Intelligenza artificiale
Modelli linguistici, machine learning, agenti, etica e uso consapevole dell'AI.
Agenti AI: cosa sono e cosa cambia rispetto a un chatbot
Cosa distingue un agente AI da un chatbot: strumenti, pianificazione, memoria e autonomia, con esempi d'uso, rischi concreti e regole per usarli bene.
AI Act europeo: i concetti chiave dell'approccio basato sul rischio
I concetti chiave dell'AI Act, Regolamento (UE) 2024/1689: livelli di rischio, pratiche vietate, sistemi ad alto rischio, trasparenza e ruoli.
AI e futuro del lavoro: mansioni che cambiano e competenze utili
Come l'AI trasforma il lavoro: perché cambiano le mansioni più dei mestieri, quali attività sono esposte e quali competenze conviene sviluppare.
AI generativa per l'audio: come funzionano sintesi vocale e musica
Come l'AI genera voce e musica: audio digitale, spettrogrammi, pipeline di sintesi vocale, vocoder neurali, codec audio e generazione musicale.
AI locale o in cloud: vantaggi, limiti e requisiti hardware
Usare un modello di AI sul proprio computer o tramite un servizio cloud: privacy, prestazioni, costi, quantizzazione e requisiti di memoria.
AI per piccole aziende: da dove iniziare senza sprecare risorse
Un percorso pratico per introdurre l'AI in una piccola azienda: casi d'uso concreti, costi, regole interne, formazione e misura dei primi risultati.
AI e sicurezza informatica difensiva: rilevare anomalie e minacce
Come l'AI aiuta la difesa informatica: rilevamento di anomalie, filtri antiphishing, analisi dei log e supporto agli analisti, con i limiti reali.
AI e sviluppo software: usare gli assistenti di codice con giudizio
Come usare l'AI nello sviluppo software: dove gli assistenti di codice aiutano davvero, quali errori introducono e come revisionarne il lavoro.
Allucinazioni dell'AI: perché un modello inventa e come difendersi
Perché i modelli linguistici a volte inventano fatti, fonti e citazioni, quali richieste sono più a rischio e come verificare le risposte prima di usarle.
Automazione con l'AI: quali processi affidare alle macchine
Quali processi aziendali automatizzare con l'intelligenza artificiale, come progettare il flusso, dove tenere il controllo umano e cosa misurare.
Bias negli algoritmi: da dove nascono e come si possono ridurre
Cosa sono i bias nei sistemi di intelligenza artificiale, come entrano nei dati e nei modelli, come si misurano e quali pratiche aiutano davvero a ridurli.
Come l'AI genera immagini: i modelli di diffusione spiegati
Come funzionano i generatori di immagini AI: rumore, modelli di diffusione, spazio latente, guida dal testo e i parametri che controllano il risultato.
Come funziona un modello linguistico: token, probabilità e contesto
Cosa succede quando scrivi a un chatbot: token, previsione della parola successiva, contesto e addestramento spiegati senza formule e con esempi pratici.
Dati di addestramento: perché la qualità conta più della quantità
Da dove vengono i dati di addestramento dell'AI, come si puliscono ed etichettano e quali errori nei dataset rendono un modello inaffidabile.
Embedding e ricerca semantica: come l'AI coglie il significato
Cosa sono gli embedding, come trasformano testi in vettori, come funziona la ricerca semantica e dove si usa: archivi, assistenza, raccomandazioni.
Etica dell'intelligenza artificiale: responsabilità e controllo umano
Le questioni etiche concrete dell'AI: chi risponde degli errori, trasparenza, autonomia delle persone, impatto ambientale e diritti d'autore.
Fine-tuning o prompt? Come adattare un modello alle tue esigenze
Quando bastano istruzioni ben scritte, quando serve RAG e quando conviene il fine-tuning di un modello linguistico: costi, dati, vantaggi e limiti.
Finestra di contesto e memoria: perché l'AI a volte dimentica
Cos'è la finestra di contesto di un modello linguistico, perché le chat lunghe perdono dettagli e come funziona e si gestisce la memoria dei chatbot.
Machine learning spiegato semplice: imparare dagli esempi
Cos'è il machine learning, in cosa differisce dalla programmazione classica e quali sono i tipi di apprendimento: supervisionato e non, rinforzo.
Privacy e AI: cosa non incollare mai in un chatbot
Quali dati non condividere con i chatbot, come leggere le impostazioni sulla conservazione delle chat e quali abitudini proteggono la tua privacy.
Prompt efficaci: come chiedere all'AI ciò che ti serve davvero
Come scrivere prompt efficaci per i modelli linguistici: contesto, obiettivo, formato, esempi e vincoli, con un modello pronto e gli errori da evitare.
RAG: collegare un modello linguistico ai documenti aziendali
Come funziona la Retrieval-Augmented Generation: recupero dei documenti, risposta, citazioni, errori tipici e verifiche per un assistente aziendale.
Reti neurali spiegate: neuroni artificiali, pesi e strati
Come funziona una rete neurale artificiale: neuroni, pesi, funzioni di attivazione, strati e retropropagazione dell'errore, spiegati con esempi quotidiani.
Come valutare un servizio AI prima di adottarlo: una checklist
Checklist pratica per valutare un servizio di AI: qualità sui tuoi casi reali, trattamento dei dati, sicurezza, costi, contratto e piano di uscita.
Visione artificiale: come una macchina riconosce gli oggetti
Come funziona la visione artificiale: pixel, reti convoluzionali, classificazione, rilevamento e segmentazione, con applicazioni e limiti pratici.