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, configurare un ambiente di sviluppo, usare Git e capire l'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.
Il vostro ambiente di sviluppo
Editor, IDE e il resto: allestire il posto dove le idee diventano file.
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)
Text-to-image, prompting e seed (valore casuale).
Lo strumento (Stable Diffusion Forge)
Interfaccia, VRAM locale e velocita di generazione.
Controllo e fine-tuning
LoRA, inpainting e outpainting.
Ottimizzazione del workflow
ControlNet (pose, bordi) e upscaling.
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 23 set 2026
Portare modelli sul proprio PC
Disponibile dal 23 set 2026
Quantizzazione (Rimpicciolire i modelli)
Disponibile dal 23 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, Harness 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 21 ott 2026
Context Engineering
Disponibile dal 21 ott 2026
Harness Engineering: guardrail invece di speranza
Disponibile dal 21 ott 2026
Agentic Coding (IA che digita da sola)
Disponibile dal 21 ott 2026
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Qualità del software e test
Leggere i test, inquadrare i controlli automatici, accettare le modifiche e proteggere i segreti — qualità senza conoscenze di programmazione.
Leggi un test e riconosci cosa verifica davvero, inquadri i controlli automatici rossi, poni all'agente le tre domande di cui puoi verificare tu stesso la risposta, e sai cosa non deve mai finire in un repository.
Capire i test quando è l'agente a scriverli
Disponibile dal 18 nov 2026
Gate: la rete di sicurezza fatta di controlli automatici
Disponibile dal 18 nov 2026
Revisione senza conoscenze di programmazione
Disponibile dal 18 nov 2026
Segreti e sicurezza: cosa non deve mai finire nel repository
Disponibile dal 18 nov 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.
OpzionaleEntscheidungsbaum — der gläserne Klassifikator
Sieh zu, wie ein Baum aus Ja/Nein-Fragen die Daten zerlegt — und beobachte live, wie er bei zu vielen Fragen ins Overfitting kippt. Der transparenteste Algorithmus im ML-Werkzeugkasten.
OpzionaleK-Means Clustering — Demo interattiva
Guarda come K-Means ordina i punti dati in gruppi.
OpzionaleScarica certificato
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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
Perceptron, pesi, bias e sommatoria.
Perceptron — Demo interattiva
Addestra la rete neurale piu semplice passo dopo passo.
OpzionaleLa scintilla (Attivazione)
Linearita vs. non-linearita, ReLU e Sigmoid.
La rete (Hidden Layers)
Deep Neural Network, hidden layer e forward pass.
Neural Network Playground — Demo interattiva
Costruisci le tue architetture di rete, addestra dal vivo e guarda la Backpropagation in azione.
OpzionaleCome l'IA calcola quanto sbaglia
Funzione di perdita, Mean Squared Error e Cross-Entropy.
Il cammino verso la valle (Gradient Descent)
Discesa del gradiente, learning rate e minimo locale/globale.
Gradient Descent — Demo interattiva
Osserva l'optimizer mentre scende a valle — passo dopo passo.
OpzionaleIl cuore dell'apprendimento (Backpropagation)
Backpropagation e propagazione degli errori — basata sulla regola della catena.
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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)
Token, BPE, Context Window — perche l'IA non capisce le sillabe.
Embedding e spazio latente
Word2Vec, vettori di embedding e distanza semantica.
Word-Embeddings — Bedeutung als Landkarte
Die interaktive Ergänzung zum Embeddings-Kapitel: Wörter werden zu Punkten, ähnliche Begriffe rücken zusammen, und König - Mann + Frau landet bei Königin. So fühlt sich Vektor-Semantik an.
OpzionaleComputer Vision (CNN)
Convoluzione, filtro/kernel, pooling ed estrazione di feature.
Convolutional Filter — Demo interattiva
Vedi dal vivo come i filtri CNN rilevano bordi, trame e pattern.
OpzionaleTempo e sequenze (RNN)
Dati sequenziali, Recurrent Neural Networks e Vanishing Gradient.
La svolta (Transformer e Attention)
Self-Attention, Query/Key/Value e il blocco Transformer.
Meccanismo di Attention — Demo interattiva
Comprendi Query/Key/Value passo dopo passo — il cuore di ogni Transformer.
OpzionaleGrandi modelli linguistici (LLM)
Foundation Model, pre-training, next-token prediction e dimensione dei parametri.
Transfer Learning e Fine-Tuning
Pesi preaddestrati, checkpoint e LoRA.
Sampling e temperatura
Softmax, temperatura, Top-K/Top-P — perche ChatGPT non dice sempre la stessa cosa.
Modelli generativi di immagini (Diffusione)
Spazio latente, rumore, denoising e text-to-image.
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 7 ott 2026
Multi-Armed Bandit — Demo interattiva
Affronta il dilemma tra esplorazione e sfruttamento alla slot machine.
OpzionaleSviluppare strategie (Q-Learning e MDP)
Disponibile dal 7 ott 2026
Q-Learning — Demo interattiva
Osserva come un agente trova l'uscita tramite Q-Learning.
OpzionaleRLHF (Come i LLM imparano la cortesia)
Disponibile dal 7 ott 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
AGI, sentience e il Pappagallo Stocastico.
Bias e qualita dei dati
Bias di addestramento, Impossibility Theorem, segnale vs. rumore.
Copyright e furto di dati
Fair Use, opt-out e copyright nei dati grezzi di addestramento.
Sicurezza e Prompt Injection
Jailbreak, esfiltrazione di dati e come ingannare i modelli linguistici.
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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 4 nov 2026
Regolamentazione dei Foundation Model
Disponibile dal 4 nov 2026
Protezione dei dati e IA (GDPR)
Disponibile dal 4 nov 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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Second Brain e Gemelli Digitali
Organizzare la conoscenza fuori dalla testa — e capire cosa possono fare i gemelli digitali delle cose reali e dove sono i loro limiti.
Crei il tuo Second Brain, invece di accumulare appunti che non rileggerai mai, e spieghi cosa distingue un gemello digitale da una semplice simulazione.
Second Brain: la vostra memoria esterna
Disponibile dal 2 dic 2026
Gemelli digitali
Disponibile dal 2 dic 2026
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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.
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