Area di apprendimento
Il punto di accesso centrale a tutti i contenuti — guidato o libero, come preferisci.
Le Fondamenta
Per chi non ha alcuna conoscenza pregressa. Chi sa usare un computer parte da qui.
Operation & Command Line
Come funziona un computer, cosa sono le API, come usare un terminale, Git e Open Source.
Capisci come funzionano i computer, navighi con sicurezza nel terminale, usi Git e comprendi l'Open Source.
Come un computer "pensa"
CPU, GPU, RAM, disco fisso e codice binario — le basi hardware.
Internet e le API
Client, server, richieste HTTP e le API come interfacce.
Il terminale
GUI vs. CLI, percorsi e i comandi più importanti.
Controllo versione con Git
Repository, commit, branch e GitHub come archivio cloud.
Open Source vs. Closed Source
Codice sorgente, licenze (GPL, MIT) e perché la trasparenza è importante.
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Python e logica di programmazione
Dalle variabili alle strutture di controllo, dalle funzioni alle classi, ai pacchetti e agli ambienti virtuali.
Programmi in Python, comprendi tipi di dati, strutture di controllo, OOP e configuri ambienti di sviluppo puliti.
Variabili e tipi di dati
String, Integer, Float, Boolean e assegnazioni.
Strutture di controllo
Condizioni If/Else e cicli (For, While).
Funzioni
Parametri, valori di ritorno e codice modulare.
Quando il codice si rompe (Errori e debugging)
Syntax Error vs. Logic Error, Try/Catch e lettura degli stack trace.
Liste e dizionari
Array, key-value store e accesso basato su indice.
Programmazione orientata agli oggetti (Classi e oggetti)
Classe, oggetto, metodo e attributo — il progetto per codice complesso.
Librerie di codice esterne (Pacchetti)
Pip, dipendenze, import — non reinventare la ruota.
L'isolamento (Virtual Environments / Docker)
venv, container e ambienti riproducibili.
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Il Laboratorio
Pratica per chi vuole fare. Focus su applicazione, strumenti e flussi di lavoro moderni.
Arte generativa (Immagini e video)
Generazione di immagini, Stable Diffusion, LoRA, ControlNet e ottimizzazione del workflow.
Generi le tue immagini con Stable Diffusion, capisci il text-to-image e padroneggi LoRA, ControlNet e upscaling.
Generazione di immagini (Dal testo al pixel)
Disponibile dal 26 ago 2026
Lo strumento (Stable Diffusion Forge)
Disponibile dal 26 ago 2026
Controllo e fine-tuning
Disponibile dal 26 ago 2026
Ottimizzazione del workflow
Disponibile dal 26 ago 2026
GAN — Demo interattiva
Scopri interattivamente come le GAN generano immagini.
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Modelli linguistici locali
L'ecosistema Hugging Face, eseguire modelli in locale e capire la quantizzazione.
Capisci Hugging Face, porti modelli sul tuo PC e comprendi la quantizzazione.
L'ecosistema (Hugging Face)
Disponibile dal 9 set 2026
Portare modelli sul proprio PC
Disponibile dal 9 set 2026
Quantizzazione (Rimpicciolire i modelli)
Disponibile dal 9 set 2026
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Agenti e automazione
System prompt, Prompt Engineering, RAG, Function Calling, API e workflow No-Code.
Crei system prompt, costruisci pipeline RAG, usi Function Calling e automatizzi workflow con n8n.
Assegnare un compito al modello (System Prompt)
System Prompt, roleplay, One-Shot vs. Few-Shot.
Prompt Engineering (Chain of Thought)
Zero-Shot, Chain-of-Thought e prevenzione delle allucinazioni.
Collegare i propri dati (RAG)
Retrieval-Augmented Generation, chunking, embedding e database vettoriale.
Function Calling (Quando l'IA preme bottoni)
Output JSON, Tool Use — l'IA decide quale strumento eseguire.
Usare le interfacce (API e MCP)
API Key, Model Context Protocol e architettura server per agenti IA.
Workflow No-Code (n8n)
Trigger, nodo, automazione del workflow e webhook.
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IA nello sviluppo software
Vibecoding, Context Engineering e agentic coding — il nuovo modo di programmare.
