Corsi e video sull'IA, in cinque passi

Mostra come fare una prima domanda a ChatGPT scrivendo o parlando, leggere la risposta e chiedere di semplificarla con una domanda successiva, con un promemoria a ricontrollare i consigli importanti.

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Spiega con parole semplici come viene addestrato un chatbot di IA e come costruisce una risposta una parola alla volta, poi suggerisce quattro abitudini per ottenere risultati migliori.

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Presenta l'IA generativa e cosa la distingue dall'IA precedente: crea nuovi testi, immagini e altri contenuti invece di limitarsi ad analizzare ciò che già esiste.

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Spiega in modo semplice come i chatbot come ChatGPT imparano da grandi quantità di testo a produrre risposte, e si chiede se questo equivalga a vera intelligenza.

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Passa in rassegna cosa gli strumenti di IA generativa di oggi sanno e non sanno fare bene in questo momento, e dove si trovano i loro limiti.

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Spiega come IA, machine learning, deep learning, modelli fondazionali e IA generativa sono contenuti l'uno nell'altro, e come il settore si è sviluppato dall'uno all'altro.

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Ripercorre circa 70 anni di IA, dai primi programmi e dai sistemi esperti, passando per il machine learning e il deep learning, fino all'IA generativa e agli agenti IA.

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Il primo modulo del corso AI Essentials di Google: cosa sono l'IA e il machine learning, come funziona l'IA generativa e cosa questi strumenti sanno e non sanno fare bene.

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Mostra come, dicendo di cosa hai bisogno, per chi è e che tipo di risposta vuoi, una domanda vaga diventa una domanda utile, e come correggere la risposta senza ricominciare da capo.

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Mostra come chiedere a ChatGPT informazioni su una bolletta senza condividere dati personali, e come capire quando una risposta va verificata altrove.

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Spiega due motivi comuni per cui un'IA può sembrare sicura e sbagliare comunque (fatti inventati e darti ragione troppo facilmente) e quattro abitudini per verificare le sue risposte.

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Tratta il discernimento: valutare se ciò che ti dà un assistente IA, e il modo in cui si comporta lungo il percorso, è accurato e utile per la tua attività.

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Spiega cosa si intende per allucinazione nei modelli di IA, perché può succedere e come riconoscerla nelle tue conversazioni.

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Mostra passo passo come creare un progetto Claude, aggiungere una base di conoscenza, scrivere le istruzioni del progetto e condividerlo con i colleghi, così il contesto si mantiene da una chat all'altra.

Un po' di esperienza · verificato il 2026-10-10

Alcuni prompt engineer di Anthropic discutono di cosa rende bravo un prompt engineer, di come perfezionare i prompt, di onestà, ruoli e metafore nei prompt e di come potrebbe cambiare il modo di scrivere prompt.

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Una lunga panoramica, ricca di esempi, su come un ricercatore di IA usa gli assistenti chat: scegliere un modello, quando usare le modalità di ragionamento, ricerca web, caricamento di file, analisi dei dati, voce e immagini.

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Andrew Ng mostra come usare gli strumenti di chat IA per ottenere risposte con fonti tramite la ricerca web e Deep research, per avere feedback e scrivere, e per creare semplici siti web e app senza codice.

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Il team di IA applicata di Anthropic costruisce passo dopo passo un prompt per un'attività sulle denunce di sinistro auto: contesto dell'attività, tono, dati di riferimento, esempi, struttura XML, formato di output e prefill.

Tecnico · verificato il 2026-10-10

Presenta i modi in cui gli studenti possono usare Gemini come aiuto nello studio, per capire materie difficili, fare ricerche, scrivere elaborati e mettere alla prova le proprie argomentazioni, e come usarlo in modo responsabile.

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Un marketer di OpenAI riunisce documentazione di prodotto, ricerche e note delle riunioni nella bozza di un post di lancio per il blog che segue un modello prestabilito, poi la rivede e la aggiorna quando cambiano i dettagli.

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Mostra come Khanmigo fa da tutor agli studenti senza dare loro le risposte, aiuta gli insegnanti a pianificare e differenziare le lezioni, e cosa offre ai dirigenti delle scuole e dei distretti scolastici.

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Un breve video per studenti e famiglie su come funziona l'IA e su come affrontarla con spirito critico quando la si usa per i compiti scolastici.

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Mostra agli insegnanti K-12 come Gemini for Education adatta le spiegazioni con analogie e crea materiali strutturati per gradi, usando una lezione di 5ª elementare sull'effetto serra.

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Mostra come Copilot in Outlook scrive la bozza di un'email partendo da un breve prompt, risponde a domande sulle email passate e controlla grammatica e tono prima dell'invio. Richiede un piano Microsoft 365 con Copilot.

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Lezione 1 dell'AI Boost Bootcamp di Google: dove compare Gemini nelle app di lavoro di Google, e una formula in quattro parti per i prompt (persona, attività, formato, contesto).

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Mostra Copilot che apporta diverse modifiche a un foglio di calcolo di budget in Excel e lo ricalcola, sempre con la tua approvazione, ed è Copilot a trovare le celle da modificare.

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Mostra agli studenti come scrivere prompt per usare Gemini come tutor, assistente di ricerca o interlocutore con cui dibattere, e come adattare le sue risposte al proprio stile di apprendimento.

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Illustra l'agente Study and Learn di Copilot, che guida gli studenti passo dopo passo con domande ed esercizi invece di dare le risposte, e come gli insegnanti possono usarlo.

