Corso Gemini AI

Lezione 1 • Capacità e modalità principali

Esamina le capacità multimodali di Gemini su testo, immagini, audio e codice. Collega la consapevolezza delle capacità all'identificazione pratica dei casi d'uso.

Lezione 2 • Accesso alle piattaforme Gemini

Guida i discenti attraverso le interfacce disponibili, inclusi l'accesso web, mobile e API. Garantisce che ogni studente possa utilizzare Gemini prima di proseguire.

Lezione 3 • Che cos'è Gemini AI

Tratta l'origine di Gemini, la famiglia di modelli e il suo posizionamento nel panorama più ampio dell'IA. Stabilisce il contesto per tutto l'apprendimento tecnico e applicato successivo.

Lezione 1 • Sicurezza e limiti dei prompt

Affronta i filtri di sicurezza di Gemini, i comportamenti di rifiuto e la progettazione responsabile dei prompt. Prepara gli studenti a lavorare entro i vincoli etici e della piattaforma.

Lezione 2 • Controllare la qualità dell'output

Insegna l'impostazione di vincoli, la specifica del tono e le direttive di formato per modellare le risposte. Migliora direttamente la coerenza dell'output per i risultati lavorativi.

Lezione 3 • Perfezionamento iterativo dei prompt

Tratta la diagnosi di output deboli e l'applicazione di revisioni mirate per migliorare i risultati. Costruisce una mentalità sistematica di debug per l'ottimizzazione dei prompt.

Lezione 4 • Strutture di prompt fondamentali

Introduce schemi di prompting zero-shot, one-shot e few-shot con esempi pratici. Fornisce modelli riutilizzabili applicabili in ambiti professionali.

Lezione 1 • Tecniche di input audio e video

Esplora la trascrizione, il riepilogo e l'estrazione di informazioni da file audio e video. Espande l'utilità di Gemini ad ambienti professionali ricchi di contenuti multimediali.

Lezione 2 • Analisi di documenti e PDF

Tratta l'inserimento di documenti lunghi, l'estrazione di informazioni chiave e il riepilogo dei contenuti. Consente flussi di lavoro efficienti di revisione dei documenti utilizzando Gemini.

Lezione 3 • Combinare più modalità

Dimostra prompt che integrano simultaneamente testo, immagini e documenti. Sviluppa competenze avanzate di ragionamento cross-modale per compiti di analisi complessi.

Lezione 1 • Richieste API multimodali

Dimostra l'invio di immagini, audio e documenti tramite l'API insieme al testo. Estende le competenze API allo sviluppo completo di applicazioni multimodali.

Lezione 2 • Parametri API avanzati

Esplora temperatura, top-p, top-k e sequenze di arresto per perfezionare gli output dell'API. Consente un controllo preciso sul comportamento del modello nei sistemi di produzione.

Lezione 3 • Configurazione e autenticazione dell'API

Guida attraverso la configurazione della chiave API, l'impostazione dell'ambiente e le best practice di autenticazione. Stabilisce un ambiente di sviluppo sicuro e funzionante.

Lezione 4 • Effettuare le prime chiamate API

Tratta la struttura di base delle richieste, l'analisi delle risposte e la gestione degli errori per l'API Gemini. Produce codice funzionante che i discenti possono adattare immediatamente.

Lezione 1 • Progettare la personalità del chatbot

Tratta le istruzioni di sistema, la definizione della personalità e la coerenza del tono per la progettazione del chatbot. Consente la creazione di agenti conversazionali di marca e specifici per ruolo.

Lezione 2 • Meccanica della conversazione multi-turno

Spiega come Gemini mantiene il contesto attraverso i turni e come la cronologia influisce sulle risposte. Fornisce le basi per progettare flussi di dialogo coerenti.

Lezione 3 • Valutare la qualità della conversazione

Introduce metriche e metodi per valutare le prestazioni del chatbot e la soddisfazione dell'utente. Collega la valutazione al miglioramento iterativo dei sistemi distribuiti.

Lezione 1 • Auto-coerenza e verifica

Tratta le tecniche per generare output multipli e verificarne la coerenza. Riduce il rischio di allucinazioni in applicazioni professionali ad alto rischio.

Lezione 2 • Meta-prompting e generazione di prompt

Dimostra l'uso di Gemini per generare, valutare e ottimizzare automaticamente i prompt. Accelera lo sviluppo dei prompt e scala gli sforzi di prompt engineering.

Lezione 3 • Grounding e Augmented Retrieval

Spiega l'ancoraggio (grounding) degli output di Gemini con fonti di conoscenza esterne per ridurre le allucinazioni. Prepara gli studenti a costruire applicazioni IA accurate e supportate da fonti.

Lezione 4 • Prompting a catena di pensiero (Chain-of-Thought)

Insegna prompt che suscitano un ragionamento passo-passo per migliorare l'accuratezza su compiti complessi. Migliora direttamente l'affidabilità dell'output per problemi analitici e logici.

Lezione 1 • Integrare Gemini nel lavoro quotidiano

Guida l'adozione di Gemini negli strumenti comuni e nelle routine quotidiane per una produttività sostenuta. Garantisce il trasferimento delle competenze dalla formazione alla pratica lavorativa coerente.

Lezione 2 • Scrittura e revisione assistite dall'IA

Tratta la stesura, la riscrittura, il riepilogo e la correzione di bozze di documenti professionali con Gemini. Accelera direttamente la produzione di contenuti per la comunicazione aziendale.

Lezione 3 • Automatizzare compiti ripetitivi

Identifica compiti ad alta frequenza adatti all'automazione IA e costruisce flussi di lavoro basati su prompt. Riduce lo sforzo manuale e aumenta il throughput per il lavoro di routine.

Lezione 4 • Analisi e interpretazione dei dati

Dimostra il caricamento di set di dati, la generazione di informazioni e l'interpretazione dei risultati con Gemini. Consente ai professionisti non tecnici di estrarre valore dai dati strutturati.

Lezione 1 • Gestione e ottimizzazione dei costi

Insegna il budgeting dei token, i compromessi nella selezione del modello e il monitoraggio dell'utilizzo per controllare i costi. Consente una distribuzione finanziariamente sostenibile di Gemini su larga scala.

Lezione 2 • Monitoraggio e osservabilità

Introduce strategie di logging, metriche di prestazione e avvisi per i sistemi Gemini in produzione. Consente il rilevamento proattivo e la risoluzione dei problemi di produzione.

Lezione 3 • Schemi di architettura di produzione

Tratta schemi architetturali comuni per integrare Gemini in sistemi backend scalabili. Fornisce modelli applicabili sia in ambienti enterprise che startup.

Lezione 4 • Governance e scalabilità responsabile

Tratta i framework di governance dell'IA, l'audit dei bias e la comunicazione con gli stakeholder per le distribuzioni su larga scala. Costruisce fiducia organizzativa e responsabilità nei sistemi di IA.