🎓 GenAI Academy per SIAE - Società Italiana degli Autori ed Editori

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📋 Indice

• 🎯 Panoramica
• 🏗️ Struttura del Progetto
• 🔧 Installazione e Setup
• 📚 Moduli Principali
• 🎓 Uso Educativo
• 🤝 Contribuire
• 📞 Contatti

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🎯 Panoramica

Questo repo contiene parte del materiale usato durante l'Academy per il corso erogato per la Società Italiana degli Autori ed Editori (SIAE). Contiene materiali didattici interattivi, sistemi di hackathon, dashboard educative e strumenti per l'apprendimento di concetti avanzati di AI, Machine Learning, etica e governance.

🎓 Obiettivi Educativi

• Comprensione dell'AI: Sistemi multi-agente, LLM, anomaly detection
• Etica e Governance: GDPR, AI Act, DORA, sicurezza AI
• MLOps: Monitoraggio, testing, deployment di modelli ML
• Gamification: Apprendimento interattivo attraverso quiz e giochi
• Hackathon: Sfide pratiche di Data Science e Machine Learning

🎯 Target Audience

• 👨‍🎓 Studenti di Data Science, AI e ML
• 👩‍💻 Data Scientists junior e senior
• 🏢 Professionisti dell'industria musicale e diritti d'autore
• 🎓 Educatori e formatori in ambito tecnologico
• 🔬 Ricercatori interessati all'AI applicata ai diritti d'autore

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🏗️ Struttura del Progetto

SIAE/
├── 🤖 AgentAI/                    # Dashboard educativa per AI Agent
│   ├── ai-agent-learning-dashboard.tsx
│   ├── LangChain.md
│   ├── LangGraph.md
│   └── README.md
├── 🔍 Anomaly Detection/          # Sistema Hackathon Multi-Track
│   ├── Track1_Solution/           # Live Events Anomaly Detection
│   ├── Track2_Solution/           # Document Fraud Detection
│   ├── Track3_Solution/           # Music Anomaly Detection
│   ├── Track4_Solution/           # Copyright Infringement
│   ├── submissions/               # Sistema di submission automatico
│   ├── leaderboard.md            # Classifica in tempo reale
│   └── evaluate_submissions.py   # Valutazione automatica
├── ⚖️ Ethics/                     # Materiali su Etica e Governance
│   ├── GDPR_AIAct_DORA/          # Quiz interattivi
│   ├── GiocoMago.html            # Gioco educativo
│   └── Mago Merlino.md           # Documentazione governance
├── 🚀 MLOps/                      # Sistema di Monitoraggio ML
│   ├── MLOps_Testing.ipynb       # Notebook di testing completo
│   └── index.html                # Dashboard MLOps
├── 🎭 MultiAgent/                 # Sistemi Multi-Agente
│   ├── multi-agent-llm-dashboard.tsx
│   ├── dashboard-ecommerce/       # Dashboard e-commerce
│   └── MultiAgent.md             # Documentazione
└── 📄 index.html                  # Pagina principale

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🔧 Installazione e Setup

Prerequisiti

# Linguaggi e Runtime
Python 3.8+
Node.js 16+
HTML5/CSS3/JavaScript

# Librerie Python principali
pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn
pip install flask prometheus-client grafana-client
pip install langchain langchain-openai

# Librerie React (per dashboard)
npm install [email protected] tailwindcss lucide-react

Setup Rapido

# 1. Clona il repository
git clone https://github.com/Rkomi98/SIAE.git
cd SIAE

# 2. Setup Anomaly Detection Hackathon
cd "Anomaly Detection"
pip install -r requirements_evaluation.txt
python generate_datasets.py  # Genera dataset identici per tutti

# 3. Setup MLOps
cd ../MLOps
pip install -r requirements.txt
# Segui le istruzioni nel README per Docker/Prometheus/Grafana

