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Percorsi di apprendimentoContenuti

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.

Principiante 0 di 5

Capisci come funzionano i computer, navighi con sicurezza nel terminale, usi Git e comprendi l'Open Source.

5 articoli Principianti assoluti Nessuno
1

Come un computer "pensa"

CPU, GPU, RAM, disco fisso e codice binario — le basi hardware.

2

Internet e le API

Client, server, richieste HTTP e le API come interfacce.

3

Il terminale

GUI vs. CLI, percorsi e i comandi più importanti.

4

Controllo versione con Git

Repository, commit, branch e GitHub come archivio cloud.

5

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.

Principiante

Programmi in Python, comprendi tipi di dati, strutture di controllo, OOP e configuri ambienti di sviluppo puliti.

8 articoli Principianti con conoscenze base del computer Prerequisito: Operation & Command Line
1

Variabili e tipi di dati

String, Integer, Float, Boolean e assegnazioni.

2

Strutture di controllo

Condizioni If/Else e cicli (For, While).

3

Funzioni

Parametri, valori di ritorno e codice modulare.

4

Quando il codice si rompe (Errori e debugging)

Syntax Error vs. Logic Error, Try/Catch e lettura degli stack trace.

5

Liste e dizionari

Array, key-value store e accesso basato su indice.

6

Programmazione orientata agli oggetti (Classi e oggetti)

Classe, oggetto, metodo e attributo — il progetto per codice complesso.

7

Librerie di codice esterne (Pacchetti)

Pip, dipendenze, import — non reinventare la ruota.

8

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.

Principiante Disponibile dal 26 ago 2026

Generi le tue immagini con Stable Diffusion, capisci il text-to-image e padroneggi LoRA, ControlNet e upscaling.

4 articoli + 1 demo Creativi, designer, appassionati Prerequisito: Operation & Command Line
1

Generazione di immagini (Dal testo al pixel)

Disponibile dal 26 ago 2026

2

Lo strumento (Stable Diffusion Forge)

Disponibile dal 26 ago 2026

3

Controllo e fine-tuning

Disponibile dal 26 ago 2026

4

Ottimizzazione del workflow

Disponibile dal 26 ago 2026

5

GAN — Demo interattiva

Scopri interattivamente come le GAN generano immagini.

Opzionale

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Modelli linguistici locali

L'ecosistema Hugging Face, eseguire modelli in locale e capire la quantizzazione.

Intermedio Disponibile dal 9 set 2026

Capisci Hugging Face, porti modelli sul tuo PC e comprendi la quantizzazione.

3 articoli Chi tiene alla privacy, appassionati Prerequisito: Operation & Command Line
1

L'ecosistema (Hugging Face)

Disponibile dal 9 set 2026

2

Portare modelli sul proprio PC

Disponibile dal 9 set 2026

3

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.

Intermedio

Crei system prompt, costruisci pipeline RAG, usi Function Calling e automatizzi workflow con n8n.

6 articoli Costruttori, automatizzatori Prerequisito: Modelli linguistici locali Python e logica di programmazione
1

Assegnare un compito al modello (System Prompt)

System Prompt, roleplay, One-Shot vs. Few-Shot.

2

Prompt Engineering (Chain of Thought)

Zero-Shot, Chain-of-Thought e prevenzione delle allucinazioni.

3

Collegare i propri dati (RAG)

Retrieval-Augmented Generation, chunking, embedding e database vettoriale.

4

Function Calling (Quando l'IA preme bottoni)

Output JSON, Tool Use — l'IA decide quale strumento eseguire.

5

Usare le interfacce (API e MCP)

API Key, Model Context Protocol e architettura server per agenti IA.

6

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.

Intermedio Disponibile dal 7 ott 2026

Programmi con l'IA, padroneggi il Context Engineering e usi agenti di coding autonomi.

3 articoli Sviluppatori, maker Prerequisito: Python e logica di programmazione Agenti e automazione
1

Programmazione in linguaggio naturale (Vibecoding)

Disponibile dal 7 ott 2026

2

Context Engineering

Disponibile dal 7 ott 2026

3

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.

Intermedio

Capisci algoritmi, notazione Big-O, ricorsione e le principali strutture dati (lineari, gerarchiche, basate su chiave).

6 articoli Studenti con basi di Python Prerequisito: Python e logica di programmazione
1

Cos'è un algoritmo?

Determinismo, finitezza, input/output — la ricetta delle macchine.

2

Complessità algoritmica (Big-O)

Capire la scalabilità: lineare, quadratica, esponenziale.

3

Strutture dati I (Lineari)

Array, Linked List, Stack, Queue.

4

Ricorsione

Base Case, Recursive Call e Stack Overflow — cicli sotto steroidi.

5

Strutture dati II (Gerarchiche e connesse)

Tree, Binary Search Tree, Graph, Node, Edge.

6

Strutture dati III (Basate su chiave)

Hash Table, Key-Value Pair e caching.

7

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.

Opzionale

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Matematica dei dati

Statistica e calcolo delle probabilità come fondamento per il Machine Learning.

