Imparare l'IA con Python
Imparare l'IA con Python — Un corso di AI in Python per il tuo telefono, dalla prima riga di codice agli LLM
Imparare l'IA con Python è un corso gratuito di AI per iOS e Android pensato per principianti assoluti, studenti e persone che stanno cambiando carriera: insegna l’intelligenza artificiale attraverso Python, dalla prima riga di codice. I 53 corsi ti accompagnano dalle variabili e dai cicli alle reti neurali, alla computer vision e ai large language model, con un editor di codice integrato e un AI Mentor che spiega in pochi secondi un concetto che non hai capito — tensor, gradient, overfitting.
- Prezzo
- Gratuito, Pro opzionale
- Piattaforme
- iOS e Android
- Lingue
- 22
- Fascia d’età
- 4+
- Requisiti
- iOS 15.1 o versioni successive
- App Store
- 3.4 ★ (5)
Non puoi imparare l’AI senza prima imparare a programmare.
Ogni tecnica di AI del corso — un classificatore, una rete neurale, una pipeline di prompt — prima di essere qualsiasi altra cosa è codice Python. L’app considera questo linguaggio il punto di partenza, invece di trattarlo come un ostacolo da saltare, ed è per questo che il primo terzo del percorso è dedicato al Python puro, prima ancora di addestrare un singolo modello.
Cos'è
Imparare l'IA con Python è un’app educativa gratuita per iOS e Android che insegna l’intelligenza artificiale attraverso il linguaggio di programmazione Python, senza dare per scontata alcuna esperienza precedente di coding. I suoi 53 corsi passano dalle basi di Python e dalla gestione dei dati al machine learning classico, alle reti neurali, alla computer vision e ai large language model, con un editor di codice integrato in cui puoi scrivere, eseguire il codice e visualizzarne l’output, oltre a un AI Mentor che risponde alle domande su concetti ed errori man mano che si presentano.
Dentro l'app
Come si presenta
Il corso
Cosa include il corso di AI con Python
53 corsi e oltre 200 lezioni, tratti dall’elenco dei corsi dell’app: dal primo programma Python ai large language model e alla generazione aumentata dal recupero delle informazioni.
Fondamenti di programmazione Python
Introduzione alla programmazione, nozioni di base di Python, condizioni e iterazione, funzioni e programmazione modulare, strutture dati, programmazione orientata agli oggetti, gestione dei file, gestione degli errori e delle eccezioni, funzionalità avanzate di Python, utilizzo delle librerie, testing e debugging, e Python per l’automazione: Python puro prima di qualsiasi contenuto specifico sull’AI.
Gestione dei dati per l’AI
Fondamenti essenziali di Python per la data science, fondamenti statistici per l’AI, pulizia e preprocessing dei dati, analisi esplorativa dei dati, approfondimento di NumPy, operazioni avanzate con pandas, manipolazione dei dati, visualizzazione dei dati, espressioni regolari per l’AI testuale, database per progetti di AI, API web e raccolta dati per l’AI.
Machine learning classico
Introduzione all’intelligenza artificiale, apprendimento supervisionato: algoritmi di base, apprendimento supervisionato avanzato, macchine a vettori di supporto, apprendimento non supervisionato, tecniche di feature engineering, valutazione dei modelli e ottimizzazione degli iperparametri, analisi e previsione delle serie temporali, e sistemi di raccomandazione.
Deep learning e computer vision
Reti neurali artificiali, transfer learning con Keras e TensorFlow, computer vision con PyTorch, elaborazione delle immagini, AI generativa: VAE e GAN, reti neurali a grafo, training distribuito e ML su larga scala, reinforcement learning e reinforcement learning avanzato.
NLP e large language model
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP), NLP avanzato con word embedding, large language model con Python, e LangChain e sistemi RAG: la parte avanzata in cui i corsi precedenti di Python e dati vengono usati per costruire qualcosa che legge e scrive testi.
Mettere in produzione un progetto di AI
Struttura dei progetti di AI e workflow Git, pubblicazione di modelli AI con FastAPI, fondamenti di MLOps, distribuzione di modelli AI su larga scala, architettura e progettazione di sistemi AI, AI responsabile e spiegabilità, preparazione all’AI con Python e applicazioni dell’AI.
Come funziona
Come il corso passa da Python all’AI
I 53 corsi seguono un ordine fisso per un motivo: ogni fase successiva dà per acquisita quella precedente, così ogni sessione riprende esattamente da dove si era conclusa la precedente, invece di saltare qua e là nel programma.
Scrivi prima vero codice Python
I corsi iniziali sono dedicati alla programmazione pura — variabili, cicli, funzioni, strutture dati e codice orientato agli oggetti — senza ancora nulla di specifico sull’AI. Ogni tecnica successiva del percorso si basa su queste fondamenta, quindi non sono facoltative.
Impara a strutturare i dati, poi addestra un modello
Pulizia dei dati, NumPy e pandas, poi machine learning classico: algoritmi supervisionati e non supervisionati, feature engineering, valutazione dei modelli. Il codice viene eseguito nell’editor integrato appena lo scrivi, così l’output di uno script di addestramento è qualcosa che puoi osservare, non immaginare.
