L'intelligenza artificiale spiegata da chi la scrive, non solo da chi ne parla.
Articoli senza fuffa e videocorsi passo-passo per capire come funzionano davvero i modelli linguistici — e costruirci sopra qualcosa di tuo.
Tre modi per entrare nell'IA, dallo stesso posto.
Non un blog, non solo un corso: un percorso che si legge, si guarda e — soprattutto — si prova.
Articoli di divulgazione
Concetti come embedding, attenzione, fine-tuning e agenti, spiegati con analogie vere e zero paroloni gratuiti.
Videocorsi pratici
Lezioni brevi, registrate allo schermo, dove si costruisce codice reale — non slide riciclate da un webinar.
Laboratorio
Progetti guidati da riprodurre in locale: un agente, un chatbot, una pipeline — con il codice sorgente incluso.
Quattro tappe, in ordine, non a caso.
Ogni tappa richiede quella prima. Puoi entrare dove vuoi, ma sapendo dove sei.
Capire il linguaggio
Token, embedding, attenzione. Come "legge" un testo un modello, senza formule inutili.
Usarlo bene
Prompt che funzionano, limiti reali, quando fidarsi di una risposta e quando no.
Collegarlo a dati veri
RAG, basi vettoriali, retrieval: dare al modello conoscenza che non ha mai visto.
Costruire un agente
Pianificazione, strumenti, memoria: un sistema che decide e agisce, non solo risponde.
Corsi in evidenza
Dal primo prompt al tuo primo agente autonomo, un corso alla volta.
Scegli quanto vuoi metterci a fondo.
Gli articoli restano gratis per sempre. I corsi puoi provarli prima di decidere.
- Tutti gli articoli di divulgazione
- Prima lezione di ogni corso
- Newsletter settimanale
- Accesso al codice sorgente base
- Tutti i videocorsi, presenti e futuri
- Progetti del Laboratorio con codice completo
- Nuove lezioni ogni due settimane
- Domande dirette nei commenti
- Tutti i piani Pro, per il team
- Progressi condivisi tra colleghi
- Fatturazione unica per l'azienda
- Onboarding dedicato via email
Articoli recenti
Niente hype, solo come stanno davvero le cose — con qualche disegno quando serve.
Dialogue Management senza LLM: GRU policy vs regole euristiche (il caso Rasa TED)
Storicamente, le prime soluzioni di dialogo si basavano su regole euristiche, ossia insiemi di istruzioni predefinite che guidavano le interazioni. L’avvento dei grandi modelli linguistici (LLM) ha introdotto approcci più potenti, ma anche più costosi e complessi.
Progettare un DSL per chatbot: slot, cases, fallback dietro le quinte del Rule Interpreter
Un DSL, infatti, traduce le regole di interazione in una forma leggibile sia da programmatori che da stakeholder non tecnici, favorendo una collaborazione più fluida tra le diverse competenze del progetto.
CRF spiegato bene: perché il Named Entity Recognition non è (solo) deep learning
Un approccio consolidato per la classificazione sequenziale è rappresentato dai Conditional Random Fields (CRF), modelli statistici che valutano l’intera catena di etichette sulla base di caratteristiche locali e relazionali.
Cos'è l'intelligenza artificiale, spiegata in parole semplici
Le applicazioni dell’AI sono davvero pervasive: dal riconoscimento del linguaggio naturale, che permette ai sistemi di comprendere e rispondere a domande scritte, ai motori di ricerca che filtrano informazioni, fino ai dispositivi di assistenza vocale che gestiscono attività quotidiane.
Glossario dell'intelligenza artificiale: 20 parole da conoscere
Questa disciplina si articola in diverse sotto‑aree, tra cui il machine learning, il deep learning, il natural language processing e la robotica, ognuna delle quali approfondisce specifici aspetti dell’apprendimento e dell’interazione con il mondo reale.
> costruisce pipeline AI da zero
> non vende corsi, insegna quello
che usa ogni giorno al lavoro
> scrive anche codice che non
funziona al primo colpo
Insegno quello che costruisco, non quello che ho letto.
programmato.it nasce da anni passati a costruire sistemi AI veri — pipeline, agenti, modelli — e dalla scoperta che la parte più difficile non è farli funzionare, ma spiegare perché funzionano.
Ogni corso e ogni articolo parte da un problema che ho risolto per davvero, non da una slide scaricata.
Non lo diciamo solo noi.
"Il corso su RAG è l'unico che ho trovato dove alla fine il codice funziona davvero, non solo nella demo registrata."
"Finalmente qualcuno che spiega gli agenti senza usare la parola 'rivoluzionario' ogni due minuti."
"Ho seguito il percorso in ordine, dalla prima tappa. Alla quarta avevo un agente che funzionava sul serio."
Prima di iscriverti
Per gli articoli no. Per i videocorsi, le basi di Python aiutano ma non sono obbligatorie: il corso "Come funziona davvero un LLM" parte da zero.
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