Fondamenti di Generative AI
Comprendi come i modelli generativi apprendono, producono risposte, utilizzano informazioni esterne e interagiscono con strumenti e agenti.
Come fa ChatGPT (o Claude, o Copilot, o...) a comprendere una domanda ed a rispondere? Perché può rispondere su una notizia pubblicata ieri, se quella notizia non faceva parte del suo training? Perché lo stesso prompt può produrre risposte diverse? Che differenza c'è tra ciò che un modello ha appreso, ciò che recupera da una fonte esterna e ciò che può fare attraverso strumenti e agenti?
Il corso parte da queste domande per costruire una comprensione tecnica accessibile della Generative AI.
Vedremo come si è arrivati agli attuali modelli generativi, dal meccanismo di attention alle architetture moderne, come il testo viene trasformato in token e rappresentazioni numeriche e come viene prodotta una risposta. Affronteremo poi il modo in cui un modello può utilizzare informazioni aggiornate o aziendali grazie a tecniche quali, ad esempio, fine tuning e RAG.
L'ultima parte collega il modello alle applicazioni: strumenti esterni, Model Context Protocol e agenti. Il percorso si chiude chiarendo perché i modelli possono fornire risposte convincenti ma sbagliate e quali rapporti esistono tra qualità, contesto, velocità e costo.
Non è un corso sull'uso di un assistente, una raccolta di prompt o una panoramica dei tool disponibili. L'obiettivo è fornire il linguaggio e i concetti necessari per comprendere ciò che accade dietro questi strumenti e partecipare con maggiore consapevolezza a decisioni, progetti e discussioni sulla Generative AI.
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Andrea Saltarello è CEO di Improove e professore di Data Science ed AI presso la Graduate School of Management del Politecnico di Milano.
È co-autore di "Microsoft .NET: Architecting Applications for the Enterprise", pubblicato da Microsoft Press, autore di articoli tecnici per differenti testate editoriali e relatore presso eventi e conferenze internazionali quali: Codemotion, Microsoft Ignite Tour, WPC.
In qualità di Microsoft Regional Director, è advisor del senior leadership team di Microsoft Corporation, offrendo ad esso feedback strategico. Per il suo impegno a supporto delle community è stato annualmente premiato quale Microsoft Most Valuable Professional dal 2003 ad oggi.
Requisiti
Non sono richieste competenze di programmazione, Machine Learning o matematica avanzata.
È utile avere già utilizzato almeno un assistente di Generative AI, anche solo occasionalmente.
Cosa imparerai
Al termine del corso sarai in grado di:
- spiegare a grandi linee che cosa accade tra una richiesta e la risposta di un modello
- comprendere il ruolo di token, attention, rappresentazioni numeriche e contesto
- comprendere il ruolo di fine tuning, RAG, strumenti esterni e Model Context Protocol
- distinguere un modello da un assistente e da un agente
- riconoscere i principali limiti dei modelli generativi partecipare con maggiore precisione a discussioni e decisioni relative a prodotti e progetti di Generative AI
- Durata (ore)
- 8
- Max posti
- 12
- Lingua
- Italiano
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