LLM e AI Generativa: Strumenti Pratici per la produttività aziendale

LLM e AI Generativa: Strumenti Pratici per la produttività aziendale

LINGUA: ITALIANO

DURATA: 3 ORE e 30 MINUTI

 

OBIETTIVI

• Fornire una comprensione chiara dei LLM e del loro funzionamento. 

• Esplorare come utilizzare gli LLM in vari dipartimenti aziendali. 

• Fornire linee guida per un utilizzo sicuro ed efficace dei LLM. 

• Valutare il miglioramento della produttività attraverso l’adozione degli LLM in azienda. 

 

Programma Completo:

Modulo 1: Introduzione ai Modelli Linguistici e al Deep Learning 

• Definizione di Intelligenza Artificiale e Deep Learning: Cos’è l’IA e come i modelli di deep learning supportano lo sviluppo degli LLM.
• Cosa sono i Modelli Fondazionali: Definizione di modelli fondazionali e il loro impatto sull’intelligenza artificiale.
• Panoramica su ChatGPT e gli LLM: Spiegazione dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni, con esempi pratici.

Modulo 2: Storia degli LLM e Evoluzione 

• Tappe Principali: Approfondimento sugli sviluppi tecnologici che hanno portato agli LLM moderni.
• Evoluzione degli LLM: Dalla nascita dei modelli linguistici all’attuale generazione di LLM (BERT, GPT, ecc.).

Modulo 3: Funzionamento di Base degli LLM 

• Architettura degli LLM: Come funzionano i LLM, meccanismi di training e di inferenza (modello Transformer).
• Come sono addestrati gli LLM: Introduzione a dataset di addestramento e all’uso di enormi quantità di dati testuali.

Modulo 4: Vantaggi degli LLM per la Produttività Aziendale 

• Miglioramento della Produttività: Riduzione del tempo speso in compiti ripetitivi e automazione di processi.
• Ottimizzazione del Processo Decisionale: Come gli LLM supportano decisioni rapide e informate basate su dati.
• Creazione di Contenuti Automatizzata: Generazione di testi per marketing, reportistica, email e comunicazioni.

Modulo 5: Limiti degli LLM 

• Bias nei Modelli: Rischi associati al bias nei dati di addestramento e come questo influisce sui risultati.
• Lacune nella Comprensione Contestuale: Limiti nella comprensione profonda e creativa di alcune situazioni complesse.
• Costi di Implementazione e Scalabilità: Sfide tecniche e di costo per l’adozione su larga scala.
• Allucinazioni: Rischi associati alla generazione di affermazioni false o

Modulo 6: Sicurezza e Dati Sensibili negli LLM 

• Quali Informazioni Caricare: Linee guida su quali dati possono essere inseriti negli LLM senza rischi.
• Protezione dei Dati Sensibili: Misure per impedire il caricamento di informazioni critiche e policy aziendali.

Modulo 7: Principali LLM Disponibili 

• Panoramica dei Modelli: Analisi di ChatGPT, Gemini, LLAMA, Claude, Copilot e altri principali LLM.
• Vantaggi e Svantaggi: Confronto tra i modelli in termini di costi, facilità d’uso, sicurezza e applicazioni aziendali.

Modulo 8: Introduzione al Prompt Engineering 

• Cosa sono i Prompt: Come interagire con un LLM e l’importanza di formulare richieste precise.
• Prompt Engineering: Tecniche per ottimizzare i prompt per ottenere risposte accurate e utili.

Modulo 9: Utilizzo degli LLM nei Differenti Dipartimenti 

• Marketing: Generazione di contenuti, analisi del sentiment,
• Vendite: Preparazione di presentazioni, assistenti virtuali, analisi dei dati di
• Servizio Clienti: Chatbot per rispondere alle domande, gestione dei ticket .
• Risorse Umane: Reclutamento automatizzato, onboarding, gestione delle richieste .
• Finanza: Automazione dei report, analisi predittiva,
• Altri Dipartimenti: Esempi di casi pratici in amministrazione, IT, R&D e altro

.Modulo 10: Creazione di LLM Personalizzati (Custom GPT) 

• Definizione di Custom GPT: Creazione di modelli su misura per esigenze aziendali specifiche.
• Processo di Sviluppo: Strumenti e piattaforme per la personalizzazione di
• Esempi Pratici di Implementazione: Esempi di come creare modelli personalizzati per dipartimenti specifici.

Modulo 11: Principali strumenti basati su GenAI per uso multimediale 

• Panoramica degli Strumenti: Analisi di NapkinAI, Gamma, ElevenLabs, Runway, HeyGen e altri strumenti di GenAI.
• Vantaggi e Svantaggi: Confronto tra i modelli in termini di costi, facilità d’uso, sicurezza e applicazioni aziendali.

Conclusione del Corso 

• Riepilogo dei Concetti Chiave: Recap sui benefici e le sfide dell’uso degli
• Passi Successivi: Come iniziare ad implementare un LLM nella propria azienda, risorse disponibili e piani di implementazione.

 

CONTENUTI E DOCENZA A CURA DI Grid Plus

 

CODICE CORSO: I0011-25 Catalogo LLM Grid