Intermedio

Capisci parametri di posizione, dispersione, distribuzioni, correlazione, probabilità e il teorema di Bayes.

6 articoli + 1 demo Studenti con basi di algoritmi Prerequisito: Strutture informatiche e algoritmi
1

Parametri di posizione (Dove si trova il centro?)

Media, mediana e valori anomali.

2

Dispersione (Quanto lontano dal centro?)

Varianza, deviazione standard e ampiezza.

3

Distribuzioni (La forma dei dati)

Distribuzione normale, asimmetria e coda lunga.

4

Connessioni tra i dati

Correlazione, causalita e confounder.

5

Probabilità e valore atteso

Probabilità, valore atteso e calcolo rischio/beneficio.

6

Bayes e probabilità condizionale

Il teorema di Bayes: aggiornare l'opinione con nuove conoscenze.

7

Naive Bayes — Demo interattiva

Classifica testi in tempo reale con l'algoritmo Naive Bayes.

Opzionale

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Algebra lineare e calcolo

Vettori, matrici, tensori, derivate e la regola della catena — il linguaggio del Deep Learning.

Intermedio

Capisci vettori, matrici, tensori, derivate, derivate parziali e la regola della catena come base per la backpropagation.

6 articoli Studenti con basi di statistica Prerequisito: Matematica dei dati
1

Spazi e direzioni (Vettori)

Scalare, vettore, dimensionalità e spazio vettoriale.

2

Tabelle di dati e trasformazioni (Matrici)

Matrice, moltiplicazione tra matrici, trasformazione e prodotto scalare.

3

Tensori (Il linguaggio delle GPU)

Tensore come array n-dimensionale, batching e shape.

4

Misurare il cambiamento (Derivate)

Pendenza, tasso di variazione e minimi/massimi.

5

Derivate parziali e il gradiente

Pendenza multidimensionale e il vettore gradiente.

6

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.

Intermedio

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.

7 articoli + 4 demo Studenti con basi di algoritmi Prerequisito: Strutture informatiche e algoritmi
1

La nascita dell'IA (Da Turing a Dartmouth)

Test di Turing, conferenza di Dartmouth (1956), ELIZA — il contesto storico.

2

Ricerca nel grafo

Spazio degli stati, ricerca in ampiezza (BFS) e in profondita (DFS).

3

Euristiche e pathfinding

Euristica, funzione di costo, Dijkstra e l'algoritmo A*.

4

A* Pathfinding — Demo interattiva

Guarda A* e Dijkstra in azione mentre navigano attraverso un labirinto.

Opzionale
5

Agenti in conflitto (Teoria dei giochi)

Sistemi multi-agente, gioco a somma zero e equilibrio di Nash.

6

MinMax e Pruning

Albero decisionale, strategia MinMax e Alpha-Beta Pruning.

7

MinMax — Demo interattiva

Gioca a Tic-Tac-Toe contro un'IA MinMax imbattibile.

Opzionale
8

Regole e logica (Sistemi esperti)

Sistema esperto, motore di inferenza, regole If-Then ed esplosione combinatoria.

9

IA basata su regole — Demo interattiva

Scopri interattivamente come un sistema esperto forma catene causali logiche.

Opzionale
10

ELIZA Chatbot — Demo interattiva

Chatta con il primo bot terapeuta basato su regole della storia.

Opzionale
11

L'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.

Intermedio 0 di 4

Capisci i paradigmi del ML, addestri modelli di Supervised Learning, valuti con metriche e conosci overfitting e Unsupervised Learning.

1

Programmare vs. addestrare

Machine Learning, dati di addestramento, modello e inferenza.

2

Supervised Learning (Imparare con un insegnante)

Etichetta, features, target, classificazione vs. regressione.

3

Regressione lineare e logistica

Retta di regressione, Sigmoid e funzione di perdita (MSE).

4

Il materiale grezzo (Data Engineering)

Feature Engineering, valori mancanti e normalizzazione.

5

Parametri vs. iperparametri

Ciò che l'IA impara da sola vs. ciò che l'uomo configura.

6

Quando lo studente memorizza

Overfitting, underfitting, Train-Test-Split e validation set.

7

Valutare i modelli

Accuracy, Precision, Recall, F1-Score e Confusion Matrix.

8

Unsupervised Learning (Struttura nel caos)

Clustering (k-Means), riduzione della dimensionalita (PCA) e rilevamento anomalie.

9

Supervised Learning — Demo interattiva

Addestra un modello e osserva il confine decisionale.

Opzionale
10

K-Means Clustering — Demo interattiva

Guarda come K-Means ordina i punti dati in gruppi.

Opzionale

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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.

Avanzato Disponibile dal 15 lug 2026

Capisci le reti neurali dal Perceptron alla backpropagation e puoi seguire l'intero processo di addestramento.

6 articoli + 3 demo Studenti con basi di ML Prerequisito: Fondamenti di machine learning
1

Il neurone artificiale

Disponibile dal 15 lug 2026

2

Perceptron — Demo interattiva

Addestra la rete neurale piu semplice passo dopo passo.

