RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models

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MINDMAP
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INTRODUZIONE ALL'AI
- Che cos'è l'intelligenza artificiale
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SFIDE ETICHE
- L'intelligenza artificiale e il debito cognitivo
- What is AI Ethics?
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FUNZIONALITA' DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE
- Funzionalità di intelligenza artificiale: build, buy o outsource
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PRINCIPI DI FUNZIONAMENTO LLM
- Principi di funzionamento dei Large Language Models
- Risks of Large Language Models (LLM)
- Come pensa un’intelligenza artificiale? | Giulio Deangeli | TEDxBari
- What is MLOps?
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PROMPT ENGINEERING
- Principi fondamentali di Prompt Engeenering
- 4 Methods of Prompt Engineering
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TEXT GENERATION
- Principali strumenti per la text generation
- Strumenti AI per creare contenuti in modo semplice
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FLUSSI DI LAVORO AGENTICI
- Flussi di lavoro agentici e agenti autonomi
- Generative vs Agentic AI: Shaping the Future of AI Collaboration
- What is MCP? Integrate AI Agents with Databases & APIs
- AI Agents, Clearly Explained
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IMPATTO AI SULLE AZIENDE
- Impieghi dell'AI nel mondo aziendale
- 3 examples of AI transforming business processes
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RETI NEURALI
- Reti digitali e Intelligenza Artificiale
- Neural Networks Explained in 5 minutes
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APPIATTIMENTO DELLE GERARCHIE
- Appiattimento delle Gerarchie negli Agenti AI
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MIGLIORAMENTO CONTINUO
- Miglioramento continuo e cicli di feedback nell'AI
- How to Make AI More Accurate: Top Techniques for Reliable Results
- RAG vs Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Optimizing AI Models
- Ethical Considerations for generative AI | Sriram Natarajan | TEDxWoodinville
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QUIZ FINALE
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