Corso intensivo — 16 ore in 4 giornate
Materiali
Slide, video e glossario per continuare da soli dopo la lezione. Le letture consigliate e le fonti sono nella bibliografia.
Slide (salienti dispense)
Ogni giornata viene pubblicata il giorno stesso della lezione, in versione navigabile e in PDF.
- Giornata 1 — Introduzione all'IA generativa Visualizza Salva PDF
- Giornata 2 — Creare testi con l'IA Visualizza Salva PDF
- Giornata 3 — Creare immagini con l'IA Visualizza Salva PDF
- Giornata 4 — Applicazioni e controllo dell'IA nel lavoro d'ufficio Visualizza Salva PDF
- Tutte le giornate pubblicate in un solo PDF Scarica la presentazione unica
Video consigliati
- Fei-Fei Li — Come stiamo insegnando ai computer a capire le immagini (TED, 2015)
- Enkk — Non è mai troppo tardi: 50 minuti per capire l'AI (YouTube)
Glossario
Nel corso scriviamo IA (intelligenza artificiale), non “AI”, tranne nei nomi propri e nei titoli originali. Dove esiste un termine italiano corrente usiamo quello; gli acronimi inglesi restano, ma alla prima occorrenza diamo la forma estesa e la traduzione. Alcune parole inglesi (token, chatbot, deepfake, benchmark…) sono ormai d'uso comune e le usiamo così come sono: in tabella accanto c'è il loro senso in italiano.
Termini
In neretto, in cima, le parole chiave del corso; sotto, tutte le altre. Entrambi gli elenchi sono in ordine alfabetico.
| Italiano | Inglese |
|---|---|
| addestramento | training |
| agente, sistema agentico | agent, agentic system |
| allucinazione | hallucination |
| anatomia del prompt (le parti di un prompt: vedi MAPS) | prompt anatomy |
| apprendimento automatico | machine learning |
| apprendimento dal contesto | in-context learning |
| apprendimento per rinforzo da valutazioni umane | RLHF, Reinforcement Learning from Human Feedback |
| artefatti | artifacts |
| assistente conversazionale | chatbot |
| barriere di sicurezza | guardrails |
| catena di ragionamento | chain of thought (CoT) |
| compartimentazione (dati, progetti e permessi tenuti separati) | compartmentalization |
| compattazione (riassunto automatico del contesto) | compaction |
| controllo (vedi safeguard, barriere di sicurezza) | human oversight |
| degrado del contesto | context rot |
| falso realistico (immagine, voce o video generati) | deepfake |
| finestra di contesto | context window |
| flusso multimodale (più modelli in sequenza) | multimodal workflow |
| frontiera frastagliata | jagged frontier |
| grande modello linguistico | LLM, Large Language Model |
| IA generale | AGI, artificial general intelligence |
| IA multimodale | multimodal AI |
| IA ristretta (debole) | narrow AI |
| imbragatura (dell'agente) | harness |
| inferenza | inference |
| limiti dell'IA (vedi safeguard, barriere di sicurezza, imbragatura) | AI limitations |
| MAPS: obiettivo, pubblico, contesto, vincoli (framework per rifinire il prompt) | Mission, Audience, Place, Safeguard |
| modello a diffusione (generazione immagini) | diffusion model |
| modello a reti avversarie (generazione immagini) | GAN, Generative Adversarial Network |
| nidificazione dei progetti (progetto > sottoprogetto > sessione) | nested projects |
| oscuramento dei dati personali | PII redaction |
| peso, pesi | weights |
| pregiudizi | bias |
| profilo dell'utente (preferenze e memoria salvate nell'account) | user profile |
| prompt: istruzione, richiesta | prompt |
| responsabilità (etica: chi usa l'IA risponde del risultato) | responsibility, accountability |
| rete neurale | neural network |
| ricompense verificabili (apprendimento per rinforzo da ricompense verificabili) | RLVR, Reinforcement Learning from Verifiable Rewards |
| safeguard: vincoli, salvaguardie (la S di MAPS) | safeguard |
| sessione (una conversazione) | session |
| token: unità di testo (parola o frammento di parola) | token |
| affinamento supervisionato | supervised fine-tuning (SFT) |
| allineamento | alignment |
| anonimizzazione | anonymization |
| apprendimento per rinforzo | reinforcement learning |
| apprendimento profondo | deep learning |
| banco di prova, test comparativo | benchmark |
| cloud (servizi e dati su server remoti) | cloud |
| compiacenza | sycophancy |
| connettori (funzioni di integrazione con altri software, es. connettore email) | connectors |
| estrazione di pattern / di dati | data mining |
| flusso di lavoro | workflow |
| IA generativa | generative AI |
| intelligenza artificiale, IA | artificial intelligence, AI |
| livelli di sforzo (quanto “pensa” il modello prima di rispondere) | reasoning effort |
| macchine, componenti fisiche | hardware |
| modelli a pesi aperti | open weight models |
| modelli di frontiera | frontier models |
| pre-addestramento | pre-training |
| programmi | software |
| prompt riscritto (dal sistema, prima di generare) | rewritten prompt |
| rappresentazioni vettoriali | embeddings |
| resa cognitiva | cognitive surrender |
| scatola nera | black box |
| strumenti | tools |
| tracce di ragionamento | reasoning traces |
| trasformatore (architettura delle reti neurali) | transformer |
Acronimi
| Acronimo | Esteso | Traduzione |
|---|---|---|
| AGI | Artificial General Intelligence | intelligenza artificiale generale |
| CoT | Chain of Thought | catena di ragionamento |
| GAN | Generative Adversarial Network | rete generativa avversaria (due reti in gara) |
| LLM | Large Language Model | grande modello linguistico |
| RLHF | Reinforcement Learning from Human Feedback | apprendimento per rinforzo da valutazioni umane |
| RLVR | Reinforcement Learning from Verifiable Rewards | apprendimento per rinforzo da ricompense verificabili |
| API | Application Programming Interface | interfaccia di programmazione |
| GDPR | General Data Protection Regulation | Regolamento generale sulla protezione dei dati (UE 2016/679) |
| GPT | Generative Pre-trained Transformer | trasformatore generativo pre-addestrato |
| MCP | Model Context Protocol | protocollo di contesto per modelli |
| NLP | Natural Language Processing | elaborazione del linguaggio naturale |
| PII | Personally Identifiable Information | informazioni personali identificabili |