Informazioni sul corso

Descrizione del corso

Il corso introduce ai concetti fondamentali dei Modelli Linguistici, esaminando come possano essere usati per creare e preservare contenuti culturali. Attraverso l’analisi di diagrammi interattivi, si approfondiscono le modalità in cui diversi parametri influenzano la generazione di testi, con un approfondimento sulla transparency dei modelli, una tematica cruciale nell'ambito della conservazione digitale. Il corso affronta inoltre tecniche per personalizzare i modelli linguistici, con un focus sul finetuning, il Retrieval Augmented Generation (RAG) e il prompt engineering. Ogni tecnica viene accompagnata da esercitazioni pratiche su piattaforme open-source dove sperimentare direttamente come applicare l'Intelligenza Artificiale alla scrittura di progetti legati al patrimonio culturale. Le attività si concludono con un focus su piattaforme dedicate a generi specifici di scrittura, con uno sguardo particolare alla creazione di contenuti narrativi e progettuali per la cultura.

Altri corsi sullo stesso argomento offerti dall'HUB e consigliati:

• HEM09_Alfabetizzazione all’IA per il settore culturale 

Il corso è parte dell'offerta formativa Dicolab. Cultura al digitale, un'iniziativa del Ministero della Cultura, Digital Library, Scuola nazionale del patrimonio e delle attività culturali, finanziato da Next generation EU.

Tecnologie digitali trattate

• HuggingChat 
• Ollama 
• Backyard.ai 
• SudoWrite 
• PromptPerfect 
• Quillbot 

Obiettivi formativi

Al termine del corso il/la partecipante sarà in grado di:

• descrivere i modelli linguistici; 
• identificare le problematiche legate alla trasparenza dei modelli
• identificare e descrivere le diverse tecniche di specializzazione dei modelli (finetuning, Retrieval Augmented Generation (RAG), prompt engineering)
• applicare le conoscenze fondamentali sui modelli linguistici a un caso pratico di scrittura.
  

Biografia docenti

Daniele Solombrino è dottorando in Informatica alla Sapienza Università di Roma, dove fa parte del gruppo di ricerca GLADIA, un team multidisciplinare finanziato da un ERC Starting Grant e un Google Research Award. In precedenza, ha conseguito la laurea magistrale in Informatica presso Sapienza Università di Roma. Attualmente, è assistente alla didattica per i corsi di Deep Learning and Applied Artificial Intelligence, Machine Learning e Introduzione alla Programmazione in Python. È stato invitato a parlare presso università e aziende su argomenti che spaziano dall’Intelligenza Artificiale per l’innovazione aziendale alle sue applicazioni in biologia (Università della Tuscia) e cinema (University of Minnesota), oltre che sulla ricerca avanzata in Intelligenza Artificiale (Sapienza Università di Roma).

Destinatari

Il corso si rivolge al personale del Ministero della cultura e delle altre pubbliche amministrazioni, al personale delle imprese del settore del patrimonio culturale, al personale di istituti culturali, pubblici e privati, ai professionisti e alle professioniste del settore del patrimonio culturale e a laureandi e laureande, specializzandi e specializzande, dottorandi e dottorande.  

Modalità di valutazione

Al termine del corso i/le partecipanti dovranno sostenere una prova di valutazione strutturata basata su analisi di caso (use case) con risposta a scelta singola e due distrattori.

Criteri per il rilascio dell'Open Badge

Per la certificazione delle competenze e l'acquisizione del Badge, il/la titolare ha frequentato almeno l'80% del corso e superato con successo la prova di valutazione.

Altri corsi Dicolab sullo stesso argomento disponibili in FAD  

• LLM e prompting: comunicare con l'intelligenza artificiale, a cura di De Caro Mario, Lenci Alessandro, Passarotti Marco.