Obiettivo: comprendere i limiti dei prompt base e introdurre strategie avanzate.

1.1 Struttura avanzata di un prompt

• Elementi chiave di un prompt efficace
• Differenze tra prompt base e avanzati
• Componenti del prompt

1.2 Tipologie di prompting

• Strategie per migliorare la pertinenza e coerenza dell’output
• Classificazione
• Clustering
• Predizione
• Raccomandazione
• Apprendimento in contesto (In-Context Learning)
• Pattern persona

1.3 Esercitazioni pratiche

• Analisi di prompt efficaci vs. inefficaci
• Ottimizzazione di prompt
• Creazione di varianti per migliorare la qualità della risposta

Obiettivo: applicare tecniche per migliorare progressivamente la qualità dell’output AI.

2.1 Chain of Thought (CoT)

• Logica e ragionamento nei modelli AI
• Generazione di risposte con spiegazione del processo
• Applicazione del CoT

2.2 Flipped Pattern e Self-Consistency

• Flipped Pattern: prima gli errori, poi la risposta corretta
• Self-Consistency: generazione di più risposte e selezione della migliore
• Uso combinato dei due metodi per migliorare la qualità dell’output

2.3 Markdown

• Modello di template con segnaposto
• Markdown
• Template sofisticati
• Autocoerenza, fact-checking e riferimenti bibliografici
• Pattern Template & Markdown

Obiettivo: creare output verificabili e limitare l’IA a un set di documenti.

3.1 Retrieval-Augmented Generation (RAG)

• Introduzione alla tecnica RAG per la generazione di contenuti
• Retrieval Augmented Generation (RAG) struttura e realizzazione
• Limitare l’IA a un set di documenti specifico
• Evitare la generazione di dati inventati (hallucination AI)

3.2 Gestione delle citazioni e referenze

• Prompt per generare citazioni automatiche
• Strategie per il recupero di fonti attendibili
• Forzare l’IA a dichiarare “Non lo so” quando i dati non sono verificabili

Obiettivo: comprendere il funzionamento dei modelli AI per la generazione di immagini e le loro applicazioni pratiche.

4.1 Introduzione ai modelli generativi per immagini

• Panoramica su DALL·E, Ideogram e Copilot.
• Differenze tra modelli generativi e tecniche di rendering tradizionale.
• Applicazioni pratiche per professionisti, marketer e formatori.

4.2 Prompting avanzato per la generazione di immagini

• Strutturare prompt efficaci per ottenere immagini di alta qualità.
• Tecniche di controllo dello stile, della composizione e della qualità.
• Esercitazioni pratiche su diverse tipologie di immagini AI-driven.

4.3 Coerenza visiva e personalizzazione dell’output AI

• Creare immagini che rispettino il branding aziendale.
• Controllare lo stile e la resa visiva attraverso il prompting.
• Tecniche per rendere le immagini AI-driven più professionali e realistiche.

Obiettivo: acquisire tecniche per migliorare e personalizzare immagini AI-driven.

5.1 Editing e refining delle immagini AI

• Strumenti per correggere dettagli e imperfezioni nelle immagini AI.
• Migliorare colori, ombre e texture con strumenti di post-produzione.
• Tecniche di upscaling per aumentare la qualità e la risoluzione.

5.2 Integrazione delle immagini AI nei progetti visivi

• Utilizzare immagini AI in presentazioni, social media e marketing.
• Creare grafiche professionali combinando AI e design tradizionale.
• Testare diverse varianti di immagini per ottenere il miglior impatto visivo.

5.3 Creazione di immagini AI-driven per scenari avanzati

• Generazione di immagini per storytelling visivo e contenuti educativi.
• Creare illustrazioni AI per supporti didattici e presentazioni professionali.
• Sperimentare con la generazione di elementi grafici su misura.

Obiettivo: Integrare gli strumenti di generazione e ottimizzazione delle immagini AI nei flussi di lavoro professionali.

6.1 Automazione della creazione di immagini con AI

• Utilizzare AI per creare immagini in serie con impostazioni predefinite.
• Creare immagini coerenti per campagne marketing e social media.
• Sviluppare uno stile visivo distintivo attraverso la generazione AI.

6.2 Strumenti di design e AI: workflow integrato

• Integrazione delle immagini AI in Canva e altri software di design.
• Utilizzo di AI per migliorare composizioni e layout visivi.
• Ottimizzare l’uso delle immagini AI-driven in materiali digitali e cartacei.
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6.3 Esercitazione pratica: creazione e ottimizzazione di un progetto visivo con AI

• Creazione di un set di immagini AI-driven per un caso reale.
• Ottimizzazione e refining delle immagini generate.
• Presentazione e feedback sui risultati ottenuti.

Attività pratica finale:

• Creazione di una serie di immagini AI-driven per un progetto specifico.
• Refining e ottimizzazione delle immagini con strumenti avanzati.
• Feedback collaborativo e ottimizzazione del processo creativo.