AI Framework Integrations (short)
- 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

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
- 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
- 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 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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