Puoi iniziare a imparare l’AI in modo pratico e poi approfondire la teoria. Ordine consigliato: concetti → strumenti → progetti → teoria.
Con Lernix AI puoi generare quiz e flashcard da PDF, link YouTube e appunti per studiare con richiamo attivo.
Mito vs realtà: “senza matematica non puoi”
Mito: senza matematica avanzata non ha senso iniziare.
Realtà: per imparare l’AI in modo pratico servono soprattutto metodo ed evaluation.
La matematica diventa davvero necessaria quando vuoi addestrare modelli da zero o fare ricerca. Ma se il tuo obiettivo è costruire skill utili per lavoro/progetti:
- definisci output chiari (strutturati)
- ancora le risposte a fonti (RAG / documenti)
- misura la qualità con esempi
Sfida di 7 giorni (zero matematica, progresso reale)
- Giorno 1: 10 termini chiave (LLM, token, embeddings, RAG, eval set).
- Giorno 2: 5 template di prompt per attività reali.
- Giorno 3: un PDF/articolo → riassunto + 10 domande.
- Giorno 4: 20 flashcard + ripasso.
- Giorno 5: mini workflow (input → output) per una task concreta.
- Giorno 6: 10 prompt di test + checklist di scoring.
- Giorno 7: retro di 1 pagina: cosa funziona, cosa no, next step.
Idee di progetti (facili, utili, dimostrabili)
- Materiale di studio → quiz + flashcard
- Note riunione → action items + email di follow-up
- Ticket support → categorie + risposte suggerite
- SOP/policy → checklist + domande onboarding
- Tutorial YouTube → checklist step-by-step + domande di pratica
- Feedback prodotto → temi + rubrica di priorità
Capire i concetti senza “fare i conti”
Intuizioni utili:
- Embeddings: una “mappa del significato” (vicino = simile)
- RAG: esame a libro aperto (prima cerchi, poi rispondi)
- Evaluation: una rubrica ripetibile, non sensazioni
FAQ
Quando ha senso studiare matematica seriamente?
Quando il progetto lo richiede (training/tuning/analisi). Prima, non bloccarti.
Come capisco se sto davvero imparando?
Se sai rispondere a memoria e migliori gli output iterando, stai imparando.