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Un corso di Google sull'uso dell'IA nel lavoro di tutti i giorni: come funziona l'IA, scrivere e perfezionare i prompt, fare brainstorming con Gemini, usarlo dentro Google Workspace e farne un'abitudine.

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Una sessione per insegnanti sull'uso responsabile dell'IA in classe: dati e privacy degli studenti, diritto d'autore, regole e limiti d'uso in classe, disinformazione e bias nei sistemi di IA.

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Quattro persone di Anthropic legate al mondo dell'istruzione discutono di benefici e rischi dell'IA nell'apprendimento, di come studenti e insegnanti dovrebbero affrontarla e di cosa è ancora incerto.

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Una breve guida a ChatGPT Work: collegare strumenti e file di lavoro, impostare attività pianificate e affidare a ChatGPT lavori di marketing e di analisi dei dati da portare a termine.

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Mostra Claude in Excel che spiega formule su più schede con citazioni a livello di cella e aggiorna le ipotesi mantenendo intatte le formule esistenti.

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Usa Gemini, insieme a NotebookLM, nella fase di pianificazione di un progetto per passare da una pagina bianca a un piano di progetto.

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Mostra Copilot nelle riunioni di Teams: note generate dall'IA con decisioni e attività da svolgere, interpretariato dal vivo tra lingue diverse e riepiloghi audio e video per mettersi in pari.

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Il team di prodotto per l'istruzione di Microsoft fa una demo del Teach Module in Microsoft 365 Copilot: creare piani di lezione, quiz e flashcard e adattare materiale già esistente.

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David Malan spiega come CS50 di Harvard ha creato strumenti di IA, tra cui un tutor a forma di paperella di gomma che guida gli studenti verso le risposte invece di dargliele, e come gli strumenti sono stati introdotti.

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Spiega la generazione aumentata dal recupero (RAG): far consultare a un modello linguistico fonti attuali e affidabili prima che risponda, così le risposte sono più aggiornate e sbagliano meno spesso.

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Costruisce con Gemini 3 Pro e l'Agent Development Kit di Google un semplice agente IA in grado di cercare sul web, poi lo esegue in un'interfaccia web e osserva come ragiona.

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Alcuni membri del team Claude Code di Anthropic mostrano come lavorano con l'agente di programmazione: dargli obiettivi invece di singole attività, eseguire routine da remoto e lasciargli verificare il proprio lavoro.

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Ingegneri di Anthropic spiegano da dove nasce il Model Context Protocol, i server MCP remoti e i registri, e come usare MCP insieme all'API di Claude.

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Membri del team di OpenAI mostrano come costruire con l'Agents SDK aggiornato agenti a lunga esecuzione che ispezionano file, eseguono comandi e modificano codice in attività in più passi.

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Configurazione passo passo dell'agente di programmazione Codex di OpenAI: installare lo strumento da riga di comando e l'estensione per VS Code, scrivere un file Agents.md, schemi per i prompt e collegare strumenti tramite MCP.

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Insegna lo sviluppo guidato dalle specifiche: scrivere una costituzione del progetto e specifiche in markdown perché un agente di programmazione costruisca ciò che hai chiesto, anche in una codebase legacy già esistente.

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Dieci lezioni sugli agenti IA: cosa sono, come scegliere un framework, principi di progettazione, uso degli strumenti, RAG agentica, pianificazione, sistemi multi-agente e messa in produzione, con esempi di codice.

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Corso pratico su come collegare un modello ai tuoi dati con la generazione aumentata dal recupero (embedding, ricerca vettoriale), e poi integrare strumenti e servizi tramite server MCP.

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Una breve introduzione visiva a come i grandi modelli linguistici prevedono la parola successiva, a come vengono addestrati su enormi quantità di testo e all'idea di base dei transformer.

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Costruisce una rete neurale che riconosce cifre scritte a mano, mostrando con animazioni cosa sono neuroni, strati, pesi e bias e la matematica che li collega.

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Spiegazione visiva di come i dati scorrono attraverso un transformer: i token diventano vettori di embedding, gli strati di attenzione e di percettrone li aggiornano, e la softmax restituisce le probabilità della parola successiva.

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Lezione di CS50 di Harvard sull'IA generativa e sulla scrittura dei prompt, poi alberi decisionali, machine learning, deep learning, grandi modelli linguistici e allucinazioni.

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Una lunga lezione per il grande pubblico su come si costruiscono modelli come ChatGPT: testo da internet, token, pre-addestramento, trasformare un modello in un assistente, apprendimento per rinforzo e perché si inventano le cose.

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Prima lezione dell'introduzione al deep learning 2026 del MIT: percettroni, funzioni di attivazione, addestramento con discesa del gradiente e retropropagazione, e come limitare l'overfitting.

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Prima lezione del corso CS336 di Stanford (Percy Liang, Tatsunori Hashimoto): perché costruire modelli linguistici da zero, il programma del corso e come i tokenizer, ad esempio BPE, suddividono il testo.

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Andrej Karpathy scrive un piccolo GPT in PyTorch, costruendo pezzo per pezzo la self-attention e il Transformer e addestrandolo sul dataset Tiny Shakespeare.

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Costruisce micrograd, un minuscolo motore di differenziazione automatica in Python, per mostrare come la retropropagazione calcola i gradienti, poi lo usa per addestrare una piccola rete neurale.

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Il corso completo di IA di CS50 di Harvard in un solo video: ricerca, conoscenza, incertezza, ottimizzazione, machine learning, reti neurali e linguaggio, con progetti in Python.

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