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Deep Learning per Applicazioni Avanzate
| Settore scientifico disciplinare | Numero crediti formativi (CFU) | Docente |
| ING-INF/05 | 9 | Luca Pascarella |
Lezioni
I principi fondamentali del Prompt Engineering
Il secondo principio - La strutturazione del formato
Il terzo principio - Fornire degli esempi
Quarto principio - La valutazione della qualità
Quinto principio - La divisione del lavoro
Introduzione agli LLM
Le architetture Transformer
Il funzionamento di un LLM
Gli LLM per la generazione del testo
Il Prompt Engineering applicato a ChatGPT
Il chunking nei LLM
Dagli Instruct ai Chat Tools
Progettare applicazioni LLM
Gestione del contenuto nei sistemi basati su LLM
Progettare Prompt Efficaci
Function Calling con LLM
Meta prompting
LangChain per il Prompt Engineering
LangChain: Funzionalità avanzate
Creazione e utilizzo di catene di LLM Chains e Agents
Text-processing con LangChain
RAG con LangChain
Utilizzo della Memoria nei LLM
Integrazione tra Prompt Engineering e Diffusion Models
Altri modelli e scelta del modello di LLM
Workflow con LLM
Generazione di immagini con Midjourney
Tecniche avanzate per generazione di immagini con Stable Diffusion
La progettazione di un'applicazione AI-driven
