L’AI è ovunque e sarà sempre più rilevante negli anni a venire. Scopo di questa serie è quello di spiegarvi cosa c’è dietro a una rete neurale, perché fanno quello che fanno. Ripercorriamo con completezza la storia delle reti neurali dagli anni 50 fino alla odierna GPT, concentrandoci sulle reti che trattano il linguaggio.
00:00:00 – Intro
00:00:17 – Disclamer iniziale
00:01:24 – Definizione di AI
00:02:59 – Task e Task nell’NLP
00:08:25 – Perché le reti neurali?
00:10:58 – Percettrone
00:19:00 – Esempio del Percettrone
00:29:40 – Feed Forward Networks
00:32:30 – Esempio di FFN
00:58:30 – Dal testo ai numeri: 1 of V Encoding
01:04:24 – Intro agli embeddings
01:13:00 – Distributional Hypotesis e co-occurence matrix
01:24:45 – GIGACHAD Mikolov e word2vec
01:40:35 – Le reti neurali sono black box
01:44:25 – Boolean
01:52:39 – Visualizzazione degli embeddings
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