Arriva alle reti neurali e scopri cosa succede quando si rompono
Deep learning, computer vision e large language model concludono il percorso. Quando un termine o un errore non è chiaro — «che cos’è un tensor», «perché il mio modello soffre di overfitting» — l’AI Mentor risponde in pochi secondi con un linguaggio semplice, mentre la Weekly Code Challenge permette di esercitare una seconda volta gli stessi concetti insieme agli altri studenti.
Cosa include
Cosa include l’app
53
Corsi, da Python agli LLM
Dalle basi di Python e dalle strutture dati, passando per statistica, NumPy e pandas, machine learning classico, reti neurali e computer vision, fino ai large language model, a LangChain e ai sistemi RAG.
200+
Lezioni brevi
Ogni lezione combina una breve spiegazione teorica in linguaggio semplice con un esercizio pratico, pensato per stare in una pausa caffè anziché in una lezione intera.
AI
AI Mentor
Fai una domanda su un concetto o su un messaggio di errore — «perché il mio modello soffre di overfitting», «spiega il gradient descent in modo semplice» — e ricevi in pochi secondi una risposta chiara, con esempi e adatta a qualsiasi livello.
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Editor di codice integrato
Gli esercizi di coding vengono eseguiti nell’editor sul telefono: scrivi il codice, eseguilo e visualizza l’output. Una risposta sbagliata diventa qualcosa da chiedere al Mentor, invece di un vicolo cieco.
1/settimana
Sfida di codice settimanale
Un problema ogni settimana, da risolvere e confrontare con le soluzioni degli studenti di tutto il mondo: un allenamento che ti fa tornare sull’app anche dopo aver completato il corso.
Cert
Certificato di completamento
Supera l’esame finale e ottieni un certificato di completamento da inserire nel CV o su LinkedIn, oltre ai quiz e alle sfide di coding al termine di ogni argomento.
Contesto
Cosa serve per passare da zero a scrivere codice di AI?
L’intelligenza artificiale consiste soprattutto in software scritto per trovare schemi nei dati, anziché seguire regole definite manualmente da una persona. Per arrivarci partendo da zero servono tre fasi, in quest’ordine: una conoscenza sufficiente di Python per leggere e scrivere programmi reali, una conoscenza sufficiente della gestione dei dati per ripulire e strutturare ciò da cui un modello imparerà, e infine le tecniche di modellazione vere e proprie — prima il machine learning classico, poi le reti neurali e i language model. Saltare direttamente alla terza fase è il motivo per cui la maggior parte dei tentativi di imparare l’AI da autodidatti si blocca davanti a un errore che nessuno spiega.
Machine learningl’idea di base
Invece di programmare le regole manualmente, mostri a un programma molti esempi etichettati e lasci che individui lo schema che li collega. I filtri antispam, i sistemi di raccomandazione e quasi tutto ciò che oggi chiamiamo AI sono costruiti in questo modo, e vengono implementati in Python più spesso che in qualsiasi altro linguaggio.
Rete neuralelo strumento principale
Una serie di semplici livelli numerici che si passano valori a vicenda, ciascuno modificato durante l’addestramento finché l’output non diventa utile. Librerie come TensorFlow e PyTorch esistono proprio per costruire e addestrare queste reti in Python senza dover scrivere manualmente la matematica.
Overfittingil primo vero ostacolo
Un modello che ha memorizzato gli esempi di addestramento invece di imparare lo schema che li accomuna: ottiene buoni risultati sui dati già visti e risultati scarsi su quelli che non ha mai visto. Riconoscere e correggere questo problema è una delle prime vere competenze di debugging del mondo reale che acquisirai nel corso.
Large language modelLLM
Una rete neurale addestrata su enormi quantità di testo per prevedere la parola successiva. È questa singola capacità a permettere agli strumenti realizzati con LangChain e RAG di rispondere alle domande, riassumere documenti e scrivere codice; ed è la fase conclusiva di questo percorso, non quella iniziale.
Adatta
A chi è adatta — e a chi no
Fa al caso tuo se
- Hai poca o nessuna esperienza di programmazione e vuoi che l’AI venga spiegata partendo da Python, senza dare nulla per scontato
- Vuoi addestrare ed eseguire davvero un modello sul telefono, non solo leggere informazioni su come funziona
- Sei uno studente che vuole fare pratica aggiuntiva con Python e ML parallelamente alle lezioni, oppure stai cambiando carriera e punti alla data science
- Ti blocchi spesso davanti a un termine o a un trace dello stack e vuoi che AI Mentor risponda invece di cercare nei forum
- Vuoi che il percorso arrivi ai large language model e a RAG, senza fermarsi al machine learning classico
Non è lo strumento giusto se
- Conosci già bene Python e vuoi un riferimento esclusivamente sul machine learning o sul deep learning, saltando le basi del linguaggio
- Ti aspetti che sia tutto gratuito: il primo corso è gratuito con una disponibilità giornaliera di AI Mentor, mentre Pro sblocca il resto
- Devi addestrare modelli di grandi dimensioni su hardware GPU reale: l’app insegna le tecniche, non offre un cluster di training
- Ti serve una qualifica accreditata: il certificato attesta il completamento, non è una laurea
Domande
Domande frequenti
Devo conoscere Python prima di poter imparare l’AI con questa app?