Programmi con l'IA, padroneggi il Context Engineering e usi agenti di coding autonomi.
Programmazione in linguaggio naturale (Vibecoding)
Disponibile dal 7 ott 2026
Context Engineering
Disponibile dal 7 ott 2026
Agentic Coding (IA che digita da sola)
Disponibile dal 7 ott 2026
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L'Accademia
Il nucleo accademico — equivalente ai moduli di IA di un corso universitario di informatica, ma accessibile a tutti.
Strutture informatiche e algoritmi
Cosa sono gli algoritmi, come si scalano e quali strutture dati guidano l'informatica.
Capisci algoritmi, notazione Big-O, ricorsione e le principali strutture dati (lineari, gerarchiche, basate su chiave).
Cos'è un algoritmo?
Determinismo, finitezza, input/output — la ricetta delle macchine.
Complessità algoritmica (Big-O)
Capire la scalabilità: lineare, quadratica, esponenziale.
Strutture dati I (Lineari)
Array, Linked List, Stack, Queue.
Ricorsione
Base Case, Recursive Call e Stack Overflow — cicli sotto steroidi.
Strutture dati II (Gerarchiche e connesse)
Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge.
Strutture dati III (Basate su chiave)
Hash Table, Key-Value Pair e caching.
Travelling Salesman — wenn Ausprobieren zu lange dauert
Die erste Demo dieses Pfads: Finde die kürzeste Rundreise durch viele Städte — ein NP-schweres Problem, das die Grenzen roher Rechengewalt zeigt und warum wir clevere Heuristiken wie Simulated Annealing brauchen.
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Matematica dei dati
Statistica e calcolo delle probabilità come fondamento per il Machine Learning.
Capisci parametri di posizione, dispersione, distribuzioni, correlazione, probabilità e il teorema di Bayes.
Parametri di posizione (Dove si trova il centro?)
Media, mediana e valori anomali.
Dispersione (Quanto lontano dal centro?)
Varianza, deviazione standard e ampiezza.
Distribuzioni (La forma dei dati)
Distribuzione normale, asimmetria e coda lunga.
Connessioni tra i dati
Correlazione, causalita e confounder.
Probabilità e valore atteso
Probabilità, valore atteso e calcolo rischio/beneficio.
Bayes e probabilità condizionale
Il teorema di Bayes: aggiornare l'opinione con nuove conoscenze.
Naive Bayes — Demo interattiva
Classifica testi in tempo reale con l'algoritmo Naive Bayes.
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Algebra lineare e calcolo
Vettori, matrici, tensori, derivate e la regola della catena — il linguaggio del Deep Learning.
Capisci vettori, matrici, tensori, derivate, derivate parziali e la regola della catena come base per la backpropagation.
Spazi e direzioni (Vettori)
Scalare, vettore, dimensionalità e spazio vettoriale.
Tabelle di dati e trasformazioni (Matrici)
Matrice, moltiplicazione tra matrici, trasformazione e prodotto scalare.
Tensori (Il linguaggio delle GPU)
Tensore come array n-dimensionale, batching e shape.
Misurare il cambiamento (Derivate)
Pendenza, tasso di variazione e minimi/massimi.
Derivate parziali e il gradiente
Pendenza multidimensionale e il vettore gradiente.
Funzioni annidate (Regola della catena)
Composizione di funzioni e Chain Rule — il preludio alla backpropagation.
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IA classica e simbolica
Da Turing attraverso la ricerca, le euristiche e la teoria dei giochi fino ai sistemi esperti e all'inverno dell'IA.
Capisci le radici dell'IA, navighi gli spazi degli stati, padroneggi il pathfinding e la teoria dei giochi e conosci le lezioni dell'inverno dell'IA.
La nascita dell'IA (Da Turing a Dartmouth)
Test di Turing, conferenza di Dartmouth (1956), ELIZA — il contesto storico.
Ricerca nel grafo
Spazio degli stati, ricerca in ampiezza (BFS) e in profondita (DFS).
Euristiche e pathfinding
Euristica, funzione di costo, Dijkstra e l'algoritmo A*.
A* Pathfinding — Demo interattiva
Guarda A* e Dijkstra in azione mentre navigano attraverso un labirinto.
