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Lezione 10 - Chatbot / Osservazioni conclusive
Stanford CS230: Apprendimento approfondito | Autunno 2018 | Lezione 10 - Chatbot / Osservazioni conclusive
Il video copre vari argomenti relativi alla creazione di chatbot con deep learning. Il docente discute l'elaborazione del linguaggio naturale, il recupero delle informazioni e l'apprendimento per rinforzo come metodi per costruire chatbot. Viene sottolineata l'importanza del contesto, della classificazione degli intenti, del tagging degli slot e della formazione congiunta. La lezione illustra anche i modi per generare dati automaticamente per l'addestramento dei chatbot, la valutazione delle loro prestazioni e la creazione di sistemi di gestione del contesto per loro. Il docente incoraggia gli studenti a utilizzare le proprie capacità per lavorare su progetti significativi e sollevare l'intera razza umana. Infine, ringrazia gli studenti per il loro duro lavoro e li incoraggia a continuare a fare la differenza nel mondo utilizzando l'IA.
Parte 1/2 del corso completo sull'apprendimento automatico - Impara l'apprendimento automatico 10 ore | Esercitazione sull'apprendimento automatico | Edureka
Per tua comodità, forniamo una cronologia generale e poi una dettagliata per ogni parte. Puoi andare direttamente al momento giusto, guardare in una modalità conveniente per te e non perdere nulla.
Cronologia dettagliata per parti del videocorso
Parte 1
Parte 2
Parte 3
Parte 4
Parte 2/2 del corso completo sull'apprendimento automatico - Impara l'apprendimento automatico 10 ore | Esercitazione sull'apprendimento automatico | Edureka
Per tua comodità, forniamo una cronologia generale e poi una dettagliata per ogni parte. Puoi andare direttamente al momento giusto, guardare in una modalità conveniente per te e non perdere nulla.
Cronologia dettagliata per parti del videocorso
Parte 5
Parte 6
Parte 7
sconti in base ai loro modelli di acquisto. Vengono discussi due algoritmi utilizzati nell'estrazione di regole di associazione, vale a dire la tecnica di estrazione di regole di associazione e l'algoritmo A-Priori. Infine, con l'aiuto di un esempio, viene spiegato l'uso delle misure di supporto, confidenza e lift nell'Association Rule Mining e viene introdotto il concetto di set di elementi frequenti.
Parte 8
Perché le reti neurali possono apprendere (quasi) qualsiasi cosa
Perché le reti neurali possono apprendere (quasi) qualsiasi cosa
Questo video illustra come le reti neurali possono imparare quasi tutto utilizzando una funzione come funzione di attivazione.
La rete aggiunge gradualmente neuroni finché non apprende la funzione desiderata, anche se il set di dati è più complicato di quanto inizialmente previsto. Questo rende le reti neurali un potente strumento per imparare dai dati.
Chatta su GPT, AI e AGI con Stephen Wolfram
Chatta su GPT, AI e AGI con Stephen Wolfram
Stephen Wolfram discute una varietà di argomenti, come l'API tra ChatGPT e Wolfram Alpha, la comprensione e la generazione del linguaggio naturale, l'irriducibilità computazionale, la grammatica semantica nel linguaggio, la programmazione del linguaggio naturale, la coesistenza di AI e umani e i limiti degli assiomi nella definizione sistemi complessi. Discute anche delle capacità dell'IA in aree come il ragionamento analogico e il lavoro di conoscenza e la sfida dell'IA che sceglie le priorità e le motivazioni umane. Viene anche discussa l'irriducibilità computazionale, in particolare come si trovi al livello più basso di operazioni nell'universo. Wolfram sottolinea la necessità di comprendere e lavorare con l'irriducibilità computazionale per migliorare la nostra comprensione del mondo che ci circonda.
