Impara l'AI
Il glossario AI
Definizioni semplici dei termini AI che incontrerai imparando a creare e usare l'AI.
Fondamenti di AI
Agente AIUn software che usa l'AI per perseguire un obiettivo in autonomia - decidendo i passaggi da compiere e agendo per raggiungerlo.AI agenticaSistemi AI che agiscono in autonomia - pianificando, decidendo e portando a termine attività su più passaggi verso un obiettivo.AI generativaAI che crea contenuti nuovi - testo, immagini, audio o codice - basandosi su pattern appresi dai dati.Intelligenza artificialeLa tecnologia che permette ai computer di svolgere attività che normalmente richiedono l'intelligenza umana, come capire il linguaggio.ChatbotUn programma che conversa con le persone tramite testo o voce per rispondere a domande o completare attività.Automazione AIUsare l'AI per completare attività ripetitive in automatico, spesso collegando le app in un flusso di lavoro senza intervento manuale.No-CodeCostruire software, app o automazioni usando strumenti visuali invece di scrivere codice di programmazione.Flusso di lavoro AIUna sequenza collegata di passaggi, in cui l'AI gestisce uno o più di essi, che porta a termine un'attività dall'inizio alla fine.AI multimodaleAI capace di capire e lavorare con più di un tipo di input, come testo, immagini e audio insieme.Visione artificialeUn campo dell'AI che permette ai computer di interpretare e capire immagini e video come farebbe una persona.
Modelli e addestramento
Modello linguistico di grandi dimensioniUn modello AI addestrato su enormi quantità di testo per capire e generare il linguaggio umano.Apprendimento automaticoUna branca dell'AI in cui i computer imparano pattern dai dati invece di ricevere regole fisse ed esplicite.Apprendimento profondoUn tipo di apprendimento automatico che usa reti neurali a più livelli per imparare pattern complessi da grandi quantità di dati.Rete neuraleUn sistema di calcolo ispirato liberamente al cervello, fatto di nodi collegati che imparano pattern dai dati.Elaborazione del linguaggio naturaleUn campo dell'AI dedicato ad aiutare i computer a capire, interpretare e generare il linguaggio umano.Dati di addestramentoL'insieme di esempi da cui un modello AI impara per svolgere un'attività.Fine-TuningAddestrare ulteriormente un modello AI già esistente su esempi extra e mirati, così da farlo rendere meglio in un'attività specifica.Modello di baseUn modello AI di grandi dimensioni e uso generale, addestrato su dati ampi, che può essere adattato per molte attività diverse.TransformerUn tipo di architettura di rete neurale che alimenta i modelli linguistici moderni e gestisce bene le sequenze come il testo.InferenzaLa fase in cui un modello AI addestrato viene effettivamente usato per produrre una risposta o un risultato da un nuovo input.GPTUna famiglia di large language model - GPT sta per Generative Pre-trained Transformer.Apprendimento supervisionatoUn metodo di apprendimento automatico in cui un modello impara da esempi già etichettati con la risposta corretta.Apprendimento non supervisionatoUn metodo di apprendimento automatico in cui un modello trova pattern in dati privi di etichette o risposte corrette.Apprendimento per rinforzoUn metodo di apprendimento automatico in cui un modello impara per tentativi ed errori, guidato da ricompense per i buoni risultati.
Costruire con l'AI
APIUn modo definito per far comunicare due sistemi software e condividere dati o funzionalità.Automazione dei flussi di lavoroImpostare una serie di attività che girano in automatico collegando tra loro le tue app e i tuoi strumenti.Retrieval-Augmented GenerationUna tecnica che permette a un'AI di cercare prima informazioni rilevanti, poi usarle per dare una risposta più accurata.EmbeddingUn modo per trasformare testo o altri dati in numeri che ne catturano il significato, così l'AI può confrontarne la somiglianza.Database vettorialeUn database costruito per memorizzare embedding e trovare rapidamente informazioni per significato invece che per parole esatte.Orchestrazione AICoordinare più modelli AI, strumenti e passaggi affinché lavorino insieme come un unico sistema fluido.Output strutturatoRisposte AI restituite in un formato fisso e organizzato, così altri software possono usarle in modo affidabile.Modello AIIl programma addestrato al centro di uno strumento AI, che riceve un input e produce un output.
Prompting e lavoro con l'AI
PromptL'istruzione o la domanda che dai a un'AI per dirle cosa vuoi che faccia.Prompt EngineeringLa competenza di scrivere e affinare i prompt per ottenere risultati accurati e utili dagli strumenti AI.Prompt di sistemaUn'istruzione dietro le quinte che definisce ruolo, tono e regole di un'AI per un'intera conversazione.TokenUn piccolo frammento di testo - una parola o parte di una parola - che un modello AI legge e genera un pezzo alla volta.Finestra di contestoLa quantità massima di testo che un modello AI può considerare in una volta, incluso il tuo input e la sua risposta.Allucinazione AIQuando un'AI produce informazioni che suonano sicure e plausibili ma sono in realtà scorrette o inventate.Apprendimento Zero-ShotQuando un'AI porta a termine un'attività senza che le sia stato dato alcun esempio, basandosi solo sul suo addestramento generale.Apprendimento Few-ShotGuidare un'AI includendo alcuni esempi nel tuo prompt così segue il pattern che vuoi.Chain-of-Thought PromptingUna tecnica di prompting che chiede a un'AI di ragionare passo dopo passo, migliorando l'accuratezza su attività complesse.Prompt ChainingScomporre un'attività in più prompt, in cui ogni passaggio AI passa il proprio output al successivo.
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