Cosa comporta l’addestramento di un modello di intelligenza artificiale?
Imparare ad addestrare un modello di Intelligenza Artificiale (AI) su un nuovo set di dati per la generazione di immagini inizia con il passaggio cruciale della raccolta dei dati. Inizia procurandoti un set di dati di immagini su larga scala pertinente al tuo progetto. Ad esempio, se dovessimo sviluppare un’intelligenza artificiale per generare arte digitale, set di dati come ImageNet, un vasto archivio di immagini etichettate, potrebbero fungere da punto di partenza logico. Dopo aver ottenuto le immagini, è necessario preelaborare i dati: il processo potrebbe comportare il rimodellamento delle immagini, la normalizzazione dei valori dei pixel o la modifica degli spazi colore per le esigenze del progetto.
Come viene eseguito l’addestramento del modello AI?
Successivamente, ti immergerai nell’effettivo training del modello sulla piattaforma di machine learning prescelta. Piattaforme come Tensorflow o Pytorch sono scelte standard del settore perché sono potenti, flessibili e altamente personalizzabili. Fornisci le tue immagini preelaborate al modello e quindi, attraverso numerose iterazioni (epoche), il tuo modello impara a generare immagini simili. Per accelerare questo processo ad alta intensità di risorse, l’ideale sarebbe una GPU avanzata, magari collegata tramite un servizio di cloud computing come AWS, Google Cloud o Azure.
L’intelligenza artificiale può generare arte?
Ad esempio, un progetto dello sviluppatore di software Robbie Barrat prevedeva l’addestramento di un’intelligenza artificiale sui ritratti di nudo classici. Attraverso la preelaborazione dei dati e l’addestramento dei modelli, l’intelligenza artificiale di Barrat ha iniziato a generare opere d’arte convincenti e impressionanti. Barrat e altri esperti di intelligenza artificiale sfruttano spesso piattaforme come GitHub e Stack Overflow che fungono da archivi di codice e comunità collaborative per la risoluzione dei problemi.
Quali risorse sono disponibili per la formazione sull’intelligenza artificiale?
1. Tensorflusso
– Pro: gratuito, open source, flessibile, supporta l’API Keras
– Contro: Complesso rispetto ad altre piattaforme
– Prezzo: gratuito
– Tensorflusso
– Breve descrizione: TensorFlow è una piattaforma open source end-to-end completa con una varietà di strumenti che consente agli sviluppatori di costruire e addestrare modelli ML.
2. Google Cloud
– Pro: integrato con altri servizi Google, conveniente, veloce
– Contro: un po’ complicato da configurare
– Prezzo: vari piani tariffari
– Breve descrizione: Google Cloud è una suite di servizi di cloud computing che consente agli sviluppatori di ML di sfruttare la potente infrastruttura di Google.
3. Coursera
– Pro: offre corsi delle migliori università, apprendimento autogestito, certificazione fornita
– Contro: alcuni corsi possono essere costosi
– Prezzo: varia in base al corso, alcuni sono gratuiti
– Coursera
– Breve descrizione: Coursera offre una gamma di corsi in cui puoi imparare da professori di livello mondiale.
Quali saranno le prospettive dell’intelligenza artificiale nella generazione di immagini?
Tra dieci anni, probabilmente vedremo modelli di intelligenza artificiale generativa creare immagini ancora più incredibili. I modelli incorporeranno una comprensione percettiva avanzata, decodificando gli indizi contestuali nell’immagine per generare opere d’arte accurate e ricche di sfumature. I generatori di immagini AI non solo padroneggeranno l’estetica ma anche una comprensione complessa di vari stili artistici attraverso linee temporali e culture. Il processo di formazione di questi modelli diventerà più fluido con piattaforme integrate che offrono flussi di lavoro semplificati.
Come si evolveranno le tecnologie di formazione?
Il cloud computing diventerà ancora più indispensabile e potremmo vedere l’aumento dei servizi di cloud quantistico accelerare la velocità di addestramento dei modelli. L’educazione basata sull’apprendimento automatico potrebbe diventare un luogo comune, integrata nei programmi delle scuole superiori o onnipresente nei luoghi di lavoro. Le comunità di intelligenza artificiale continuerebbero a crescere, promuovendo un ampio scambio di conoscenze e una collaborazione. La generazione di immagini tramite intelligenza artificiale ridefinirà la creatività e l’innovazione, fondendo arte e scienza come mai prima d’ora.