Corso intensivo — 16 ore in 4 giornate

FORMAZIONE IA
— BASE

Prof. Francesco Zaccaria

Un piccolo corso a zero requisiti in ingresso per familiarizzare con l'intelligenza artificiale generativa in ambiente professionale: 16 ore in quattro giornate per capire che cos'è, come funziona e come usarla davvero nel lavoro di tutti i giorni. È pensato soprattutto per chi non programma: professionisti, studenti universitari, curiosi. Il percorso è progressivo (testi, immagini, lavoro d'ufficio) e alterna la teoria essenziale a molte esercitazioni pratiche.

L'obiettivo non è imparare uno strumento, che domani sarà già cambiato, ma acquisire un metodo: formulare richieste efficaci, verificare ciò che la macchina restituisce, riconoscerne errori e allucinazioni, decidere con consapevolezza dove l'IA aiuta e dove no.

Slide (salienti dispense)

Ogni giornata viene pubblicata qui il giorno stesso della lezione, in versione navigabile e in PDF.

Metodologia

Tre poli del corso: seminario, laboratorio, condivisione, in ciclo. seminario teoria, storia, fonti laboratorio prove con l'IA condivisione discussione in aula

Il sito è la fonte principale del corso: contiene le pagine delle dispense visibili a schermo, usate in aula, e scaricabili in PDF, pronte per la stampa.

Gradiente IA e suo uso in questo corso

Un corso è un lavoro composto: l'intelligenza artificiale è entrata in modo diverso in ciascuna parte. Per questo il livello si dichiara parte per parte, con Gradiente IA.

Parte del corsoGradiente IA
Progettazione didatticaGradiente IA · Livello 2 · Ideazione2/5IDEAZIONE
Slide e materialiGradiente IA · Livello 4 · Regia4/5REGIA
Strumenti del sitoGradiente IA · Livello 4 · Regia4/5REGIA
Verifica finaleGradiente IA · Livello 4 · Regia4/5REGIA

Etichette: Gradiente IA di Francesco Zaccaria, Livelli di integrazione dell'IA tratti da AIAS v2 di Mike Perkins, Leon Furze, Jasper Roe e Jason MacVaugh (licenza CC BY-NC-SA 4.0). Icone: Lucide (licenza ISC).

Giornata 1

Introduzione all'IA generativa

Come funziona un modello linguistico, da dove viene, perché sbaglia.

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0 — Apertura
  1. FORMAZIONE IA — BASE
  2. Introduzione all'IA generativa
  3. Il tatuaggio “hello” su un braccio, a una manifestazione a Londra
  4. Chi sono
  5. Quattro giornate, un percorso
  6. Come lavoreremo
  7. Braccia alzate a una manifestazione a Londra, sullo sfondo il Big Ben
  8. Patto d'aula
  9. Gradiente IA: cinque livelli d'uso dell'IA
  10. Tre parole per dire che cos'è l'IA
  11. Le vostre parole

1 — Che cos'è l'intelligenza?
  1. Che cos'è l'intelligenza?
  2. Fare cose per risolvere un problema o raggiungere un obiettivo.
  3. Uno scimpanzé impila casse di legno per raggiungere un frutto appeso
  4. Sicuri che sia soltanto questo?
  5. La voce «Intelligenza» del dizionario Tommaseo-Bellini
  6. Propongo di considerare la domanda: “Le macchine possono pensare?”
  7. Il gioco dell'imitazione
  8. L'illusione della comprensione
  9. Il Turco meccanico di Wolfgang von Kempelen, incisione del 1783
  10. Una macchina che gioca a scacchi…
  11. Il cavallo Clever Hans con il suo addestratore, 1910
  12. Clever Hans, il cavallo che praticava l'aritmetica
  13. ELIZA e l'effetto ELIZA
  14. Gli utenti di Eliza si confidavano con un software. È come parlare con una pianta?