OpzionaleAgenti in conflitto (Teoria dei giochi)
Sistemi multi-agente, gioco a somma zero e equilibrio di Nash.
MinMax e Pruning
Albero decisionale, strategia MinMax e Alpha-Beta Pruning.
MinMax — Demo interattiva
Gioca a Tic-Tac-Toe contro un'IA MinMax imbattibile.
OpzionaleRegole e logica (Sistemi esperti)
Sistema esperto, motore di inferenza, regole If-Then ed esplosione combinatoria.
IA basata su regole — Demo interattiva
Scopri interattivamente come un sistema esperto forma catene causali logiche.
OpzionaleELIZA Chatbot — Demo interattiva
Chatta con il primo bot terapeuta basato su regole della storia.
OpzionaleL'inverno dell'IA (Fallimenti e lezioni)
Rapporto Lighthill, promesse eccessive e perche l'IA simbolica ha fallito di fronte alla complessita.
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Fondamenti di machine learning
Il cambio di paradigma: dalla programmazione all'addestramento — Supervised, Unsupervised e gli strumenti di valutazione.
Capisci i paradigmi del ML, addestri modelli di Supervised Learning, valuti con metriche e conosci overfitting e Unsupervised Learning.
Programmare vs. addestrare
Machine Learning, dati di addestramento, modello e inferenza.
Supervised Learning (Imparare con un insegnante)
Etichetta, features, target, classificazione vs. regressione.
Regressione lineare e logistica
Retta di regressione, Sigmoid e funzione di perdita (MSE).
Il materiale grezzo (Data Engineering)
Feature Engineering, valori mancanti e normalizzazione.
Parametri vs. iperparametri
Ciò che l'IA impara da sola vs. ciò che l'uomo configura.
Quando lo studente memorizza
Overfitting, underfitting, Train-Test-Split e validation set.
Valutare i modelli
Accuracy, Precision, Recall, F1-Score e Confusion Matrix.
Unsupervised Learning (Struttura nel caos)
Clustering (k-Means), riduzione della dimensionalita (PCA) e rilevamento anomalie.
Supervised Learning — Demo interattiva
Addestra un modello e osserva il confine decisionale.
OpzionaleK-Means Clustering — Demo interattiva
Guarda come K-Means ordina i punti dati in gruppi.
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Deep Learning (La rivoluzione neuronale)
Dal neurone artificiale attraverso attivazione, hidden layers e funzioni di perdita fino a gradient descent e backpropagation.
Capisci le reti neurali dal Perceptron alla backpropagation e puoi seguire l'intero processo di addestramento.
Il neurone artificiale
Disponibile dal 15 lug 2026
Perceptron — Demo interattiva
Addestra la rete neurale piu semplice passo dopo passo.
OpzionaleLa scintilla (Attivazione)
Disponibile dal 15 lug 2026
La rete (Hidden Layers)
Disponibile dal 15 lug 2026
Come l'IA calcola quanto sbaglia
Disponibile dal 15 lug 2026
Il cammino verso la valle (Gradient Descent)
Disponibile dal 15 lug 2026
Il cuore dell'apprendimento (Backpropagation)
Disponibile dal 15 lug 2026
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Architetture moderne (GenAI)
Dalla tokenizzazione attraverso embedding, CNN, RNN e Transformer fino a LLM, Transfer Learning e diffusione.
Capisci tokenizzazione, embedding, CNN, RNN, Transformer, LLM, Transfer Learning, sampling e diffusione.
Tokenizzazione (L'alfabeto delle macchine)
Disponibile dal 12 ago 2026
Embedding e spazio latente
Disponibile dal 12 ago 2026
Computer Vision (CNN)
Disponibile dal 12 ago 2026
Tempo e sequenze (RNN)
Disponibile dal 12 ago 2026
La svolta (Transformer e Attention)
Disponibile dal 12 ago 2026
Grandi modelli linguistici (LLM)
Disponibile dal 12 ago 2026
Transfer Learning e Fine-Tuning
Disponibile dal 12 ago 2026
Sampling e temperatura
Disponibile dal 12 ago 2026
Modelli generativi di immagini (Diffusione)
Disponibile dal 12 ago 2026
GAN — Demo interattiva
Scopri interattivamente come le GAN generano immagini.
