendi decisioni informate con ChatGPT. Una prospettiva olistica

Olistica è la mia parola preferita da decenni (Greco λος hòlos, cioè «totale», «globale») la mettevo nelle mie analisi tecniche quando nessuno la usava.

(WIKI) è una posizione teorica secondo la quale le proprietà di un sistema non possono essere spiegate esclusivamente tramite le sue singole componenti, poiché la sommatoria funzionale delle parti è sempre maggiore, o comunque differente, delle medesime parti prese singolarmente.

Con gli assistenti AI, puoi arricchire il tuo processo decisionale, esplorando opzioni e analizzando decisioni in modo rapido ed efficiente.

ChatGPT può simulare rapidamente scenari e rivelare aspetti nascosti che potresti trascurare quando affronti scelte difficili da solo.

È importante notare che l’intelligenza artificiale non prenderà la tua decisione finale – questo è ancora un giudizio umano. Tuttavia, può esplorare diverse sfaccettature di una decisione, evidenziando aspetti critici o dettagli che potresti tralasciare.

Una delle maggiori sfide dell’utilizzo di ChatGPT è che potrebbe non produrre sempre risultati utili al primo tentativo.

Un’altra sfida dell’utilizzo di ChatGPT è il rischio di un eccessivo affidamento sull’automazione.

ChatGPT è imperfetto e può commettere errori o produrre risposte prive di senso, proprio come gli umani.

Ecco quindi utile in questa lezione presentare una struttura in 3 passaggi per utilizzare ChatGPT per analizzare decisioni in modo migliore e più veloce.

Imparerai come:

➡️ Insegnare a ChatGPT il contesto della tua attività

➡️ Chiedere a ChatGPT di analizzare potenziali decisioni

➡️ Analizzare gli output con chiarezza

Passaggio 1) Insegna a ChatGPT il Contesto della Tua Attività

Poiché l’AI non conosce completamente la tua situazione, è essenziale fornire un contesto dettagliato. Inizia spiegando:

  • La natura della tua attività
  • Gli obiettivi principali dell’organizzazione
  • I valori e principi prioritari
  • Cosa hai già tentato e i risultati ottenuti
  • Eventuali vincoli importanti o non negoziabili

Più informazioni fornisci, più ChatGPT può offrire consigli personalizzati.

Passaggio 2) Chiedi a ChatGPT di Analizzare Decisioni Specifiche

Inquadra chiaramente la decisione che vuoi analizzare. Usa uno di questi modelli:

Modello n. 1:
“Confronta l’opzione A con l’opzione B, evidenziando 3-4 pro e contro critici basati sulle priorità di X, Y e Z. Focalizzati sui compromessi e sulle tensioni tra le scelte piuttosto che sulle differenze superficiali.”

Modello n. 2:
“Sto decidendo tra [Opzione 1] e [Opzione 2]. Agisci come mio consulente decisionale, confrontando e contrapponendo queste scelte su 3 dimensioni chiave: allineamento logico con i vincoli, allineamento emotivo con i valori e probabilità di guida del rischio al rialzo o al ribasso.”

Modello n. 3:
“Sto cercando di decidere se [agire]. Agisci come mio consigliere imparziale, tracciando un albero decisionale con i 3 rami più probabili di ciò che potrebbe accadere se vado avanti o meno. Nota la probabilità e la natura positiva/negativa di ogni scenario.”

Passaggio 3) Analizza gli Output con Chiarezza

Valuta gli output di ChatGPT secondo queste quattro euristiche decisionali:

1) Utilità:

  • L’intuizione è preziosa? Il ROI è positivo? C’è un impatto significativo?

2) Allineamento:

  • La prospettiva è in linea con priorità, valori e obiettivi?

3) Fattibilità:

  • Il consiglio è fattibile e realistico considerando i vincoli?

4) Rischio:

  • Puoi gestire i rischi della decisione in modo efficace?

Nel 2002 Kahneman e Frederick teorizzarono che l’euristica cognitiva funzionasse per mezzo di un sistema chiamato sostituzione dell’attributo, che avviene senza consapevolezza.

