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Struttura del corso
Introduzione alla Generative AI e al Prompt Engineering
- Cosa è la generative AI e in cosa si differenzia dall'automazione tradizionale
- Il ruolo del prompt engineering nel modellare la qualità dell'output dell'AI
- Panoramica dell'attuale ecosistema di strumenti per testo, immagini, audio e video
- Il valore aggiunto del prompt engineering per le attività aziendali
Fondamenti dei Modelli AI per la Generazione di Testo e Immagini
- Come funzionano effettivamente i grandi modelli linguistici e i modelli di diffusione, spiegati in termini semplici
- La differenza tra dati di addestramento, fine-tuning e prompting
- Punti di forza e limiti dei modelli pre-addestrati
- Perché l'architettura del modello cambia il modo in cui scriviamo i prompt
Confronto tra i Principali Assistenti AI
- Microsoft Copilot, con punti di forza nell'integrazione con Microsoft 365, nei flussi di lavoro di Word, Excel, Outlook e Teams e nell'ancoraggio dei dati aziendali, ma con limiti in gamma creativa e profondità di ragionamento rispetto ai concorrenti
- Google Gemini, con punti di forza nella multimodalità nativa, nell'integrazione con Workspace e nell'ancoraggio delle ricerche in tempo reale, ma con debolezze in coerenza, disponibilità regionale e seguito delle istruzioni su compiti complessi
- ChatGPT, con punti di forza nella maturità dell'ecosistema, nei GPT personalizzati, nella generazione di immagini tramite DALL-E e nella modalità vocale, ma con limiti nell'affidabilità fattuale senza ancoraggio e in limiti di utilizzo più stringenti sulle funzionalità premium
- Claude, con punti di forza nella gestione di contesti lunghi, nel ragionamento sfumato, nella stesura di testi lunghi e nell'analisi lucida, ma con limiti nell'ampiezza dell'ecosistema di strumenti e nella generazione di immagini
- La scelta dello strumento giusto per un dato compito, pubblico o vincolo di conformità
- Una dimostrazione comparativa dello stesso prompt su tutti e quattro gli assistenti
Principali di Design dei Prompt Efficaci
- Chiarezza, specificità e contesto: i tre pilastri di un buon prompt
- Strutturare istruzioni, tono, formato e vincoli
- Errori comuni dei principianti e come riconoscerli
- Dalla stesura di un prompt debole a uno ad alte prestazioni
Prompting Zero-Shot, One-Shot e Few-Shot
- Le differenze tra i tre approcci e quando utilizzare ciascuno
- Interpretare il comportamento del modello e adeguare gli esempi di conseguenza
- Insegnare a un modello un nuovo compito utilizzando solo alcuni campioni ben selezionati
- Esercizi pratici su ChatGPT, Copilot, Gemini e Claude
Tecniche Avanzate di Prompt Engineering
- Prompt condizionali e contestuali per output sfumati
- Trasferimento di stile, prompting di persona e direzione creativa
- Chain-of-thought e prompt di ragionamento passo-passo
- Riduzione delle allucinazioni, ambiguità e bias nelle risposte
Fine-Tuning Few-Shot Senza Codice
- Cosa è il fine-tuning few-shot e in cosa si differenzia dall'addestramento completo del modello
- Adattamento di un modello a un compito di nicchia utilizzando prompt guidati da esempi
- Quando fare prompt engineering e quando il fine-tuning è l'investimento migliore
- Valutazione della qualità dell'output e raffinamento iterativo
Generazione di Testo Iperrealistico
- Generazione di testo con tono, voce e lunghezza controllati
- Produzione di contenuti di lunga durata, riassunti, rapporti e documenti strutturati
- Mantenere la coerenza nella generazione multi-step
- Combining pattern di prompt per risultati ripetibili e allineati al brand
Applicazione del Prompt Engineering ai Flussi di Lavoro Aziendali
- Automatizzazione della stesura di routine, della ricerca e della triage delle informazioni
- Uno sguardo ai casi d'uso nel supporto clienti e nei chatbot
- Progettazione di template di prompt riutilizzabili dai team senza necessità di riaddestramento
- Controllo qualità, logica di escalation e checkpoint con intervento umano
Generazione e Manipolazione delle Immagini
- Confronto tra DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney e Leonardo AI
- Scrittura di prompt che controllano stile, composizione, illuminazione e soggetto
- Prompt negativi, pesi e raffinamento iterativo
- Trasformazione da immagine a immagine e editing tramite prompt
Audio e Voce con l'AI
- Generazione di voce naturale da prompt testuali
- Clonazione e sintesi vocale a livello concettuale
- Casi d'uso nei contenuti di formazione, accessibilità e marketing
Crea di Contenuti Video con Generative AI
- Panoramica degli attuali strumenti da testo a video e ciò che possono realisticamente offrire
- Scripting e storyboarding tramite sequenze di prompt
- Combinazione di testo, immagini, audio e video generati dall'AI in un unico asset
- Editing e raffinamento dell'output video creato dall'AI
AI Multimodale e Flussi di Lavoro Integrati
- Come i modelli multimodali unificano il ragionamento su testo, immagini, audio e video
- Costruzione di pipeline di contenuti end-to-end senza scrivere codice
- Studi di casi reali da marketing, design, formazione e pubblicità
Etica, Uso Responsabile e Prossime Evoluzioni
- Bias, copyright, attribuzione e moderazione dei contenuti
- Considerazioni sulla privacy e sulla protezione dei dati nell'uso delle piattaforme generative
- Disclosure, trasparenza e fiducia con i clienti finali
- Strumenti emergenti, modelli e trend da monitorare nei prossimi 12 mesi
Requisiti
Pubblico Target
Professionisti del marketing, della comunicazione e dei settori creativi che esplorano la produzione di contenuti assistita dall'AI. Team operativi e front-end che desiderano automatizzare interazioni ripetitive tramite strumenti basati su prompt. Principianti senza esperienza pregressa in AI o programmazione che cercano un punto d'ingresso strutturato e focalizzato sugli strumenti nel mondo della generative AI.
21 ore
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