1Livello 1
Strumenti pratici per usare l'AI in autonomia: far girare modelli sul tuo computer, generare immagini da testo, lavorare con audio, voce e contenuti multimodali.
Modelli locali, hardware e quantizzazione
Come far girare un modello AI sul proprio computer: Ollama, LM Studio e llama.cpp spiegati in modo semplice, cosa serve in termini di CPU/RAM/VRAM, e come scegliere il modello giusto per il proprio hardware con la quantizzazione.
Lezioni (13)
- —Cosa significa modello locale
- —Perché usare modelli sul proprio computer
- —Ollama spiegato semplice
- —LM Studio spiegato semplice
- —llama.cpp spiegato semplice
- —Parametri di un modello
- —CPU vs RAM vs VRAM
- —Requisiti hardware realistici
- —Cos'è la quantizzazione
- —4-bit vs 8-bit vs GGUF
- —Qualità vs leggerezza
- —Demo online gratuite
- —Scegliere il modello giusto per l'hardware
Generazione immagini
Dalla parola all'immagine: come funziona un modello text-to-image, Stable Diffusion, prompt e negative prompt, seed, ControlNet, e i limiti reali della generazione di immagini con l'AI.
Lezioni (13)
- —Cos'è un modello text-to-image
- —Generazione da prompt
- —Cos'è Stable Diffusion
- —Interfacce principali
- —Prompt base per immagini
- —Negative prompt
- —Seed
- —Risoluzione e qualità
- —Stili visivi
- —Cos'è il latent space
- —Cos'è ControlNet
- —Casi d'uso reali
- —Limiti e problemi comuni
Audio, voce e multimodalità
Oltre il testo: trascrizione audio con Whisper, sintesi vocale e voice cloning, e i primi passi nella multimodalità, dove testo, immagini e audio si combinano nello stesso modello.
Lezioni (10)
- —Cos'è la trascrizione audio
- —Cos'è Whisper
- —Dal parlato al testo
- —Errori comuni nella trascrizione
- —Cos'è il text-to-speech
- —Cos'è il voice cloning
- —Voce sintetica vs clonata
- —Cos'è la multimodalità
- —Modelli testo, immagini, audio
- —Casi d'uso pratici: audio e multimodale
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