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Mappa delle conoscenze AI

Nota: Questo documento è una traduzione automatica della versione originale in inglese.

Mappa delle conoscenze AI

Questa pagina è una guida di navigazione a tutti gli explainer legati all'AI nel wiki DecAIHub. È pensata per i nuovi arrivati — sia che tu stia leggendo la tua prima scheda progetto o cercando di capire cosa significhi "AI/Agents" in un'etichetta di categoria. Usala come indice, come albero dei concetti e come insieme di percorsi di lettura consigliati.

In sintesi: questa è una mappa, non un'enciclopedia. Ogni voce qui sotto rimanda a un articolo autonomo. Parti da dove si trova la tua domanda, segui i link, torna qui quando hai bisogno di orientarti.

Aggiungi questa pagina ai preferiti se passi spesso dagli argomenti di verifica (cosa conta come prova) a quelli di tecnologia (cos'è un modello o un agente). Le sezioni seguenti sono ordinate in modo che tu possa passare dai concetti di alto livello alle pagine dei cluster specializzati senza perdere il filo.

Inizia da qui

Se sei nuovo su DecAIHub e nella verifica del crypto AI, leggi prima questi quattro articoli:

  1. Che cos'è l'intelligenza artificiale — il punto di partenza più ampio.
  2. Che cos'è un AI component — il concetto centrale in ogni scheda progetto.
  3. Come leggere una scheda progetto — cosa significa ogni campo e dove guardare.
  4. Che cos'è DecAI Fit — il punteggio 0-6 che riassume la verificabilità di un progetto.

Albero dei concetti

Gli articoli di questo wiki formano una gerarchia. L'indentazione qui sotto mostra le relazioni genitore-figlio.

Percorsi di lettura

"Sto leggendo la mia prima scheda progetto"

  1. Che cos'è un AI component — comprendi il campo centrale.
  2. AI component vs caso d'uso — scopri perché sono cose separate.
  3. Come funzionano le categorie AI composite — decodifica l'etichetta di categoria.
  4. Come leggere una scheda progetto — panoramica completa di ogni campo.

"Voglio capire se l'AI è reale"

  1. Come capire se un progetto ha davvero l'AI — il framework di verifica.
  2. Cosa conta come prova di AI — cosa si qualifica come prova.
  3. Cosa non conta come prova — i falsi positivi più comuni.
  4. AI washing, Onchain washing, Token washing — segnali di allarme.

"Voglio sapere cosa significa una specifica categoria AI"

  1. Scegli la categoria: AI/Agents | AI/Compute | AI/Inference | AI/Data | AI/Analytics | AI/Training.
  2. Leggi l'articolo sul componente corrispondente: Agenti | Calcolo | Inferenza | Dati | Analitica | Addestramento.
  3. Per le sfumature specifiche degli agenti: Che cos'è un agente AI e Assistente, copilot, chatbot, agente.

"Voglio capire la tecnologia AI in sé"

  1. Che cos'è l'intelligenza artificiale — la panoramica del campo.
  2. Che cos'è un modello AI — il mattone fondamentale.
  3. Che cos'è il machine learning — come i modelli imparano dai dati.
  4. Che cos'è un large language model — il tipo di modello più comune nel crypto AI.
  5. Che cos'è l'inferenza — come un modello addestrato produce output.
  6. Benchmark e metriche di qualità — come si misura la qualità dei modelli.

Domande frequenti

Devo leggere tutti gli articoli collegati?

No. Usa questa pagina per scegliere un percorso; ogni explainer è autonomo. Torna qui quando hai bisogno di un promemoria su come gli argomenti si collegano — per esempio, come i livelli delle prove si rapportano alla formulazione dell'AI component.

Dove dovrei andare se un articolo usa un termine che non conosco?

Apri l'Albero dei concetti qui sopra e segui l'articolo genitore (per esempio, da LLM su fino a intelligenza artificiale), oppure vai a Come leggere una scheda progetto per le definizioni dei campi.

Riferimenti esterni

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