2 — Una storia lunga settant'anni
  1. Una storia lunga settant'anni
  2. Estate 1956, Dartmouth College: dieci ricercatori danno un nome a un'idea. Intelligenza artificiale.
  3. Ogni aspetto dell'apprendimento o di qualunque altra caratteristica dell'intelligenza può in linea di principio essere descritto con tanta precisione da poter costruire una macchina che lo simuli.
  4. Sistemi esperti: se… allora…
  5. Schermata iniziale di Avventura nel castello (versione MS-DOS, 1987)
  6. Un'avventura fatta di regole
  7. Perché le regole scritte a mano non bastano
  8. Gli inverni dell'IA
  9. Uno, l'intelligenza artificiale di PK (1996), nella scheda di Inducks
  10. Kasparov contro Deep Blue, 11 maggio 1997
  11. Apprendimento automatico
  12. Un esempio: la posta indesiderata
  13. Due fasi
  14. Reti neurali: miliardi di manopole
  15. Neuroni del cervello e pesi dei modelli di IA, in miliardi — infografica
  16. 2009–2012: ImageNet
  17. Funziona, non sappiamo come.
  18. La scatola nera
  19. 2017: l'architettura transformer
  20. Da vedere — 14′: Federico Ruggeri — Come funzionano i grandi modelli linguistici (LLM)?, dalla serie «Dentro l'IA», Zanichelli (2026)
  21. 2022: ChatGPT
  22. Meno di quattro anni, più di un miliardo di utenti.
  23. Utenti delle IA e popolazione mondiale, in milioni — infografica
  24. Emulazione dei supercomputer MAGI di Evangelion pubblicata su GitHub da Tomasz Rewak

3 — Dentro un grande modello linguistico
  1. Dentro un grande modello linguistico
  2. LLM
  3. Prevedere la parola successiva
  4. Token: parole e pezzi di parole
  5. Una distribuzione di probabilità
  6. Indovina il token
  7. Il dialogo è una finzione
  8. La finestra di contesto
  9. Rappresentazioni vettoriali
  10. You shall know a word by the company it keeps.
  11. “Pesca”: frutto o sport?
  12. Quattro fasi di addestramento
  13. 1. Pre-addestramento
  14. 2. Affinamento supervisionato
  15. 3. Allineamento
  16. 4. Ricompense verificabili
  17. Pausa

4 — Imparare dal mondo, imparare dai dati
  1. Imparare dal mondo, imparare dai dati
  2. Muoversi per vedere
  3. Schema del carosello di Held e Hein
  4. Held & Hein, 1963
  5. Il risultato
  6. Apprendimento relazionale, apprendimento statistico
  7. La nostra rappresentazione
  8. La loro rappresentazione
  9. Le IA hanno una rappresentazione del mondo. È coerente con la nostra?
  10. Emozioni dentro i modelli?
  11. Pensiero veloce, pensiero lento
  12. Sistema 0

5 — Quanto è generale l'IA generale?
  1. Quanto è generale l'IA generale?
  2. IA ristretta
  3. AGI
  4. Gli LLM non sono ancora AGI. Lo saranno?
  5. AGI testuale
  6. AGI multimodale
  7. Il dibattito
  8. La frontiera frastagliata
  9. Prestazioni frastagliate
  10. Il risultato dipende da noi
  11. L'IA è anche geopolitica

6 — Allucinazioni ed errori
  1. Allucinazioni ed errori
  2. “La capitale dell'Australia è S…”
  3. L'allucinazione non è un guasto
  4. Un token sbagliato trascina la frase
  5. Caso: Mata contro Avianca Inc.
  6. Fandonie e bugie
  7. Errori e sviste
  8. L'errore umano è prevedibile. L'errore dell'IA no.
  9. Guardare l'errore
  10. Eadweard Muybridge, The Horse in Motion, 1878
  11. Esplorare l'errore per capire
  12. Safari degli errori
  13. Safari degli errori: condivisione

7 — Cosa portiamo a casa
  1. Cosa portiamo a casa
  2. Le parole della giornata
  3. Tre idee da ricordare
  4. Da vedere / Da leggere
  5. Fonti della giornata
  6. Domani: mani in pasta.

Giornata 2

Creare testi con l'IA

Scrivere istruzioni efficaci, produrre testi con senso critico.

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0 — Apertura
  1. Creare testi con l'IA
  2. Ieri in poche parole
  3. Oggi: laboratorio
  4. Regola del giorno: condividiamo istruzioni e risultati

1 — Anatomia di un prompt
  1. Anatomia di un prompt
  2. Che cos'è una strategia? — schema da R. M. Grant
  3. Un prompt è un brief
  4. MAPS: le quattro parti del brief
  5. Mission: obiettivo e ruolo
  6. Mission: “Agisci come un esperto” è troppo generico
  7. Audience: pubblico e tono di voce
  8. Place: il contesto
  9. Place: esempi dal contesto
  10. Place: file e allegati di contesto invece di lunghe spiegazioni
  11. Safeguard: vincoli e barriere
  12. Safeguard: formato del risultato
  13. Safeguard: concedi domande prima di iniziare il “pensiero profondo”
  14. Prompt debole
  15. Prompt forte
  16. Il tuo prompt a colori: Mission, Audience, Place, Safeguard
  17. Dal testo al grafico: trasformalo in un'infografica con un agente IA

