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SOLO ESAME FINALE GENAI_INTRO_LA

IA Generativa: introduzione e applicazioni – Esame

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.

Durata esame60 min
Soglia di superamento70%
Domande disponibili200
CIWZ PROFESSIONAL ASSESSMENT

Ambiente formativo ad alta integrità

Il percorso è progettato per manager, dirigenti, responsabili di funzione, auditor e professionisti. Le lezioni prevedono tempi minimi validati e tutor contestuale; le verifiche utilizzano selezione casuale lato server di domande e risposte, controllo della continuità della sessione, videocamera e monitoraggio locale dell’attività audio durante le prove protette.

Tracciabilità e affidabilità: gli eventi di integrità vengono registrati per la revisione autorizzata; i segnali automatici non determinano da soli l’esito.

INFORMAZIONI UFFICIALI DEL PERCORSO

Scheda tecnica del corso

Finalità, riferimenti, modalità di erogazione, condizioni economiche e valore dell’attestazione, presentati in modo chiaro e verificabile.

01

Obiettivi formativi

  • Comprendere i fondamenti dell’IA generativa e le sue differenze con l’IA tradizionale
  • Apprendere il funzionamento dei modelli generativi come LLMs e modelli a diffusione
  • Sviluppare competenze base di prompt engineering e relative best practice
  • Analizzare casi d’uso di generazione testi, immagini, sintesi, traduzione e automazione
  • Valutare la qualità degli output e mitigare rischi di allucinazioni e vulnerabilità di sicurezza
  • Gestire aspetti normativi e di governance riguardo dati sensibili, privacy e proprietà intellettuale
  • Integrare l’IA generativa in processi aziendali con workflow, RPA e API
02

Competenze acquisite

  • Conoscenza tecnica di modelli generativi e loro funzionamento
  • Capacità di progettare e ottimizzare prompt efficaci
  • Comprensione dei rischi e delle best practice in sicurezza e governance
  • Applicazione pratica della IA generativa in contesti reali e business
  • Valutazione critica degli output generati e gestione della qualità
03

Destinatari

  • Professionisti ICT, data analyst, sviluppatori
  • Manager e responsabili innovazione
  • Consulenti e formatori in ambito digitale
04

Prerequisiti

  • Nozioni base di intelligenza artificiale e machine learning consigliate
  • Familiarità con processi aziendali digitali
05

Programma

  • Fondamenti di IA generativa e confronto con IA tradizionale
  • Modelli generativi: LLM, Transformer, Diffusion
  • Prompt engineering: tecniche e best practice
  • Casi d’uso: testi, immagini, traduzioni, automazioni
  • Valutazione qualità output, gestione rischi e sicurezza
  • Privacy, copyright e proprietà intellettuale
  • Integrazione in processi aziendali e panoramica strumenti
06

Metodologia didattica

  • Lezioni teoriche e case study
  • Esercitazioni pratiche e analisi di scenari reali
  • Discussione critica e confronto
07

Modalità di valutazione

  • Esame finale con domande a risposta aperta e situazioni applicative
  • Soglia di superamento: 70%
08

Durata

  • 60 minuti
09

Attestazione

  • Certificato di superamento esame (con pagamento quota di 50 €)
10

Risultati attesi

  • Capacità di applicare IA generativa in ambiti professionali
  • Consapevolezza dei rischi e modalità di controllo
  • Preparazione a scenari complessi di implementazione