No. Imparare l'IA con Python inizia dalla programmazione Python pura: variabili, cicli, funzioni e strutture dati, prima di qualsiasi corso specifico sull’AI, partendo dal presupposto che tu non abbia mai scritto codice. Circa il primo terzo dei 53 corsi è dedicato ai fondamenti del linguaggio, che rendono comprensibili i corsi di machine learning successivi invece di farli sembrare magia.
Qual è l’ordine effettivo per imparare l’AI: cosa viene prima delle reti neurali?
Prima i fondamenti di Python, poi la gestione dei dati con NumPy, pandas e la statistica di base, quindi il machine learning classico: algoritmi supervisionati e non supervisionati, feature engineering e valutazione dei modelli. Le reti neurali, la computer vision e i large language model sono la parte finale del percorso, costruita su tutto ciò che viene prima. L’elenco dei corsi dell’app segue quest’ordine invece di farti passare subito al deep learning.
A chi è rivolto Imparare l'IA con Python?
Imparare l'IA con Python è pensato per principianti assoluti curiosi di intelligenza artificiale, studenti che vogliono fare pratica aggiuntiva con Python e machine learning parallelamente alle lezioni, persone che stanno cambiando carriera e sviluppano competenze di data science, e sviluppatori che desiderano un ripasso strutturato di deep learning e LLM. Non è necessaria alcuna esperienza, perché il primo corso parte da zero.
Cos’è l’overfitting e perché AI Mentor riceve così spesso domande al riguardo?
L’overfitting si verifica quando un modello memorizza gli esempi di training invece di imparare lo schema generale: sembra accurato sui dati che ha già visto, ma fallisce con qualsiasi dato nuovo. È uno dei primi veri problemi di debugging che un principiante incontra quando inizia ad addestrare modelli reali invece di limitarsi a leggere informazioni al riguardo, per questo è una domanda frequente per AI Mentor nell’app e non un caso raro.
Posso scrivere ed eseguire codice AI sul telefono o mi servono un laptop e una GPU?
Gli esercizi di programmazione del corso vengono eseguiti nell’editor integrato dell’app: scrivi il codice, eseguilo e visualizza subito l’output, così fai pratica con codice reale invece di leggere esempi statici. Un laptop con hardware GPU diventa necessario quando si passa dagli esercizi del corso all’addestramento di modelli di grandi dimensioni su scala produttiva, un’attività fuori dall’ambito di un’app per l’apprendimento.
Fin dove arriva il corso: include i large language model?
Sì. Dopo il machine learning classico e le reti neurali, il percorso affronta l’elaborazione del linguaggio naturale, i word embedding e poi nello specifico i large language model: il corso Large Language Models with Python e un corso su LangChain e RAG Systems, che spiegano come collegare un LLM ai propri dati per fargli rispondere a domande su di essi.
Quanto tempo serve per passare da zero alla scrittura di codice AI di base?
La costanza conta più del numero totale di ore. Studiando con brevi lezioni quotidiane, la maggior parte dei principianti riesce a scrivere ed eseguire un classificatore semplice nel giro di poche settimane, dopo aver completato le basi di Python e i primi corsi di machine learning; i corsi sulle reti neurali e sugli LLM, più avanti nel percorso, richiedono più tempo e sono pensati per essere ripresi. Le serie di giorni consecutivi e i promemoria nell’app sono progettati per questa routine quotidiana, non per una singola sessione prolungata.
Imparare l'IA con Python è gratuito?
L’app è gratuita da scaricare su App Store e Google Play. Il primo corso è gratuito e include una disponibilità giornaliera di domande per AI Mentor, così puoi completare vere lezioni di Python prima di decidere. Pro è l’upgrade a pagamento: sblocca tutti i corsi, inclusi i contenuti su machine learning e LLM, rimuove gli annunci e rende AI Mentor illimitato.
Funziona offline, in metropolitana o su un aereo?
È pensata per le connessioni instabili, non per l’assenza totale di connessione. Le lezioni si caricano rapidamente e continuano a funzionare quando la connessione va e viene, coprendo la maggior parte degli spostamenti. AI Mentor è la parte che richiede davvero una connessione, perché risponde alle tue domande in tempo reale invece di attingere a contenuti salvati sul telefono.
Quali piattaforme e linguaggi supporta?
Imparare l'IA con Python funziona su iOS tramite App Store e su Android tramite Google Play, e l’app è disponibile in 22 lingue. Ha una classificazione 4+ per i contenuti. Fa parte di CoddyKit, una famiglia di oltre 40 app per imparare a programmare.
Inizia
Scrivi la tua prima riga di Python, poi il tuo primo modello
Inizia gratuitamente su iOS e Android, in 22 lingue.
Altro da CoddyKit
Disponibile su iOS e Android.