Riconoscere un contenuto generato dall’IA: segnali e limiti
Come riconoscere testi, immagini e audio generati dall'IA, perché i rilevatori automatici sbagliano e quale metodo funziona meglio.
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Traduzione automatica con l’IA: cosa funziona e cosa no
Quando la traduzione automatica è affidabile, quando serve un traduttore professionista e come usarla con criterio.
IA nel lavoro d’ufficio: quali attività si automatizzano davvero
Quali compiti d'ufficio l'IA può svolgere con affidabilità, quali richiedono ancora supervisione e come iniziare con una prova concreta.
Personalizzare un modello: fine-tuning e RAG spiegati
Fine-tuning e RAG sono due modi per adattare un modello IA. Ecco le differenze e quando usare l'uno o l'altro.
Dataset di addestramento: cosa sono e perché la qualità conta
Cosa sono i dataset di addestramento, perché la qualità dei dati conta più della quantità e perché serve trasparenza.
Bias negli algoritmi: perché l’IA può discriminare
Gli algoritmi possono riprodurre discriminazioni presenti nei dati. Ecco da dove nascono i bias e come ridurli.
Come un computer riconosce le immagini: la visione artificiale
Come la visione artificiale trasforma i pixel in oggetti riconoscibili, dove si usa e quali sono i suoi limiti.
IA a scuola: opportunità e rischi per studenti e docenti
Come l'IA può aiutare studenti e docenti, quali rischi comporta e come usarla senza delegare il pensiero critico.
Rilevare le informazioni false: strumenti e strategie
Come riconoscere le informazioni false: forme comuni, strumenti di verifica, strategie pratiche e il ruolo, con limiti, dell'intelligenza artificiale.
Il contesto di una conversazione con l’IA: perché conta
Il contesto è tutto ciò che un assistente IA può considerare in una conversazione. Ecco come usarlo bene e cosa evitare.