Gli studenti dei corsi IFTS Galdus accolgono 15 spettatori interessati alla proposta formativa.
Quante volte ti sei trovato indeciso su quale strada scegliere? E quanti dubbi ti hanno assalito nel momento di decidere il tuo futuro?
A volte, la risposta più semplice è anche la più efficace: vedere con i propri occhi, ascoltare chi vive quell’esperienza ogni giorno, porre domande senza filtri.
È proprio quello che succede in Galdus, dove gli studenti dei corsi IFTS hanno accolto 15 visitatori curiosi e interessati, offrendo loro un’esperienza diretta a contatto con coordinatori, docenti e compagni di classe. Ecco cosa è successo negli ultimi incontri.
Le reti neurali spiegate da due studentesse
Le studentesse IFTS Margherita Mianulli e Letizia Pireddu hanno presentato agli ospiti una sintesi di ciò che hanno imparato nel modulo “reti neurali” del corso “AI Smart Application”. Spiegando in modo comprensibile anche per i non esperti, possiamo dire che le reti neurali sono sistemi di calcolo ispirati al funzionamento del cervello umano: come per il nostro cervello, si tratta di nodi interconnessi (analogamente ai nostri neuroni), incaricati di elaborare informazioni. Le reti neurali nel campo dell’intelligenza artificiale costituiscono la base del machine learning, ovvero il sistema con cui il computer apprende dati e prende decisioni.
Il mio PC può leggere le calligrafie umane?
Il secondo intervento è stato presentato dagli studenti IFTS Riccardo Maioli e Edoardo Sala, che hanno provato a rispondere alla domanda “Il mio computer può leggere la mia calligrafia?”. Ebbene, la risposta è sì. Per verificare questa capacità gli studenti hanno “dato in pasto” al loro PC 60.000 numeri scritti a mano (dataset) e hanno studiato le CNN (Convolutional Neural Network). Nel caso specifico hanno applicato le CNN per il riconoscimento di numeri e lettere all’interno di immagini. Il risultato è stato sorprendente: il PC ha riconosciuto tutte le calligrafie riconducendole ai rispettivi numeri correttamente!
I segreti dell’AI: cosa significa RAG
Immaginate di avere a disposizione un bibliotecario che possa imparare a memoria 5.000 libri che vi interessano. Questo è il senso del RAG (Retrieval Augmented Generation), come ha spiegato in classe lo studente IFTS Giorgio Sensi. L’intelligenza artificiale generica non può andare a fondo nella conoscenza di ciò che ci serve specificamente. Ecco allora la questione della biblioteca: con il RAG possiamo “insegnare” all’AI ciò che vogliamo. Giorgio ha spiegato anche come concettualmente ottimizzare il RAG e come migliorarne le performance.
Giorgio e il programma che legge emozioni
Giorgio inoltre ha presentato la demo di un modello da lui creato che è in grado di rilevare lo spettro emotivo di una persona da una foto (emotion distribution). Con il RAG grazie a un database (dataset) il computer restituisce una valutazione emotiva immediata, con tanto di percentuale di emozioni rilevate nel volto fotografato (happy, disgust, angry, surprise, fear, sad, neutral).
Le novità dell’MCP (Model Context Protocol)
Gli studenti IFTS Paolo Banfi e @Filippo Barberio hanno approfondito in aula il concetto di MCP (Model Context Protocol). Si tratta di un protocollo di Anthropic (società americana specializzata in servizi AI) creato circa sei mesi fa. Gli MCP server sono delle interfacce comuni per le chiavi API (ovvero sequenze alfanumeriche che funzionano da collegamento) per permettere agli LLM di accedere a fonti di dati esterne in modo semplice, veloce e unificato, riducendo soprattutto il rischio di allucinazioni (ovvero gli errori dell’AI che quando non sa una cosa la…. inventa!) da parte dell’LLM.
Infine lo studente IFTS Adelmo Bettoni ha continuato la spiegazione approfondendo il funzionamento dell’MPC facendo l’esempio della prenotazione di un volo a una compagnia aerea.
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