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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