Questo corso professionale fornisce un'introduzione completa all'intelligenza artificiale generativa, esplorandone i fondamenti teorici e le applicazioni pratiche più rilevanti. Gli studenti studieranno le differenze tra AI tradizionale e generativa, il funzionamento dei modelli generativi come Large Language Models e modelli a diffusione, oltre alle tecniche di prompt engineering per ottimizzare l'interazione con questi sistemi. Verranno anche analizzati casi d'uso concreti come generazione di testi, sintesi e traduzione automatica, creazione di immagini e automazione tramite assistenti virtuali. Particolare attenzione sarà riservata alla valutazione della qualità degli output, gestendo rischi quali le “allucinazioni” e problemi di sicurezza come le iniezioni di prompt. Il corso affronta inoltre aspetti fondamentali di gestione dati, privacy, copyright e proprietà intellettuale. Infine, sarà approfondita l'integrazione dell'IA generativa nei processi aziendali, con scenari di workflow, RPA e uso di API, supportata da una panoramica degli strumenti e piattaforme più diffusi come ChatGPT e Copilot. A conclusione del percorso è previsto un esame per valutare le competenze acquisite, con focus su situazioni professionali reali e scenari complessi di implementazione.

• Registrazione o accesso alla piattaforma Academy.
• Svolgimento esclusivo dell’esame finale del corso. La preparazione può essere esterna o gestita tramite altri canali formativi.
• Le domande del test richiamano obiettivi, competenze e contenuti indicati nella scheda tecnica del corso.
• Valutazione, eventuale validazione e rilascio del certificato secondo le regole applicabili al corso.

Fondamenti di IA generativa + differenze tra AI tradizionale e generativa + modelli generativi (LLM/Transformer, diffusion) + prompt engineering di base e best practice + casi d’uso: generazione testi, sintesi e traduzione, Q&A, creazione immagini, assistenti e automazioni + valutazione qualità output (allucinazioni, verifiche, metriche qualitative) + gestione dati e privacy (dati sensibili, policy) + copyright e proprietà intellettuale + sicurezza e rischio (prompt injection, data leakage) + integrazione in processi aziendali (workflow, RPA, API) + panoramica strumenti e piattaforme (es. ChatGPT, Copilot, strumenti di generazione immagini)