# 4. Esplora le dashboard interattive
# Apri index.html nel browser per la navigazione principale

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📚 Moduli Principali

🤖 AgentAI - Dashboard Educativa per AI Agent

Cosa imparerai:

• Funzionamento interno degli AI Agent
• Paradigma TAO (Thought-Action-Observation)
• System prompt e reasoning
• Tool esterni e LangChain/LangGraph

Features:

• 🎬 Visualizzazione step-by-step del processo di elaborazione
• 🔧 Tool calls espliciti con parametri e risultati
• ⏱️ Timing reale per ogni operazione
• 📊 Output concreti dopo ogni step

→ Vai alla Dashboard Interattiva

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🔍 Anomaly Detection - Sistema Hackathon Multi-Track

Sistema completo di hackathon per la rilevazione di anomalie nei diritti d'autore con 4 track specializzati:

🎪 Track 1: Live Events Anomaly Detection

• Obiettivo: Rilevare comportamenti sospetti negli eventi musicali live
• Dataset: 50.000 eventi sintetici + metadati FMA
• Tecniche: Isolation Forest, DBSCAN, Feature Engineering
• Anomalie: Attendance impossibile, revenue mismatch, timing sospetti

📄 Track 2: Document Fraud Detection

• Obiettivo: Identificare frodi nei documenti digitali SIAE
• Dataset: 5.000 documenti sintetici con features computer vision
• Tecniche: OCR, Edge Detection, Isolation Forest
• Anomalie: Alterazioni digitali, firme false, template non autorizzati

🎵 Track 3: Music Anomaly Detection

• Obiettivo: Rilevare anomalie nelle tracce musicali
• Dataset: 25.000 tracce FMA (Free Music Archive)
• Tecniche: Advanced Audio Features, PCA, Clustering
• Anomalie: Plagio, bot streaming, manipolazione metadati

🔒 Track 4: Copyright Infringement Detection

• Obiettivo: Identificare violazioni di copyright automaticamente
• Dataset: 15.000 opere sintetiche con pattern di violazione
• Tecniche: Feature Engineering, Similarity Analysis
• Anomalie: Campionamento non autorizzato, opere derivative

Features del Sistema:

• 📊 Leaderboard in tempo reale con ranking globale e per track
• 🔄 Valutazione automatica dei file di submission JSON
• 📈 Metriche standardizzate: F1-Score, Precision, Recall, AUC-ROC
• 🎯 Dataset identici per tutti i partecipanti (seed fisso)
• 🏆 Sistema di premi multi-level: Overall Winner, Track Winners, Most Innovative

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⚖️ Ethics - Etica e Governance AI

Materiali educativi interattivi per comprendere le sfide etiche e legali dell'AI:

🏛️ GDPR, AI Act & DORA

• Quiz interattivi su privacy e protezione dati
• Simulatore corporativo per compliance
• Casi studio pratici su governance AI

🧙‍♂️ Il Gran Mago della Governance

• Gioco educativo gamificato per apprendere la governance
• Scenari interattivi con decisioni etiche
• Sistema di punteggi e achievement

Features:

• 🎮 Gamification completa con livelli e premi
• 📱 Responsive design per mobile e desktop
• 🎯 Adatto a scuole e formazione aziendale
• 🔒 Focus su AI Safety e prompt injection

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🚀 MLOps - Sistema di Monitoraggio Avanzato

Sistema MLOps completo per monitoraggio avanzato di modelli ML:

🔧 Features Principali

• 📊 20+ metriche avanzate: Qualità modello, sistema, business
• 🚀 Simulatore di traffico automatico per dati realistici
• 🌐 Deployment online su Railway + Grafana Cloud
• 🔍 Monitoraggio intelligente con latenza variabile

📓 MLOps Testing Notebook

• Notebook Jupyter completo per testing di modelli ML
• Data Testing: Schema validation, drift detection, quality checks
• Model Testing: Performance, robustness, fairness, slicing tests
• Automation: pytest integration, CI/CD examples
• Best Practices: Guidelines e raccomandazioni

