Laboratorio di intelligenza artificiale per la comunicazione
- A.A. 2025/2026
- CFU 4, 4(m), 2(m)
- Ore 20, 20(m)
- Classe di laurea LM-19 R, LM-19(m), LM-62 R(m)
Nessuno
L'obiettivo del laboratorio è quello di apprendere gli strumenti di base necessari per affrontare la comprensione, l'utilizzo e la creazione di sistemi di Intelligenza Artificiale Generativi (Generative AI - GAI), insieme alle capacità di analizzare classi di problemi adatti ad essere trattati con metodi e tecniche caratterizzanti della disciplina. Saranno introdotti strumenti di sviluppo di soluzioni GAI low/no coding al fine di permettere l'implementazione di soluzioni multimediali nel settore della comunicazione.
L'attività didattica svolta nel corso è parte integrante della Cattedra Jean Monnet EDIT - Ethics for inclusive digital Europe, co-finanziata dall'Unione Europea nell'ambito delle Jean Monnet Actions in the field of higher education.
- Intelligenza Artificiale Generativa (Generative AI - GAI) e prompt engineering nell'uso di Large Language Models (LLM) multimodali
- Prompt design per le generazione di testi, immagini, video, suoni, podcast e animazioni
- Ambienti e applicazioni low / no coding per l'Intelligenza Artificiale Generativa
- Esercitazioni sull'uso di sistemi di GAI e dati multimediali nel settore della comunicazione
Slide e dispense fornite dal docente.
Altre informazioni / materiali aggiuntivi
Le esercitazioni permetteranno di acquisire competenze nell'uso di strumenti e ambienti per la progettazione di prompt multimodali nell'ambito dell'AI generativa. Le attività di project work permetteranno di affrontare progetti in collaborazione con aziende ed enti, con la possibilità di estendere i progetti durante il tirocinio.
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La didattica si svolgerà tramite lezioni frontali con il supporto di slide ed esercitazioni pratiche svolte in gruppi e con l'obiettivo di favorire l'apprendimento di soluzioni tecnologiche per la progettazione di prompt multimodali nell'ambito dell'AI generativa.
L'esame consiste in una prova pratica basata sull'implementazione di project work sulle tematiche del corso. Per la sufficienza lo studente deve raggiungere complessivamente un punteggio non inferiore a 18.
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