Stephen Wolfram spiega come i nostri limiti computazionali come osservatori influenzano la nostra percezione dell'universo, portandoci alla comprensione delle leggi della fisica. Discute anche il potenziale di prove sperimentali che potrebbero dimostrare la discretezza dello spazio e parla del paradigma multi-computazionale che hanno sviluppato, che potrebbe avere implicazioni in diversi campi. Il conduttore ringrazia Wolfram per le sue intuizioni ed esprime entusiasmo per la futura serie di video, "Beyond the Conversations".
Il creatore di GPT-4 Ilya Sutskever
Il creatore di GPT-4 Ilya Sutskever
Il video presenta un'intervista con Ilya Sutskever, il co-fondatore e capo scienziato di OpenAI che ha svolto un ruolo cruciale nella creazione di GPT-3 e GPT-4.
Ilya Sutskever spiega il suo background nell'apprendimento automatico e il suo interesse a capire come i computer possono imparare.
Discute i limiti dei modelli linguistici di grandi dimensioni, inclusa la loro mancanza di comprensione della realtà sottostante a cui si riferisce il linguaggio, ma osserva anche che sono in corso ricerche per affrontare le loro carenze.
Ilya Sutskever sottolinea anche l'importanza di apprendere le regolarità statistiche all'interno dei modelli generativi. Viene discusso il potenziale per i modelli di apprendimento automatico di diventare meno affamati di dati e la conversazione si sposta sull'uso dell'IA nella democrazia e sulla possibilità di una democrazia a larghezza di banda elevata in cui i cittadini forniscono informazioni ai sistemi di intelligenza artificiale.
sono in corso ricerche per affrontare le carenze di questi modelli.
Rivoluzione AI: l'ascesa delle macchine coscienti
"Rivoluzione AI: l'ascesa delle macchine coscienti "
Il video "AI Revolution: The Rise of Conscious Machines" discute la possibilità di creare un'intelligenza generale artificiale (AGI) che potrebbe essere la più alta espressione di intelligenza mai vista. Sviluppi recenti come Lambda di Google suggeriscono che ciò potrebbe essere possibile nel prossimo futuro. Il video esplora anche il concetto di AGI che potenzialmente esibiscono segni di coscienza e le potenziali implicazioni etiche della creazione di esseri senzienti. Inoltre, vengono evidenziate le capacità dei sistemi di intelligenza artificiale come Chai GPD e Dall-E 3, che mostrano la loro capacità di scrivere codice, creare arte e generare contenuti su misura. Sebbene i potenziali vantaggi dello sviluppo di un'intelligenza artificiale avanzata siano enormi, è necessario prestare un'attenta considerazione a come potrebbe influire sul mercato del lavoro e sul ruolo degli esseri umani in un mondo in cui esistono esseri superintelligenti.
La rivoluzione dell'IA: ecco cosa accadrà
AI Revolution: ecco cosa accadrà
Il video "AI Revolution: Ecco cosa accadrà" spiega come la tecnologia AI avrà un impatto su vari settori, incluso il mondo artistico. Sebbene esistano preoccupazioni riguardo al potenziale spostamento di artisti e creatori umani, gli strumenti di intelligenza artificiale potrebbero essere utilizzati per migliorare la produzione artistica e la produttività, come la generazione di nuove idee e l'assistenza in attività come l'editing di immagini e video o la produzione musicale. Inoltre, l'oratore ritiene che l'arte tradizionale non scomparirà e che gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere visti come uno strumento per gli artisti per migliorare la loro produzione e produttività. Il rapido sviluppo dell'intelligenza artificiale nel mondo dell'arte potrebbe aumentarne il valore se diventasse unico e ricercato dai collezionisti. Inoltre, gli strumenti di intelligenza artificiale possono creare nuove opportunità per l'espressione artistica e l'innovazione, automatizzando determinate attività e consentendo agli artisti di concentrarsi su altri aspetti del proprio lavoro. La chiave è utilizzare l'intelligenza artificiale come strumento per migliorare le nostre capacità piuttosto che sostituirle.
