Contenuto

Modulo 1: Introduzione all’Intelligenza artificiale
Durata: 4 ore
    Ai nella vita Reale
    Introduzione al Machine Learning e al Deep Learning
    Applicazioni pratiche del Machine Learning nelle aziende
    Casi di studio di progetti di machine learning di successo
    Panoramica dei principali strumenti e piattaforme di intelligenza artificiale per il marketing
    Applicazioni dell'intelligenza artificiale in campagne e strategie di marketing
    Dimostrazione pratica degli strumenti di intelligenza artificiale per analisi dei clienti, pubblicità personalizzata e ottimizzazione dei contenuti
    Come l’ AI può migliorare l’efficienza e l’efficacia dei processi amministrativi
Modulo 2: AI Generativa
Durata 8 ore
    ChatGPT e AI Generativa
    AI Generativa applicazioni
    Il modello dietro ChatGPT
    Alternative a ChatGPT
    Custom instructions
    Plugin di ChatGPT
    GPT Personalizzati 
    Panoramica dei GPTs
    Creare GPTs
    Prompt Engineering
    Errori dei ChatBot
    Esempi di utilizzo dell’AI generativa
    scrivere: email, Newsletter, blog, articoli
    riassumere, tradurre, correggere, modificare, riscrivere testo
    scrivere recensioni
    lavorare con i PDF
    creare presentazioni
    creare schemi e mappe mentali
    interpretare grafici e diagrammi
    lavorare con i video di YouTube
    AI Generativa per il Marketing
    Creare siti web
    Creare Buyer personas
    Generare Keywords e insight
    Estrarre keyword da un documento
    Sentiment Analysis
    Creare Immagini
    Creare video
    Creare Avatar, influencer e Deep fake
    Sintesi vocale, Voice cloning, Doppiaggio
    Speech To Text, Text To Speech
Modulo 3: AI Generativa avanzata
Durata 8 ore
    OpenAI playground
    Prompt engineering
    Generazione di testo, codice, immagini
    Iterazione e raffinamento dei risultati
    Utilizzo delle API di OpenAI
    Panoramica sulle API di OpenAI
    Installazione e configurazione
    API di completamento di testo
    API di generazione di immagini
    Esempi di codice e integrazioni
    RAG
    Panoramica sulle API di OpenAI
    Installazione e configurazione
    API di completamento di testo
    API di generazione di immagini
    Esempi di codice e integrazioni
    Fine Tuning
    Preparazione dei dati
    Fine tuning di modelli di linguaggio
    Valutazione delle prestazioni
    Casi di studio
    Embedding e Database vettoriali
    Introduzione agli embedding
    Creazione e gestione di embedding
    Database vettoriali (es. Weaviate, Pinecone)
    Ricerca semantica con embedding
    Utilizzo di modelli AI in locale
    Vantaggi e svantaggi dell'AI locale
    Strumenti per l'esecuzione locale (es. OPT, LLaMa)
    Ottimizzazione e risorse richieste
    Hugging Face
    Piattaforma Hugging Face
    Utilizzo di modelli pre-addestrati
    Fine tuning con Hugging Face
    Librerie e integrazioni
    AI generativi e Automazione
Modulo 4: Agenti Intelligenti
Durata 8 ore
    Introduzione agli agenti intelligenti.
    Definizione e caratteristiche degli agenti intelligenti
    Tipologie di Agenti Intelligenti
    Architetture degli agenti (deliberative, reattive, ibride)
    Applicazioni degli Agenti Intelligenti nell’IA generativa
    Progettazione e implementazione di Agenti Intelligenti
    Sistemi multi-agente e coordinazione tra agenti
    Concetti dei sistemi multi-agente
    Coordinazione e negoziazione tra agenti
    Applicazioni dei sistemi multi-agente
    Soluzioni a confronto: Langchain, Autogen, Flowise,… 
Modulo 5: AI nel Cloud
Durata 8 ore
    Introduzione al Cloud computing
    Servizio OpenAI di Azure
    Azure AI Search
    Azure translator
    Azure Voce AI
    Azure vision
    Google Cloud e Vertex AI
    Amazon AWS