2 — Far ragionare, non far indovinare
  1. Far ragionare, non far indovinare
  2. Catena di ragionamento (CoT, Chain of Thought)
  3. Tracce di ragionamento: il taccuino del modello
  4. Modelli che “pensano”: livelli di sforzo
  5. La finestra di contesto si riempie
  6. Degrado del contesto
  7. Compattazione: il riassunto che dimentica
  8. Buone pratiche: conversazioni brevi, progetti, istruzioni fisse
  9. Gli strumenti di oggi: ChatGPT, Claude, Gemini, Mistral, DeepSeek

3 — Laboratorio: testi
  1. Laboratorio: testi
  2. Cinque cose che un modello fa bene con i testi
  3. Sintetizzare un documento lungo
  4. La storia, con parole nostre
  5. Esercizi di stile: una storia, tanti modi (Queneau, 1947)
  6. Gilberto Govi, in gilet, indica col dito l'asola in alto; accanto Rina Gaioni
  7. Dal testo alla tabella: estrarre dati
  8. Un brief di comunicazione (per chi fa marketing)
  9. Un concept di progetto (per chi fa design)
  10. Verificare: fatti, numeri, citazioni
  11. La responsabilità resta tua
  12. Pausa

4 — Chiusura
  1. Le parole della giornata
  2. Da provare: Invito al test: i più noti modelli con una versione gratuita
  3. Per approfondire: Lo sguardo come impronta: il modo in cui esploriamo una scena rivela priorità personali, al punto da riconoscerci. Haskins, Packard, Robertson (Dartmouth), PNAS, 2026
  4. Fonti della giornata

Giornata 3

Creare immagini con l'IA

Generare immagini e altri media con senso critico: come nascono, come si scrivono le istruzioni, dove sbagliano.

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0 — Apertura
  1. Creare immagini con l'IA
  2. Ieri in tre immagini
  3. Oggi: oltre il testo

1 — Oltre il testo
  1. Oltre il testo
  2. Multimodale: più modi di ingresso e di uscita
  3. Immagini: dal rumore alla forma (modelli a diffusione)
  4. Prima del modello a diffusione: due reti in gara (GAN, Generative Adversarial Network)
  5. Da provare — ricarica la pagina: Phillip Wang — This Person Does Not Exist (2019), volti generati con StyleGAN a partire da 70.000 foto prese da Flickr
  6. Da vedere: Fei-Fei Li — Come stiamo insegnando ai computer a capire le immagini (TED, 2015, 18′): ImageNet, milioni di foto etichettate a mano per addestrare la visione artificiale
  7. Una parola di ieri, in immagine
  8. Video
  9. Voce: sintesi e clonazione
  10. Musica
  11. Dall'immagine al testo: descrivere, leggere, analizzare
  12. Una mappa degli strumenti (settembre 2026)
  13. Il falso perfetto
  14. Papa Francesco con un piumino bianco lungo
  15. Fotogramma del video falso del marzo 2022
  16. Deepfake: riconoscerli, non produrli

2 — Un'orchestra di modelli
  1. Un'orchestra di modelli
  2. Un flusso di lavoro multimodale
  3. La pagina di Dream Recorder sul sito dello studio Modem
  4. Dream Recorder: dal sogno raccontato al video
  5. E il sogno, dove finisce?
  6. Esempio: dal testo alla campagna visiva
  7. Il modello linguistico scrive le istruzioni per il modello di immagini
  8. Dove si perde qualità a ogni passaggio
  9. Chi tiene la regia
  10. Pausa

3 — Laboratorio: immagini
  1. Laboratorio: immagini
  2. Anatomia di un prompt per immagini
  3. Soggetto e azione
  4. Sfondo e contesto
  5. Stile: descrittori e riferimenti
  6. Fotografia: composizione, luce, inquadratura
  7. Formato e proporzioni
  8. Esercizi di stile per immagini: una scena, tre stili
  9. L'avatar di Sam Altman su X, rifatto «in stile Studio Ghibli» con GPT-4o, marzo 2025
  10. Chiedere uno stile d'artista: il nodo del diritto d'autore
  11. Moodboard in due iterazioni
  12. Campagna visiva: tre immagini coerenti
  13. Gli artefatti: mani, testo, prospettiva
  14. Non solo errori: marchi e rappresentazione
  15. Com'è “una casa”?
  16. Da leggere: Basu, A., Babu, R. V., Pruthi, D. (2023). Inspecting the Geographical Representativeness of Images from Text-to-Image Models. ICCV 2023
  17. I pregiudizi nelle immagini

4 — Chiusura
  1. Le parole della giornata
  2. Fonti della giornata
  3. Domani: l'IA al lavoro, sotto controllo.

