Struttura del corso

Introduzione alle Capacità Avanzate di Cursor

  • Comprensione dell'estensibilità e dell'architettura di Cursor
  • Revisione dei tipi di modelli AI e punti di integrazione
  • Preparazione dell'ambiente per la personalizzazione avanzata

Principi dell'Ingegneria dei Prompt Efficaci

  • Progettazione di prompt per precisione, coerenza e adattabilità
  • Strutturazione delle gerarchie contestuali e iniezione di variabili
  • Valutazione degli output dei prompt e raffinamento delle iterazioni

Creazione e Gestione di Modelli di Prompt

  • Creazione di modelli di prompt riutilizzabili per le squadre
  • Versionamento e manutenzione di repository di modelli
  • Integrazione di modelli di prompt con pipeline CI/CD

Integrazione di Cursor con Basi di Conoscenza Interne

  • Connessione a API di documentazione e fonti dati interne
  • Inserimento della conoscenza specifica del dominio nei prompt AI
  • Automazione degli aggiornamenti e sincronizzazione per dati dinamici

Fine-Tuning di Modelli per la Generazione di Codice Specifico del Dominio

  • Identificazione dei casi d'uso per modelli affinati
  • Raccolta e cura di dataset per il fine-tuning
  • Test, validazione e distribuzione di modelli personalizzati addestrati

Sviluppo di Strumenti e Adattatori Personalizzati

  • Estensione di Cursor con strumentazione personalizzata basata su API
  • Creazione di adattatori sicuri per flussi di lavoro aziendali
  • Implementazione di azioni personalizzate all'interno dell'editor

Sicurezza, Governance e Ottimizzazione delle Prestazioni

  • Garanzia della gestione sicura del codice generato da AI
  • Stabilimento di guardie politiche e filtri di conformità
  • Ottimizzazione delle prestazioni e della gestione delle risorse

Strategie di Sviluppo AI Pronte per il Futuro

  • Valutazione delle funzionalità e API emergenti di Cursor
  • Adozione del fine-tuning continuo e della gestione del ciclo di vita dei prompt
  • Costruzione di framework interni per un'ingegneria AI sostenibile

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Solida comprensione della programmazione e dell'architettura software
  • Esperienza con strumenti di codifica assistiti da AI e API
  • Conoscenza dei concetti di machine learning o ingegneria dei prompt

Pubblico

  • Ingegneri AI che progettano flussi di lavoro AI personalizzati
  • Ingegneri strumentali e piattaforme che costruiscono strumenti interni per sviluppatori
  • Sviluppatori senior che integrano modelli AI specifici del dominio
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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