🎯 Applicazioni Pratiche

• Monitoraggio Credit Card Fraud Detection
• Dashboard Prometheus/Grafana preconfigurate
• Endpoint REST per integrazione
• Sistema di alerting automatico

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🎭 MultiAgent - Sistemi Multi-Agente

Dashboard educative per comprendere i sistemi multi-agente:

🎼 LLM Multi-Agent Orchestra

• Visualizzazione orchestrazione di multipli LLM specializzati
• Paradigma Manager-Specialist con routing intelligente
• Decomposizione task complessi in sotto-task
• Collaborazione tra agenti specializzati

🛒 E-commerce Multi-Agent Dashboard

• Sistema reale di gestione e-commerce
• Agenti specializzati: Inventory, Customer Service, Analytics
• Workflow automation e decision making
• Integrazione Python/Flask per backend

→ Vai alla Dashboard Multi-Agent

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🎓 Uso Educativo

👨‍🏫 Per Educatori

# Setup completo per corsi universitari
git clone https://github.com/Rkomi98/SIAE.git
cd SIAE

# Modulo 1: Introduzione agli AI Agent (2 ore)
# Apri AgentAI/ai-agent-learning-dashboard.tsx
# Segui la documentazione in AgentAI/README.md

# Modulo 2: Etica e Governance (3 ore)
# Apri Ethics/GiocoMago.html
# Utilizza i quiz in Ethics/GDPR_AIAct_DORA/

# Modulo 3: Hackathon Pratico (2 giorni)
cd "Anomaly Detection"
python generate_datasets.py
# Assegna i track ai gruppi di studenti

# Modulo 4: MLOps in Produzione (4 ore)
cd ../MLOps
# Segui il setup Docker/Prometheus/Grafana

🎯 Learning Path Consigliato

1. Settimana 1: Fondamenti di Git, Python, LLM e RAG.
2. Settimana 2: RAG in deep: Come funziona a livello avanzato
3. Settimana 3: AI Agent (AgentAI), Sistemi multiagente, Etica e Governance (Ethics)
4. Settimana 4: Vibe Coding, MCP e Hackathon
5. Settimana 5: MLOps e Deployment
6. Settimana 6: Anomaly Detection

📊 Valutazione Studenti

• Quiz interattivi con punteggio automatico
• Submission hackathon con metriche standardizzate
• Progetti pratici MLOps con monitoring
• Peer review delle soluzioni multi-agente

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🤝 Contribuire

🔧 Come Contribuire

1. Fork il repository
2. Crea un branch per la tua feature (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. Commit le tue modifiche (git commit -m 'Add amazing feature')
4. Push al branch (git push origin feature/amazing-feature)
5. Apri una Pull Request

🎯 Aree di Contribuzione

• 📚 Nuovi materiali educativi e quiz interattivi
• 🔍 Nuovi track per l'hackathon Anomaly Detection
• 🎮 Gamification e meccaniche di apprendimento
• 🌐 Traduzioni in altre lingue
• 🔧 Ottimizzazioni tecniche e bug fix
• 📊 Nuove dashboard educative

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📞 Contatti

📧 Informazioni Generali

Se vuoi un corso disegnato per la formazione di personale nella tua azienda:

• Email: [email protected]
• Website: Datapizza
• LinkedIn: Datapizza Linkedin

🔧 Supporto Tecnico

• GitHub Issues: Segnala problemi

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📄 Licenza

Questo progetto è distribuito sotto la licenza MIT. Vedi il file LICENSE per i dettagli completi.

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🙏 Ringraziamenti

Un ringraziamento speciale a:

• SIAE per la fiducia per questo progetto
• Comunità open source per le librerie e i framework utilizzati
• Altri colleghi e studenti che hanno testato e fornito feedback

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🎯 Costruiamo insieme il futuro dell'educazione AI!

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