Quando qualcuno esprime un giudizio complesso da un punto di vista inferenziale, (in informatica, un motore inferenziale è un algoritmo che simula le modalità con cui la mente umana trae delle conclusioni logiche attraverso il ragionamento) risulta essere sostituito da un euristica che è un concetto affine a quello precedente, ma formulato più semplicemente.

Le euristiche sono, dunque, escamotage mentali che portano a conclusioni veloci con il minimo sforzo cognitivo.

bias sono particolari euristiche usate per esprimere dei giudizi, che alla lunga diventano pregiudizi, su cose mai viste o di cui non si è mai avuto esperienza.

Mentre le euristiche funzionano come una scorciatoia mentale e permettono di avere accesso a informazioni immagazzinate in memoria.

In sintesi, se le euristiche sono scorciatoie comode e rapide estrapolate dalla realtà che portano a veloci conclusioni, i bias cognitivi sono euristiche inefficaci, e astratte, basate su informazioni apprese per sentito dire anziché su esperienze dirette. Influenzano il modo in cui percepiamo e giudichiamo eventi, comportamenti e situazioni senza consapevolezza critica.

Oggi hai appreso come integrare ChatGPT nel processo decisionale aziendale. Pur essendo un supporto prezioso, la tua comprensione approfondita dell’azienda ti consente di prendere la decisione finale.

Se hai trovato utile questo corso , condividilo nella tua rete, ecco un recap di quanto presentato :

Durante la prima giornata, hai esplorato concetti fondamentali, comprendendo cos’è l’intelligenza artificiale e riconoscendo i suoi innumerevoli vantaggi.

Nel secondo giorno, hai sfruttato l’intelligenza artificiale per acquisire facilmente appunti durante le riunioni, liberando preziosa larghezza di banda mentale.

Il terzo giorno, hai appreso tecniche per riassumere rapidamente documenti, accelerando il processo di consumo delle informazioni.

Nel quarto giorno, hai potenziato la tua produttività nella scrittura, collaborando con l’intelligenza artificiale per raffinare le prime bozze.

Infine, il quinto giorno, hai affrontato decisioni complesse in modo approfondito attraverso framework di intelligenza artificiale, riducendo ulteriormente i rischi nei processi aziendali.

A presto.


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Giorno 3: Ottimizzare la Lettura e la Ricerca con l’Intelligenza Artificiale

Chi di noi non ha mai affrontato la faticosa sfida di esaminare documenti estesi e densi, pieni di gergo e acronimi, solo per trovare infine appena due pagine di informazioni veramente utili? È un’esperienza frustrante, per non dire di più.

Immagina se ci fosse un modo per far sì che l’intelligenza artificiale ti aiutasse a trovare esattamente le informazioni che stai cercando. Nell’articolo di oggi, esploreremo come ridurre drasticamente il tempo dedicato alla lettura e alla ricerca.

Imparerai l’uso di 3 Tools a titolo esemolificativo:

➡️ Come sfruttare Perplexity per riassumere documenti e porre domande

➡️ Come utilizzare Perplexity per accelerare la ricerca 10 volte

➡️ Come sfruttare Elicit per analizzare rapidamente centinaia di articoli accademici

Ovviamente ci sono anche molti altri Tools.

Sfruttare Perplexity per Riassumere Documenti e Porre Domande

In un passato non troppo lontano (pensiamo al 2022), i dirigenti dedicavano numerose ore ogni settimana all’analisi e all’estrarre di approfondimenti da report estesi. Fortunatamente, questi giorni sono ormai finiti grazie a Perplexity.

Perplexity è il tuo nuovo alleato nella ricerca e nella sintesi delle informazioni. Questo strumento gratuito di intelligenza artificiale ti consente di:

  • Ottenere risposte precise da fonti citate
  • Estrarre informazioni chiave dai documenti
  • Riassumere interi documenti in pochi secondi

Mentre assistenti AI come ChatGPT e Claude sono progettati per dialoghi conversazionali di alta qualità, Perplexity è specializzato nel recupero di informazioni. Con accesso in tempo reale a un’ampia varietà di fonti, fornisce risposte citate, rendendolo un potente strumento di ricerca, specialmente nell’ambito della ricerca.

