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Struttura del corso

Introduzione alle funzionalità avanzate di Cursor

  • Comprensione della flessibilità e dell’architettura di Cursor
  • Analisi dei tipi di modelli AI e dei punti di integrazione disponibili
  • Preparazione dell’ambiente per una personalizzazione avanzata

Principi fondamentali dell’ingegneria dei prompt efficaci

  • Progettazione di prompt precisi, coerenti e adattabili a diverse situazioni
  • Organizzazione gerarchica del contesto e inserimento dinamico delle variabili nei prompt
  • Valutazione dei risultati ottenuti con i prompt e successive ottimizzazioni

Creazione e gestione di modelli di prompt riutilizzabili

  • Realizzazione di template di prompt utilizzabili da più team
  • Versionamento e mantenimento dei repository contenenti i modelli di prompt
  • Integrazione dei template nei processi CI/CD per un’automazione continua

Collegamento di Cursor alle basi di conoscenza interne dell’azienda

  • Connessione ad API per la documentazione e a fonti di dati interne all’organizzazione
  • Integrazione di nozioni settorialmente specifiche nei prompt inviati all’IA
  • Automatizzazione degli aggiornamenti e della sincronizzazione dei dati dinamici

Ottimizzazione dei modelli AI per la generazione di codice in ambiti specifici

  • Identificazione delle casistiche applicative più adatte ai modelli ottimizzati
  • Raccolta e cura dei dataset necessari per l’addestramento dei modelli
  • Verifica, validazione e distribuzione dei modelli addestrati in modo personalizzato

Sviluppo di strumenti e adattatori su misura

  • Ampliamento delle capacità di Cursor tramite lo sviluppo di strumenti basati su API
  • Creazione di adattatori sicuri e conformi alle esigenze operative aziendali
  • Implementazione di azioni personalizzate direttamente nell’editor di Cursor

Sicurezza, governance e ottimizzazione delle prestazioni

  • Gestione sicura del codice generato dall’intelligenza artificiale
  • Definizione di politiche e filtri per garantire la conformità alle normative vigenti
  • Ottimizzazione delle prestazioni complessive e della gestione delle risorse utilizzate

Strategie per uno sviluppo AI pronto al futuro

  • Analisi delle nuove funzionalità e API disponibili in Cursor
  • Integrazione di un ciclo continuo di ottimizzazione dei modelli e aggiornamento dei prompt
  • Creazione di framework interni per un’ingegneria AI sostenibile e a lungo termine

Sintesi finale e prossimi passi da intraprendere

Requisiti

  • Solida conoscenza della programmazione e dell’architettura software
  • Esperienza nell’utilizzo di strumenti di sviluppo assistiti dall’IA e nelle API correlate
  • Conoscenza dei concetti fondamentali legati al machine learning e all’ingegneria dei prompt

Destinatari

  • Ingegneri dell’AI che progettano flussi di lavoro AI personalizzati
  • Ingegneri specializzati nella creazione di strumenti e piattaforme per sviluppatori interni
  • Sviluppatori senior che integrano modelli AI settorialmente specifici nei propri progetti
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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