OpenAI GPT-4: l'IA più avanzata di sempre - In diretta con Tesla ed Elon Musk
OpenAI GPT-4: l'IA più avanzata di sempre - In diretta con Tesla ed Elon Musk
Elon Musk è apparso in uno spettacolo su YouTube discutendo di una vasta gamma di argomenti, tra cui social media, investimenti, concorrenza nelle industrie, energia sostenibile, tassa sul carbonio, apparecchiature per la produzione di chip, Cina, processo di produzione di Tesla e la sua educazione. Musk ha sottolineato il suo desiderio di fare la differenza nel mondo, promuovendo l'energia sostenibile per combattere la crisi climatica e i suoi piani affinché la civiltà umana si espanda oltre la Terra come specie multi-pianeta. Ha anche discusso delle sue prime iniziative, tra cui Zip2, e delle lotte iniziali per convincere gli investitori a investire in società Internet. Nonostante il software avanzato di Zip2, l'azienda ha lottato con un controllo eccessivo da parte delle società di media esistenti, portando a uno scarso utilizzo della loro tecnologia.
Il video "OpenAI GPT-4: The Most Advanced AI Yet - Live with Tesla & Elon Musk" include più segmenti in cui Elon Musk condivide le sue esperienze con varie aziende. In un segmento, Musk discute della sua passata esperienza con Zip2, una guida online della città e una directory aziendale, e di come i giornali fossero partner migliori degli attori del settore. Musk spiega che Zip2 ha aiutato i principali giornali fornendo loro servizi tecnologici per generare entrate per evitare che la loro attività di annunci venisse distrutta da Craigslist. Musk parla anche della sua prima società Internet che ha aiutato le aziende a creare siti Web, il che ha portato Musk a credere nel successo di Internet. Infine, Musk parla di come PayPal abbia sconvolto il settore bancario migliorando la velocità delle transazioni e causato la caduta di importanti attori come GM, come è avvenuto quando Tesla ha iniziato.
Dott. Demis Hassabis: utilizzare l'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica
Co-fondatore e CEO di DeepMind, tiene un'importante conferenza pubblica allo Sheldonian Theatre di Oxford martedì 17 maggio 2022
Dott. Demis Hassabis: utilizzare l'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica
Il Dr. Demis Hassabis, CEO e co-fondatore di DeepMind, parla del suo percorso professionale che lo ha portato a utilizzare l'IA per accelerare la scoperta scientifica. DeepMind si concentra sulla costruzione di sistemi di apprendimento generali, che apprendono attraverso i primi principi direttamente dall'esperienza e fonde l'apprendimento profondo o le reti neurali profonde con l'apprendimento per rinforzo. Il dottor Hassabis spiega come AlphaGo e AlphaZero hanno utilizzato l'intelligenza artificiale per accelerare la scoperta scientifica, con AlphaFold in grado di prevedere la struttura 3D di una proteina. Il sistema AlphaFold 2 ha raggiunto la precisione atomica, con un punteggio medio inferiore a un errore di un angstrom, ed è utilizzato in centinaia di documenti e applicazioni in tutto il mondo.
Inoltre discute il potenziale dell'intelligenza artificiale nel rivoluzionare il campo della biologia, in particolare nella scoperta di farmaci. Sottolinea l'importanza di costruire l'IA in modo responsabile e di utilizzare il metodo scientifico per gestire rischi e benefici. Il Dr. Hassabis affronta anche le preoccupazioni etiche relative all'uso dell'IA nelle neuroscienze, nella coscienza e nel libero arbitrio, evidenziando la necessità di approcci multidisciplinari che coinvolgano filosofi, esperti di etica e discipline umanistiche. Crede che l'intelligenza artificiale possa contribuire ai campi della moralità e delle scienze politiche attraverso simulazioni virtuali, ma riconosce la complessità degli esseri umani e le loro motivazioni. Infine, il Dr. Hassabis discute le sfide dello studio delle reti neurali artificiali e la necessità di una migliore comprensione di questi sistemi nel prossimo decennio.