Ad esempio, ho utilizzato Perplexity per riassumere un documento finanziario, risparmiando oltre 2 ore di lavoro manuale:

“Quali implicazioni legali comporta la nuova normativa sulla privacy dei dati per le multinazionali?” è solo un esempio delle domande specifiche che Perplexity può gestire con facilità.

er ottenere risultati più precisi.

Accelerare la Ricerca con Perplexity

Perplexity non solo ti aiuta a riassumere documenti, ma può anche accelerare notevolmente la tua ricerca. Immagina di dover creare una presentazione, un promemoria o un rapporto che richiede ore di ricerca su Google.

Perplexity semplifica notevolmente questo processo, riepilogando istantaneamente i risultati della tua ricerca sull’argomento desiderato. Puoi filtrare i risultati per ottenere solo le informazioni più rilevanti.

Ricorda di non fidarti ciecamente del risultato di Perplexity, ma utilizzalo come punto di partenza per la tua ricerca più approfondita.

Utilizzare Elicit per Analizzare Centinaia di Articoli Accademici

Elicit è uno strumento specificamente progettato per estrarre informazioni da documenti accademici. Oltre a riassumere e rispondere a domande, Elicit offre funzionalità aggiuntive:

  • Trova articoli di ricerca simili
  • Analizza in massa il metodo, i risultati e altro dai documenti

Puoi utilizzare Elicit per ottenere una panoramica rapida di diversi documenti accademici, confrontandoli estraendo informazioni specifiche in modo efficiente.

Inoltre puoi considerare :

Per Riassumere Documenti e Ottenere Risposte Precise:

  1. SMMRY: Un servizio online che offre un riassunto automatico di testi e documenti, con la possibilità di personalizzare il numero di frasi nel riassunto.
  2. SummarizeBot: Un assistente AI che può riassumere testi, documenti, articoli e persino conversazioni in chat, fornendo risposte brevi e rilevanti.

Per Accelerare la Ricerca e Ottenere Informazioni Rilevanti:

  1. Google Scholar: Una potente piattaforma di ricerca accademica che fornisce accesso a articoli scientifici, tesi, libri e brevetti. Puoi filtrare i risultati per ottenere solo fonti accademiche.
  2. ResearchGate: Una rete sociale accademica che ti consente di accedere a una vasta quantità di articoli e connetterti con altri ricercatori nel tuo campo di studio.

Per Analizzare Documenti Accademici:

  1. Iris.ai: Un sistema di intelligenza artificiale progettato per aiutarti a esplorare e sintetizzare documenti scientifici, consentendo un’analisi approfondita.
  2. RefME (ora Cite This For Me): Un gestore di citazioni che può aiutarti a organizzare e citare fonti, semplificando la fase di analisi e citazione dei documenti accademici.

Strumenti di Sintesi Vocale:

  1. Descript: Un’applicazione che utilizza la sintesi vocale per trasformare l’audio in testo e viceversa, consentendo una rapida analisi delle registrazioni vocali.
  2. Speechmatics: Un servizio di trascrizione automatica che utilizza avanzate tecnologie di riconoscimento vocale per convertire l’audio in testo.

Ricorda di esplorare diverse opzioni per trovare gli strumenti che si adattano meglio alle tue esigenze e al tuo flusso di lavoro specifico. Ogni strumento ha le sue caratteristiche uniche e

Prossimo Passo: Scrivere più Velocemente e Meglio con l’Intelligenza Artificiale

Nel prossimo argomento, esploreremo come l’intelligenza artificiale può essere un alleato prezioso nella scrittura, aiutandoti a superare il blocco dello scrittore e a comunicare le tue idee in modo chiaro e persuasivo. Non perderti il prossimo aggiornamento!

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