OpzionaleScarica certificato
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Reinforcement Learning
Imparare attraverso la ricompensa: dal principio base al Q-Learning fino al RLHF.
Capisci il Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning e RLHF — come ChatGPT impara la cortesia.
Il bastone e la carota (Il principio)
Disponibile dal 23 set 2026
Sviluppare strategie (Q-Learning e MDP)
Disponibile dal 23 set 2026
Q-Learning — Demo interattiva
Osserva come un agente trova l'uscita tramite Q-Learning.
OpzionaleRLHF (Come i LLM imparano la cortesia)
Disponibile dal 23 set 2026
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Società e inclusione
Implicazioni sociali e legali, adattate a specifici gruppi target.
Etica e miti
Coscienza, bias, copyright e prompt injection — le domande critiche sull'IA.
Distingui AGI dalla statistica, capisci il bias di addestramento in modo analitico, conosci le questioni di copyright e i rischi di prompt injection.
Coscienza vs. probabilita
Disponibile dal 29 lug 2026
Bias e qualita dei dati
Disponibile dal 29 lug 2026
Copyright e furto di dati
Disponibile dal 29 lug 2026
Sicurezza e Prompt Injection
Disponibile dal 29 lug 2026
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Europa e diritto
EU AI Act, regolamentazione dei Foundation Model e protezione dei dati nelle applicazioni IA.
Capisci l'EU AI Act, gli obblighi di trasparenza per i Foundation Model e le implicazioni del GDPR per l'IA.
L'EU AI Act
Disponibile dal 21 ott 2026
Regolamentazione dei Foundation Model
Disponibile dal 21 ott 2026
Protezione dei dati e IA (GDPR)
Disponibile dal 21 ott 2026
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Per gli anziani (IA nella vita quotidiana)
Un assistente digitale, sicurezza in rete e mantenere la propria autonomia.
Usi l'IA come aiutante quotidiano, riconosci le truffe e mantieni il controllo sui tuoi dati.
Un assistente digitale
Assistente vocale, traduzione e lettura ad alta voce.
Primo contatto con l'IA — Demo interattiva
Un primo dialogo sicuro con un semplice chatbot.
OpzionaleSicurezza e protezione dalle truffe
Truffa del nipote 2.0, voice cloning e rilevamento phishing.
Scudo anti-email — Demo interattiva
Scopri come un filtro antispam riconosce le email sospette.
OpzionaleMantenere la propria autonomia
Opt-out presso i fornitori e controllo della condivisione dei dati.
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Per studenti e universitari
Imparare con l'IA invece di copiare, riconoscere i deepfake e valutare criticamente le fonti.
Usi l'IA come tutor di apprendimento, riconosci i deepfake e i media sintetici e valuti le fonti in modo critico.
Imparare con l'IA (invece di copiare)
Dialogo socratico, tutor di apprendimento e valutazione critica delle allucinazioni.
La verita online
Deepfake, verifica delle fonti e media sintetici.
Le auto imparano a guidare — Demo interattiva
Osserva come le auto imparano a percorrere una pista attraverso la neuroevoluzione. Guida tu stesso e confrontati con l'IA.
OpzionaleGiocare contro il computer — Demo interattiva
Sfida un'IA che sceglie la mossa migliore tramite MinMax.
OpzionaleIl chatbot piu antico — Demo interattiva
Chatta con ELIZA, il primo chatbot della storia.
OpzionaleScarica certificato
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Curiosità
Una vetrina in crescita di demo che non rientrano in nessun percorso tematico — classici, curiosità, graziosi casi isolati.
Curiosità
Una casa per demo che non appartengono a nessun altro percorso — classici, curiosità, graziosi casi isolati. Una vetrina in crescita senza un curriculum condiviso. A volte una si sposta in un percorso tematico, a volte se ne aggiunge una nuova.
Una manciata curata di demo indipendenti — una passeggiata per i curiosi. Nessun compito, solo esplorazione.
Boids — comportamento dello stormo
Tre semplici regole per uccello producono uno stormo senza un capo.
OpzionaleEvoluzione — mutazione e selezione
Piccole creature vengono mutate casualmente di generazione in generazione — evoluzione da guardare.
OpzionaleScarica certificato
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