Accademia Nymrio
Comprendere i sistemi dietro software intelligente.
Impara l'intelligenza artificiale fin dall'inizio, quindi crea agenti e sistemi di conoscenza. Corsi con spiegazioni, diagrammi, esempi ed esercizi in rumeno e inglese.
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Impara in sequenza. Ritorno per argomento.
Ogni traccia costruisce un modello mentale alla volta. Segui il percorso completo o trova la lezione che risponde al problema che hai di fronte.
Questo corso è attualmente visualizzato in inglese.
12 tracce · 77 lezioniPagina 1 Di 3
Percorso 01
L'intelligenza artificiale dall'inizio
Comprendere i modelli, l'apprendimento e i limiti dell'intelligenza artificiale.
F01Cos'è l'intelligenza artificiale?L’intelligenza artificiale è un insieme di metodi che aiutano i computer a risolvere compiti.F02Come impara una macchina?Un modello apprende le relazioni dagli esempi, come un apprendista che vede molti casi.F03Cos'è un LLM e come risponde?Un LLM crea risposte token per token.F04Contesto e memoria: cosa vede l'IA?Il contesto è il banco di lavoro del modello.F05Perché l’intelligenza artificiale può essere sicuramente sbagliata?Una risposta ben scritta può nascondere un fatto sbagliato.F06Chatbot, assistente, agente e sistema agenticoI nomi commerciali possono non essere chiari.F07IA multimodale in un linguaggio sempliceL’intelligenza artificiale multimodale può combinare testo, immagini, audio o video.F08La tua prima conversazione utile sull'intelligenza artificialeUna conversazione utile inizia con un risultato concreto, non con una formula segreta.
Percorso 02
Modelli, stimoli e contesto
Scegli i modelli e le istruzioni di costruzione che puoi verificare.
P01Ingegneria rapida senza formule magicheUn prompt è un breve brief per l'intelligenza artificiale.P02Ingegneria del contesto: cosa arriva al modello?L'ingegneria del contesto seleziona ciò che vede il modello.P03Temperatura, limiti e sforzo di ragionamentoLe impostazioni del modello presentano dei compromessi.P04Come scegliere un modello di intelligenza artificiale adattoIl modello migliore per te riesce a portare a termine le tue attività a costi e latenza accettabili.P05Output strutturato e chiamata degli strumentiI dati strutturati aiutano il software a leggere una risposta, ma sia la struttura che il significato richiedono la convalida.P06Ragionamento e verificaUn piano visibile aiuta a seguire un’attività ma non è la prova completa del processo interno del modello.P07Prompt, RAG o messa a punto?Questi metodi cambiano cose diverse.
Percorso 03
Creazione e utilizzo di agenti
Trasforma una conversazione in un agente con strumenti e confini chiari.
A01Anatomia di un agente AIUn agente AI è più di un modello: è un ciclo con un obiettivo, strumenti, stato e regole di arresto.A02Il tuo primo agente nell'applicazioneCostruisci la guida Luna Workshop partendo da un ruolo chiaro e alcuni test.A03Un agente connesso alla conoscenzaUn agente può consultare RAG come strumento di conoscenza.A04Un agente che utilizza gli strumenti MCPMCP fornisce funzionalità con contratti espliciti.A05Ricerca sul Web ed esecuzione di codiceLa ricerca sul Web trova informazioni pubbliche; l'esecuzione del codice può controllare un calcolo.A06Autonomia limitata e intervento umanoUn agente utile non ha bisogno di diritti illimitati.
Percorso 04
Sistemi agenti e flussi di lavoro
Esplora tutti e sette i modelli di orchestrazione.
W01Cos’è un sistema di intelligenza artificiale ad agenti?Un sistema ad agenti organizza decisioni, strumenti e stato verso un obiettivo.W02ReAct: decidere, agire, osservareReAct alterna decisioni e azioni in base ai risultati osservati.W03Reflection: migliorare la prima bozzaLa riflessione assomiglia a uno scrittore ed editore.W04Sequential: una squadra che lavora in ordineIl sequenziale è un relè: l’uscita di uno stadio diventa l’ingresso dello stadio successivo.W05Orchestrator: coordinatore e specialistiL'orchestratore sceglie gli specialisti adatti e può continuare dopo i loro risultati.W06Router: invia le richieste allo specialista giustoIl router classifica l'intento e sceglie un ramo specializzato.W07Parallel: più prospettive contemporaneamenteParallel distribuisce sottoattività indipendenti e quindi aggrega i risultati.W08Plan-and-Execute: pianifica, agisci, adattaPlan-and-Execute separa la pianificazione, l'esecuzione delle fasi e la revisione del piano dopo i risultati.W09Multi-agente: scegliere e combinare modelliMulti-agente descrive la collaborazione, non un passaggio universale.