Giornata 4

Applicazioni e controllo dell'IA nel lavoro d'ufficio

Dove l'IA serve davvero nel lavoro, come funzionano gli agenti e con quali barriere; proteggere i dati, riconoscere i rischi, mettere l'IA in una cornice di controllo umano.

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0 — Apertura
  1. Applicazioni e controllo dell'IA nel lavoro d'ufficio
  2. Ieri: le immagini. Oggi: il lavoro e le sue regole
  3. Punti focali di oggi

1 — Dove serve davvero
  1. Dove serve davvero
  2. Cosa è il lavoro d'ufficio: email, riunioni, documenti, dati
  3. Cosa delegare, cosa no
  4. Frequenza × rischio: una matrice
  5. Se la usi per te, sai dove vanno i risultati. In un'organizzazione si moltiplicano: controllarli è il punto.
  6. La mappa dell'ecosistema: chi è toccato
  7. Gestire le aspettative sul risultato
  8. La catena di montaggio della Ford a Highland Park nel 1913
  9. Aumentare, non automatizzare
  10. Mappa il tuo lavoro

2 — Dal chatbot all'agente
  1. Dal chatbot all'agente
  2. LLM + imbragatura = agente
  3. L'imbragatura: il software attorno al modello
  4. Strumenti: cercare, calcolare, leggere file
  5. Connettori e MCP (Model Context Protocol)
  6. Come si incastrano i pezzi — schema
  7. Dove lavora l'agente — schema
  8. Il ciclo: pianifica, agisci, verifica
  9. Agenti sul computer: esempi di oggi
  10. Cosa sanno fare, dove inciampano
  11. Perché migliorano nei conti: le ricompense verificabili
  12. Chi controlla l'agente?

3 — Barriere di sicurezza
  1. Barriere di sicurezza
  2. Barriere di sicurezza: tre livelli
  3. Emilio Comici in parete in Val Rosandra, legato alla corda
  4. Esempi: la casella svuotata, il database cancellato
  5. Conferma umana prima delle azioni irreversibili
  6. Uno studio: l'IA senza barriere peggiora l'apprendimento

4 — Progettare un assistente
  1. Progettare un assistente
  2. Un atto di design: il kit di Designers Italia
  3. Il profilo del tuo assistente
  4. Da usare: Designers Italia — Intelligenza artificiale

5 — Le regole del gioco
  1. Le regole del gioco
  2. Che cos'è un dato personale
  3. Categorie particolari: salute, opinioni, biometria
  4. GDPR (General Data Protection Regulation, Regolamento generale sulla protezione dei dati): i principi
  5. Cosa succede a ciò che scrivi in un chatbot
  6. Impostazioni: addestramento, conservazione, cronologia
  7. Account personali e account aziendali
  8. AI Act (Reg. UE 2024/1689): quattro livelli di rischio
  9. AI Act: obbligo di alfabetizzazione all'IA (art. 4)
  10. AI Act: trasparenza sui contenuti sintetici
  11. La legge italiana sull'IA (L. 132/2025)

6 — Pulire i dati
  1. Pulire i dati
  2. PII (Personally Identifiable Information, informazioni personali identificabili)
  3. Anonimizzare e pseudonimizzare: la differenza
  4. Oscurare: nomi, codici, indirizzi, dettagli rivelatori
  5. Tecniche pratiche prima dell'invio
  6. Il rischio della reidentificazione
  7. Sanifica questo documento
  8. Verifica a coppie: cosa è sfuggito?

7 — Sicurezza
  1. Sicurezza
  2. Iniezione di istruzioni
  3. Come funziona un'iniezione di istruzioni — schema
  4. Un documento che dà ordini all'agente
  5. Accessi aziendali e permessi minimi
  6. IA ombra: gli strumenti non autorizzati
  7. Sicurezza è compartimentazione.
  8. Pausa

8 — Regole d'oro
  1. Regole d'oro
  2. 1. Registrare processo e strumenti
  3. 2. Mai dare dati personali senza pulizia
  4. 3. Conferma umana per le azioni irreversibili
  5. 4. Dichiarare l'uso dell'IA
  6. 5. Formazione continua

9 — Quattro giornate
  1. Quattro giornate
  2. Cosa portiamo a casa
  3. Tre parole per dire che cos'è l'IA (di nuovo)
  4. Le vostre parole, prima e dopo.

10 — Verifica finale
  1. Verifica finale
  2. Come funziona la verifica
  3. Conoscenze: il questionario
  4. Prova pratica: un prompt per il tuo settore
  5. Bibliografia consigliata per approfondire
  6. Fonti della giornata
  7. Materiali del corso: Slide in HTML e PDF, link, glossario, bibliografia
  8. Grazie

Edizioni dell'insegnamento