Panoramica del Corso
Questo corso completo copre i concetti fondamentali e le architetture dietro i moderni sistemi di IA generativa. Dalle architetture transformer ai modelli di diffusione.
1
Architettura Transformer
Immersione profonda nei meccanismi di attenzione, strutture encoder-decoder e le innovazioni che hanno reso possibili i LLM moderni.
Attenzione
Self-Attention
Codifica Posizionale
2
Large Language Models
Comprendere GPT, Claude, Llama e altre architetture LLM. Paradigmi di training, tokenizzazione e leggi di scala.
GPT
Claude
Tokenizzazione
3
Prompt Engineering
Padroneggia l'arte di creare prompt efficaci. Few-shot learning, chain-of-thought e tecniche avanzate.
Few-Shot
CoT
System Prompts
4
Modelli di Diffusione
Come funziona la generazione di immagini. Comprendere DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion.
Stable Diffusion
DALL-E
ControlNet
Esercizi Pratici
- Implementare il meccanismo di attenzione da zero in PyTorch
- Fine-tune di un piccolo transformer su dati personalizzati
- Costruire un framework di prompt engineering con template
- Creare un confronto tra diverse API LLM
- Generare immagini con Stable Diffusion e analizzare il processo
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