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Capitolo 8

AI Generativa: Quando l'AI Crea

Da ChatGPT alle immagini generate

📌Come Funziona un LLM

  1. ricevi un prompt,
  2. il modello calcola probabilità per ogni possibile parola successiva (50.000+ possibilità),
  3. sceglie la più probabile,
  4. aggiunge quella parola al testo,
  5. ripete. È come completamento automatico su sterodi. ChatGPT ha 175 miliardi di parametri — numeri che il modello ha imparato dai dati. Framework consigliato: prompt chiaro, verifica fonti, revisione umana e logging delle risposte critiche. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Output fluido non significa output corretto: verifica sempre.

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📌Prompt Engineering

Il prompt è cruciale. Diversi prompt portano a risultati completamente diversi. "Dimmi un articolo su AI" è vago. "Scrivi un articolo di 500 parole su come l'AI cambierà il marketing, rivolto a CMO di startup" è specifico e dettagliato. Migliore il prompt, migliore il risultato. Questo è diventato una skill: "Prompt Engineering". Framework consigliato: prompt chiaro, verifica fonti, revisione umana e logging delle risposte critiche. Nota pratica: applica il concetto in un mini scenario reale prima del deploy. Takeaway: Output fluido non significa output corretto: verifica sempre.

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🎯 Punti Chiave

  • •LLM predice la prossima parola basandosi sul pattern
  • •ChatGPT ha 175 miliardi di parametri
  • •Il prompt shape l'output in modo drammatico
  • •Context length limita quanto ricorda
  • •Learning outcome: progettare un prompt robusto e verificare un output generativo

💬 Discussione in Aula

  • •Perché ChatGPT a volte allucinà informazioni false?
  • •Come differisce generare immagini vs generare testo?
  • •Qual è il ruolo del "randomness" nel generare diverse risposte dallo stesso prompt?

Media del Capitolo

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🎬 Video

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Spiegazione visuale del capitolo (8-12 min) con esempi pratici.

Durata target: 8-12 min

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🎙️ Podcast

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Versione audio con casi reali, errori comuni e takeaway operativi.

Durata target: 10-15 min

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🖼️ Infografica

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Sintesi visuale: 5 punti chiave, 1 warning, 1 mini framework.

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📄 Risorsa

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Materiale scaricabile per studio e esercitazione guidata.

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💻 Code Snippets

Generazione testo con OpenAI API

python

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Struttura di un prompt ben formato (JSON)

json

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🧠 Quiz del Capitolo

1. LLM genera testo come?

2. Prompt engineering migliora?

3. Allucinazione significa?

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