ICDL Artificial intelligence 2.0 (Esame Aica)

La certificazione ICDL Artificial Intelligence 2.0 attesta le conoscenze e le competenze fondamentali necessarie per comprendere i sistemi di Intelligenza Artificiale e utilizzare gli strumenti di IA generativa in modo consapevole, sicuro, etico ed efficace.

Il prodotto comprende il materiale formativo ufficiale AICA, basato sul nuovo Syllabus 2.0, e l’accesso all’esame di certificazione ICDL Artificial Intelligence 2.0.

Il percorso è pensato per chi desidera acquisire una preparazione breve e mirata sugli argomenti previsti dal programma ufficiale e conseguire una certificazione riconosciuta delle proprie competenze di AI Literacy.

Cosa avrai per prepararti all’esame

Il candidato riceverà il materiale formativo online previsto da AICA per la preparazione al test di certificazione.

I contenuti permettono di acquisire una conoscenza di base dell’Intelligenza Artificiale, del suo funzionamento, delle applicazioni pratiche, dei principali rischi e degli strumenti di IA generativa.

Al termine della preparazione, il candidato sarà in grado di:

• comprendere i principali concetti dell’Intelligenza Artificiale;
• riconoscere il funzionamento dei sistemi di IA basati su dati, algoritmi e modelli;
• distinguere Intelligenza Artificiale tradizionale, IA generativa e agenti IA;
• comprendere l’importanza dell’AI Literacy;
• individuare applicazioni pratiche dell’IA nella vita quotidiana e nei diversi settori;
• riconoscere i rischi relativi a privacy, sicurezza, disinformazione e bias;
• utilizzare l’IA in modo etico, responsabile e consapevole;
• conoscere le principali tipologie di strumenti di IA generativa;
• scrivere, migliorare e valutare prompt efficaci.

Programma dell’esame

Comprendere i sistemi di Intelligenza Artificiale

• Definizione ed evoluzione dell’Intelligenza Artificiale.
• IA ristretta, IA generale e superintelligenza.
• Capacità principali dell’IA: percezione, apprendimento, decisione e azione.
• Funzionamento dell’IA attraverso dati, algoritmi e modelli.
• Machine Learning, Deep Learning e reti neurali.
• Foundation Models e principali tipologie di addestramento.
• IA generativa e differenze rispetto all’IA tradizionale.
• Elaborazione del linguaggio naturale, LLM e sistemi multimodali.
• Agenti di Intelligenza Artificiale.
• Significato e importanza dell’AI Literacy.

Applicazioni pratiche dell’IA

• Smart home e assistenti digitali.
• Social media e piattaforme online.
• Trasporti e mobilità.
• Servizi pubblici e sicurezza.
• Istruzione e formazione.
• Lavoro, finanza e attività professionali.
• Sanità.
• Arte, media e creatività.
• Ricerca scientifica.
• Ambiente e ingegneria.

Rischi, buone pratiche ed etica

• Raccolta e utilizzo dei dati.
• Privacy e protezione delle informazioni.
• Profilazione e rischi per la sicurezza.
• Attacchi e utilizzi impropri dell’IA.
• Fake news, deepfake e manipolazione dei contenuti.
• Bias e discriminazioni algoritmiche.
• Valutazione critica delle informazioni.
• Responsabilità e supervisione umana.
• Limiti di accuratezza dei sistemi di IA.
• Prevenzione e mitigazione degli errori.
• Impatto dell’IA sul lavoro e sulla società.
• Disuguaglianze, dipendenza tecnologica e consumo energetico.

Sistemi di IA generativa

• Strumenti per la generazione di testi.
• Strumenti per immagini, video e audio.
• Generazione di codice.
• Sistemi multimodali.
• Utilizzo di documenti, archivi e database.
• Applicazioni pratiche degli strumenti generativi.
• Criteri per scegliere uno strumento di IA.
• Funzionalità, costi, privacy e sicurezza.
• Accesso alle piattaforme e creazione degli account.
• Personalizzazione delle impostazioni.

Basi di prompting

• Caratteristiche di un prompt efficace.
• Chiarezza, contesto, obiettivo e vincoli.
• Prompt aperti e chiusi.
• Tecnica del layering.
• Few-shot prompting.
• Chain of Thought.
• Generazione di testi e strutture.
• Prompt per immagini, video, audio e codice.
• Utilizzo di fonti e contenuti esterni.
• Miglioramento e rifinitura dei risultati.
• Adattamento, integrazione e condivisione degli output.

Caratteristiche dell’esame

L’esame ICDL Artificial Intelligence 2.0 presenta le seguenti caratteristiche:

• Numero di domande: 36
• Durata del test: 45 minuti
• Punteggio massimo: 360 punti
• Soglia di superamento: 270 punti
• Syllabus: 2.0
• Lingua: italiano
• Software suite: generica

Il superamento dell’esame certifica il possesso delle competenze essenziali di AI Literacy previste dal Syllabus ufficiale ICDL Artificial Intelligence 2.0.

Requisiti per sostenere l’esame

Per prenotare l’esame è necessario essere in possesso di una Skill Card ICDL in corso di validità.

Qualora il candidato non possieda una Skill Card valida, sarà necessario acquistarla separatamente prima della prenotazione dell’esame.

L’esame viene erogato dal nostro Test Center accreditato AICA, secondo le modalità e le procedure previste dal regolamento ICDL.