Intelligenza Artificiale Pratica: Analisi e Produzione di Documentazione tecnica, Sezione: Modulo Online 2: Usare l'AI per Analizzare la Documentazione Tecnica | Mitica-Interreg

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Info

Formato

Corso singolo

Lingua

Italiano

Filone

Tecnologie Abilitanti per la Decisione Imprenditoriale

Materia

Durata

Livello EQF

Area Disciplinare (Classificazione ISCED-F)

Licenza

Descrizione del corso

Il corso fornisce competenze operative per analizzare e generare documentazione tecnica con l’AI. Tramite moduli online e un workshop finale, i partecipanti imparano a creare prompt efficaci, analizzare testi complessi, automatizzare report e gestire i rischi connessi all’uso dei sistemi di intelligenza artificiale LLM - Large Language Models. Un percorso pensato per applicazioni concrete in ambito aziendale.

Risultati di Apprendimento Attesi

Al termine del corso, il partecipante sarà in grado di:

Analizzare criticamente i propri processi aziendali per identificare le opportunità di ottimizzazione tramite AI generativa
Giudicare la fattibilità tecnica ed economica di una soluzione di analisi e produzione documentale basata su agenti AI (LLM)
Creare prompt strutturati e catene di comandi (chain-of-thought) per interrogare documenti tecnici, estrarre dati e sintetizzare informazioni complesse
Progettare workflow semi-automatizzati per la generazione di bozze di documenti tecnici (report, procedure, manuali) partendo da dati strutturati e non

Prerequisiti

Attività

Principi pratici di AI, Machine Learning e Deep Learning per la comprensione del funzionamento degli LLM (Large Language Models) come GPT
Tecniche avanzate di Prompt Engineering: dal zero-shot al few-shot prompting, ingegneria dei ruoli e del contesto
Applicazioni di AI per l'analisi di documenti tecnici, norme e report
Applicazioni di AI per la produzione di documentazione tecnica basata su procedure e dati
Metodi per la validazione dell'output dell'AI e gestione del rischio di "allucinazioni"

Attestato

Valutazione

Attestato

Docenti

Docenti del corso

Marco Tarabini
Professore Ordinario presso il Dipartimento di Meccanica del Politecnico di Milano. Ha conseguito laurea magistrale e PhD cum laude in Ingegneria dei Sistemi Meccanici. La sua ricerca è focalizzata su vibrazioni umane (mano‑braccio e corpo intero), incertezza metrologica e progettazione di strumenti per ambienti industriali e spaziali. Ha coordinato oltre 40 progetti pubblici e privati, è autore di due capitoli di libro, oltre 70 articoli peer‑reviewed e oltre 70 in convegni, ed è co‑inventore di circa 5‑6 brevetti. È Senior Member IEEE, convenor del WG13 ISO/TC 108, vice‑coordinatore del corso di Ingegneria Meccanica, coordinatore scientifico del JRP MATT e responsabile PoliLINK@Lecco. Ha supervisionato oltre 70 tesi Magistrali e 5‑8 dottorati di Ricerca.

Manuel Roveri
Professore ordinario presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano. I suoi interessi di ricerca includono Embedded & Edge AI, Tiny e Deep Learning, apprendimento in presenza di concept drift e privacy‑preserving ML/DL. Ha conseguito il dottorato in Ingegneria Informatica a Politecnico (2007) e un MS in Computer Science all’UIC (2003). Autore di oltre 110 pubblicazioni peer‑review e titolare di almeno un brevetto. Ha ricevuto prestigiosi riconoscimenti IEEE come l’Outstanding Paper Award 2018, l’Outstanding TNNLS Paper Award 2016 e l’Outstanding Associate Editor nel 2021. Inoltre, è stato Associate Editor per diverse riviste IEEE e Neural Networks.

Contatti

Per qualsiasi informazioni sul corso o per problemi tecnici scrivi a info@mitica-interreg.org o consulta la pagina delle FAQ.

Video asincroni online dall'11marzo
Webinar sincroni: 25 marzo, 08 aprile, 22 aprile ore 12:00 (1h ca)
Workshop in presenza: 06 maggio ore 9:30 - 13:00 c/o Polo territoriale di Lecco

Schema della sezione

- Seleziona attività Obiettivi del Modulo (copia)
  
  Obiettivi del modulo
  
  Obiettivo del modulo è imparare ad applicare le tecniche di prompting avanzato per analizzare documenti tecnici, adottando pratiche di anonimizzazione per garantire la sicurezza delle informazioni.
  
  Alla fine del modulo sarai in grado di anonimizzare documenti tecnici e utilizzare l’AI per estrarre, sintetizzare e confrontare informazioni complesse in modo sicuro.
- Seleziona attività Nel tuo contesto... (copia)
  
  1 – Valuta la qualità dei documenti nel tuo lavoro
  
  Ripensando ai documenti che utilizzi più spesso nella tua attività, quali caratteristiche potrebbero compromettere la qualità dell’analisi con l’AI (es. scansioni di bassa qualità, testo non selezionabile, formattazione complessa)?
  
  2 – Gestisci documenti complessi
  
  Individua un documento complesso che usi nella tua attività (manuale tecnico, contratto, report esteso). Come potresti organizzarne l’analisi con l’AI utilizzando le strategie viste (es. chunking, dialogo sequenziale, sintesi cumulativa)?
  
  3 – Proteggi i dati sensibili
  
  Se dovessi condividere un documento della tua azienda con un’AI pubblica per analizzarlo, quali dati sensibili dovresti anonimizzare e con quali segnaposto potresti sostituirli per mantenere il documento comunque comprensibile?