Fornire una comprensione approfondita dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) e della Generative AI. Sviluppare le competenze necessarie per implementare e utilizzare LLM in vari contesti applicativi. Esplorare le implicazioni etiche e l'impatto sociale dell'uso dei LLM e della Generative AI.

Comprendere i principi fondamentali dei LLM e della Generative AI. Capacità di usare al meglio modelli di linguaggio utilizzando librerie di machine learning. Analizzare e valutare le prestazioni dei LLM in vari compiti. Identificare e discutere le considerazioni etiche legate all'uso di LLM.

Introduzione ai LLM e alla Generative AI (4 ore) Architetture di Modelli di Linguaggio (8 ore) Reti neurali Transformer, BERT e GPT Addestramento di LLM (8 ore) Dataset e preprocessing Tecniche di ottimizzazione Applicazioni dei LLM (8 ore) Generazione di testo Traduzione automatica Chatbot e assistenti virtuali Strumenti e Framework (4 ore) TensorFlow e PyTorch Librerie specifiche per NLP Valutazione e Fine-tuning (4 ore) Metriche di valutazione Tecniche di fine-tuning Etica e Impatti Sociali (4 ore) Bias nei modelli di linguaggio Impatti sociali e regolamentazione Progetto Pratico (8 ore) Implementazione di un LLM Presentazione del progetto

"Deep Learning" di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville "Natural Language Processing with PyTorch" di Delip Rao, Brian McMahan Articoli e risorse online su LLM e Generative AI

Lezioni frontali Esercitazioni pratiche in laboratorio Discussioni di gruppo e analisi di casi studio Progetti pratici e presentazioni

Presentazioni orali Partecipazione attiva alle lezioni e discussioni

Capacità di applicare le conoscenze acquisite durante il corso Chiarezza espositiva e capacità di argomentazione