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AI Framework Integrations (short)

Questo corso avanzato fornisce una comprensione approfondita dei principi teorici e delle applicazioni pratiche dell’AI nel contesto dello sviluppo software. I partecipanti esploreranno le basi del Machine Learning e dell’AI Generativa, approfondendo le differenze tra modelli open source e proprietari. Il corso copre aspetti cruciali come i protocolli di comunicazione, la gestione efficiente dei dati attraverso embedding e vector databases, e le tecniche di Retrieval Augmented Generation (RAG). Attraverso una combinazione di lezioni teoriche e workshop pratici, gli sviluppatori acquisiranno competenze hands-on su:
  • Implementazione di modelli AI in applicazioni reali
  • Ottimizzazione delle prestazioni attraverso prompt engineering avanzato
  • Gestione di problematiche etiche e di privacy nello sviluppo AI
  • Tecniche di fine-tuning e personalizzazione dei modelli
Il corso è ideale per sviluppatori con una conoscenza base di AI che desiderano portare le loro competenze al livello successivo, permettendo loro di progettare e implementare soluzioni AI sofisticate e scalabili. Al termine, i partecipanti saranno in grado di integrare con sicurezza strumenti AI all’avanguardia nelle loro applicazioni, comprendendo appieno i principi sottostanti e le best practices del settore.

Durata del corso: 3 giorni da 8 ore (24 ore)

Luogo del corso: Diretta Streaming

Costo del corso: Euro 2.160,00

Requisiti: Conoscenza Python

Numero massimo studenti: 15

Prossima sessione: 20 maggio 2025

Programma del Corso

Fondamenti e Comunicazione
  • Introduzione a ML, AI e AI Generativa
  • Differenze chiave e applicazioni pratiche
  • Demo di modelli popolari (es. GPT, DALL-E)
  • Modelli Generativi open vs closed source
  • Confronto tra OpenAI GPT e modelli open source come LLaMA
  • Vantaggi e svantaggi di ciascun approccio
  • Protocolli di comunicazione:
    • REST API: implementazione e best practices
    • Server-Sent Events: uso per streaming di dati
    • WebSocket: comunicazione bidirezionale in tempo reale
  • Workshop: Implementazione di una semplice chatbot AI
Gestione Dati e RAG
  • Embedding e Vector Databases
    • Tecniche di embedding per testo e immagini
    • Panoramica su database vettoriali (es. Pinecone, Weaviate)
  • Chunking delle informazioni
    • Strategie per suddividere grandi corpus di testo
  • RAG: Retrieval Augmented Generation
    • Architettura e funzionamento di sistemi RAG
    • Implementazione di un sistema RAG di base
  • Esercitazione pratica: Creazione di un assistente AI con conoscenze personalizzate
Prompt Engineering e Etica
  • Prompt engineering avanzato
    • Tecniche di prompt design per vari task
    • Ottimizzazione dei prompt per risultati migliori
    • Few-shot learning e in-context learning
  • Etica e privacy nell’AI
    • Principi etici nello sviluppo AI
    • Tecniche per garantire la privacy dei dati
    • Bias e fairness nei modelli AI
  • Esercitazione: Analisi etica di un caso studio reale

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Le date indicate potranno essere soggette a variazioni che verranno comunicate con congruo anticipo.

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Per qualsiasi dubbio puoi chiamare il numero
800 20 82 82

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