I dati sono il centro dell’Intelligenza Artificiale e per questo Hugging Face mette a disposizioni un intero sistema di condivisione di dataset. Impariamo a conoscere queste strutture per poterle sfruttare nell’addestramento dei modelli e saper condividere i nostri bacini di informazioni
Hugging Face è il grande hub dell’Intelligenza Artificiale. E’ un punto d’incontro tra sviluppatori, aziende, ricercatori finalizzato alla condivisione di modelli, dataset e applicazioni. Con le sue librerie Python mette tutto ciò a nostra disposizione in maniera estremamente facile. Scopriamolo!
Mettiamoci al lavoro con le API di OpenAI utilizzando il linguaggio Python, estremamente pratico come sempre. Basteranno poche righe di codice per poter integrare in un nostro programma tutta la potenza dell’Intelligenza Artificiale generativa. Scopriamo come
ChatGPT ha sconvolto il mondo dimostrando come le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale generativa possano essere messe a disposizione della propria utenza in modo molto semplice. Alla base di tutto ciò, ci sono le API che OpenAI offre ed in questo screencast iniziamo a capire come funzionano
L’Intelligenza Artificiale, al giorno d’oggi, diventa sempre più generativa ovvero capace di creare contenuti in modo simile a ciò che potrebbe fare un essere umano. Cerchiamo di orientarci tra algoritmi, principi concettuali e LLM
NLTK dispone di moltissime funzionalità delle quali alcune mettono in campo capacità di analisi piuttosto evolute. In questo screencast parliamo della possibilità di analizzare automaticamente la struttura del testo scoprendo quale ruolo ha ogni singola parola all’interno della frase.
L’ambiente NLTK offre una gamma completa di strumenti per l’analisi del linguaggio naturale. In questo screencast, incontriamo lo stemming, tecnica fondamentale per la semplificazione del testo, e ragioniamo sulle sue potenzialità soprattutto pensando ad una lingua complessa come l’Italiano.
Il linguaggio naturale rappresenta il formato dati più diffuso in assoluto sebbene il più ostico da interpretare automaticamente. Esiste in Python NLTK, uno dei framework più usati al mondo in materia, che parte dalla manipolazione del testo fino a spingersi alle tecniche di Intelligenza Artificiale
La Face Detection può essere applicata velocemente in Javascript, integrando codice in una semplice pagina HTML. Ci viene incontro una libreria molto diffusa, face-api.js, che conosceremo in questo screencast. Ciò dimostrerà come l’Intelligenza Artificiale può essere davvero a disposizione di tutti
Sperimentare personalmente la Face Detection può risultare molto complesso, ma esistono condizioni che permettono di svolgere esercizi in maniera molto agevole. In questo screencast, vedremo come tutto ciò possa davvero diventare semplice con Python, OpenCV ed un modello già perfettamente istruito