Generative AI: metodi e pratica

Il corso si propone di fornire ai partecipanti gli strumenti essenziali per comprendere l’AI generativa e le principali reti neurali in grado di generare immagini (GAN, Diffusion models), testo (BERT, GPT) ed immagini condizionate a testo (Dall-E). Il corso coprirà anche le nozioni base necessarie per comprendere questi strumenti (supervised learning e CLIP) e le principali applicazioni (ChatGPT e RAG). Il corso prevede sia una parte teorica che pratica.

AGENDA: 

Prima giornata: Come si genera un’immagine. Si tratteranno i temi di: Introduzione al learning supervised, differenza tra AI tradizionale e Generative AI, difficoltà del learning generativo e principi di funzionamento delle principali reti generative (GAN e Diffusion Models).

La lezione prevede una parte pratica.

Seconda giornata: Come si genera un testo. Si tratteranno i temi di: Generative AI per testo, principi per addestrare i più importanti (LLM: BERT, GPT), Applicazioni Chatbot (ChatGPT) e RAG (Retrieval Augmented Generation).

La lezione prevede una parte pratica.

Terza giornata: Come si generano contenuti multimediali. Si tratteranno i temi di: I principi del multimodal embedding (CLIP), text-prompted image generation (DALL-E e Stable Diffusion).

La lezione prevede un panel finale su prospettive ed applicazioni AI, ed eventualmente una parte pratica.