Dati
Modelli
Valutazione
Fondamenti di ML
Dai concetti base ai modelli supervisionati, con esempi concreti e dataset reali.
PERCORSO AI
Dalle basi teoriche ai casi d'uso applicati
Il programma tiene insieme concetti fondamentali, strumenti attuali e consapevolezza critica per lavorare con l'AI in modo credibile.
Un apprendimento che unisce metodo, modelli e applicazione
Non solo teoria: il percorso mostra come leggere dati, valutare modelli e integrare strumenti AI in casi concreti.
Fondamenti chiari per capire cosa c'è dietro modelli e pipeline.
Esempi concreti per collegare teoria e applicazione su problemi reali.
Strumenti attuali introdotti con criterio, non come moda del momento.
Attenzione a limiti, rischi e responsabilità d'uso in contesto reale.
Le aree che strutturano il percorso di apprendimento.
Ogni blocco del programma sviluppa una parte diversa della competenza: analisi, strumenti, implementazione e pensiero critico.
Machine learning
Comprendi dati, training, valutazione e limiti dei modelli supervisionati.
LLM e prompt
Esplori modelli linguistici, retrieval e casi d'uso di assistenza e ricerca.
Etica e governance
Affronti bias, privacy e responsabilità d'adozione con un approccio concreto.
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