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Corso Multimodal Generative AI

32 ore
Qualsiasi livello

Corso Multimodal Generative AI. L’intelligenza artificiale generativa sta evolvendo verso una nuova frontiera: il multimodale, ovvero la capacità dei modelli di comprendere e generare simultaneamente testo, immagini, audio e video. Questa rivoluzione apre la strada a sistemi capaci di “pensare con più sensi”, rendendo possibile creare contenuti digitali complessi, realistici e coerenti tra più modalità comunicative.

L’AI generativa multimodale rappresenta la nuova frontiera dell’intelligenza artificiale perché unisce in un unico sistema la comprensione e la generazione di diversi tipi di dati — testo, immagini, audio e video — permettendo alle macchine di “ragionare” in modo più simile all’essere umano.

Mentre i modelli tradizionali si concentrano su una singola modalità (ad esempio ChatGPT per il testo o Stable Diffusion per le immagini), i modelli multimodali come GPT-4o, CLIP o Gemini integrano più forme di informazione, riuscendo a collegare un’immagine a una descrizione testuale, generare un video da uno script, o creare musica coerente con un’emozione descritta a parole.

Questa capacità apre enormi possibilità in ambiti come la creazione di contenuti digitali, la robotica cognitiva, l’assistenza virtuale intelligente e la formazione immersiva. In sostanza, l’AI multimodale spinge l’intelligenza artificiale a un livello superiore: non solo elabora informazioni, ma le comprende e le combina, portando l’automazione e la creatività verso un nuovo paradigma davvero “intelligente”.

Il Corso “Multimodal Generative AI” è pensato per sviluppatori, data scientist e professionisti IT che desiderano padroneggiare le tecnologie alla base dei modelli generativi di nuova generazione. In 32 ore di formazione in classe virtuale interattiva, i partecipanti esploreranno i principali modelli multimodali (CLIP, ALIGN, diffusion models, GAN, VAE, WaveNet) e le loro applicazioni concrete nei settori della creazione di contenuti, marketing, assistenza virtuale e automazione creativa.

Il percorso alterna lezioni teoriche e laboratori pratici, culminando in un caso di studio finale: la realizzazione di un’applicazione multimodale, come un generatore di video da testo o un sistema testo→immagine con descrizioni automatiche.

Obiettivi del Corso Multimodal Generative AI:

  • Comprendere il funzionamento dei modelli generativi multimodali e i principi di embedding condiviso e cross-attention.
  • Imparare a gestire il condizionamento tra diverse modalità (testo, immagine, audio, video).
  • Saper progettare, addestrare e testare un piccolo prototipo multimodale.
  • Acquisire competenze per applicare la Generative AI in contesti aziendali e produttivi, favorendo l’innovazione nei team IT.


Requisiti per i discenti:

Conoscenza base di Python e dei principali framework di machine learning (TensorFlow, PyTorch o simili).

Familiarità con i concetti di reti neurali e modelli di deep learning. Esperienza pregressa, anche minima, in ambito AI o sviluppo software.

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Corso Multimodal Generative AI: attivabile solo per le aziende e su richiesta.

Modalità virtual classroom online in diretta (o frontale in-house).

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    Programma didattico Corso Multimodal Generative AI (32 ore)

     

      1. Introduzione al multimodale
        • Perché “multimodale”? casi d’uso
        • Concetti di embedding condiviso, modelli cross-modal
      2. Modelli per immagini
        • Diffusion models (Stable Diffusion, DDPM, DDIM)
        • GAN, VAE
        • Trainer / inferenza, controlli (condizionamento)
      3. Modelli per audio / voce / musica
        • WaveNet, TTS, modelli generativi audio
        • Latent audio models, controlli di stile
      4. Modelli per video / motion
        • Video diffusion, modelli frame-by-frame
        • Sfide temporali (coerenza), compressione
      5. Interazione tra modalità (es. testo → immagine, testo → video, video + audio → descrizione)
        • Modelli trasversali (CLIP, ALIGN)
        • Cross-attention, conditioning cross-modal
      6. Prompting multimodale e guida degli output
        • Strategie per prompt ibridi testo + immagine
        • Controlli sullo stile visivo / tono
      7. Applicazioni pratiche & casi d’uso
        • Generazione di immagini su richiesta
        • Video sintetici per marketing / animazione
        • Assistenti intelligenti con output visivi / vocali
      8. Progetto pratico / laboratorio
        • Gli studenti realizzano un’applicazione multimodale (ad esempio: generatore di brevi video da testo, o generatore di immagine + didascalia)
        • Testing, iterazione, deploy leggero
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