Opzionale
3

La scintilla (Attivazione)

Disponibile dal 15 lug 2026

4

La rete (Hidden Layers)

Disponibile dal 15 lug 2026

5

Come l'IA calcola quanto sbaglia

Disponibile dal 15 lug 2026

6

Il cammino verso la valle (Gradient Descent)

Disponibile dal 15 lug 2026

7

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.

Avanzato Disponibile dal 12 ago 2026

Capisci tokenizzazione, embedding, CNN, RNN, Transformer, LLM, Transfer Learning, sampling e diffusione.

9 articoli + 3 demo Studenti con basi di Deep Learning Prerequisito: Deep Learning (La rivoluzione neuronale)
1

Tokenizzazione (L'alfabeto delle macchine)

Disponibile dal 12 ago 2026

2

Embedding e spazio latente

Disponibile dal 12 ago 2026

3

Computer Vision (CNN)

Disponibile dal 12 ago 2026

4

Tempo e sequenze (RNN)

Disponibile dal 12 ago 2026

5

La svolta (Transformer e Attention)

Disponibile dal 12 ago 2026

6

Grandi modelli linguistici (LLM)

Disponibile dal 12 ago 2026

7

Transfer Learning e Fine-Tuning

Disponibile dal 12 ago 2026

8

Sampling e temperatura

Disponibile dal 12 ago 2026

9

Modelli generativi di immagini (Diffusione)

Disponibile dal 12 ago 2026

10

GAN — Demo interattiva

Scopri interattivamente come le GAN generano immagini.

Opzionale

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Reinforcement Learning

Imparare attraverso la ricompensa: dal principio base al Q-Learning fino al RLHF.

Avanzato Disponibile dal 23 set 2026

Capisci il Reinforcement Learning, MDP, Q-Learning e RLHF — come ChatGPT impara la cortesia.

3 articoli + 2 demo Studenti con basi di Deep Learning Prerequisito: Deep Learning (La rivoluzione neuronale)
1

Il bastone e la carota (Il principio)

Disponibile dal 23 set 2026

2

Sviluppare strategie (Q-Learning e MDP)

Disponibile dal 23 set 2026

3

Q-Learning — Demo interattiva

Osserva come un agente trova l'uscita tramite Q-Learning.

Opzionale
4

RLHF (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.

Principiante Disponibile dal 29 lug 2026

Distingui AGI dalla statistica, capisci il bias di addestramento in modo analitico, conosci le questioni di copyright e i rischi di prompt injection.

4 articoli Tutti gli interessati Nessuno
1

Coscienza vs. probabilita

Disponibile dal 29 lug 2026

2

Bias e qualita dei dati

Disponibile dal 29 lug 2026

3

Copyright e furto di dati

Disponibile dal 29 lug 2026

4

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.

Principiante Disponibile dal 21 ott 2026

Capisci l'EU AI Act, gli obblighi di trasparenza per i Foundation Model e le implicazioni del GDPR per l'IA.

3 articoli Tutti gli interessati Nessuno
1

L'EU AI Act

Disponibile dal 21 ott 2026

2

Regolamentazione dei Foundation Model

Disponibile dal 21 ott 2026

3

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.

Principiante 0 di 1

Usi l'IA come aiutante quotidiano, riconosci le truffe e mantieni il controllo sui tuoi dati.

3 articoli + 2 demo Anziani, nuovi utenti Nessuno
1

Un assistente digitale

Assistente vocale, traduzione e lettura ad alta voce.

2

Primo contatto con l'IA — Demo interattiva

Un primo dialogo sicuro con un semplice chatbot.

Opzionale
3

Sicurezza e protezione dalle truffe

Truffa del nipote 2.0, voice cloning e rilevamento phishing.

4

Scudo anti-email — Demo interattiva

Scopri come un filtro antispam riconosce le email sospette.

Opzionale
5

Mantenere 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.

Principiante

Usi l'IA come tutor di apprendimento, riconosci i deepfake e i media sintetici e valuti le fonti in modo critico.

2 articoli + 3 demo Studenti, universitari Nessuno
1

Imparare con l'IA (invece di copiare)

Dialogo socratico, tutor di apprendimento e valutazione critica delle allucinazioni.

2

La verita online

Deepfake, verifica delle fonti e media sintetici.

3

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.

Opzionale
4

Giocare contro il computer — Demo interattiva

Sfida un'IA che sceglie la mossa migliore tramite MinMax.

Opzionale
5

Il chatbot piu antico — Demo interattiva

Chatta con ELIZA, il primo chatbot della storia.

Opzionale

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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.

Principiante

Una manciata curata di demo indipendenti — una passeggiata per i curiosi. Nessun compito, solo esplorazione.

2 demo I curiosi Nessuno
1

Boids — comportamento dello stormo

Tre semplici regole per uccello producono uno stormo senza un capo.

Opzionale
2

Evoluzione — mutazione e selezione

Piccole creature vengono mutate casualmente di generazione in generazione — evoluzione da guardare.

Opzionale

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