Struttura del corso

Modulo 1: Introduzione e Teoria dell'IA

  • L'Approccio Basato su Modelli: l'IA come problema di ingegneria.
  • Demistificare il "Ghost in the Machine": cosa è l'IA rispetto a ciò che non è.
  • L'Evoluzione della Tecnologia: da BERT ai Transformers.
  • Domini Generativi: Analisi, Creativo, Ricerca, Immagine, Musica e Video.
  • Governance dei Dati: pilastri, audit e tendenze di ricerca (Multimodalità, Agenti, RAG, LLM vs. SLM).
  • Il Lato Oscuro: etica, proprietà intellettuale, bias, allucinazioni e ingegneria sociale.
  • Valutazione dei Rischi: avvelenamento dei dati, Nepenthes e il rischio di "abbassare" le competenze umane.
  • Taxonomia del Modello: modello fondamentale vs. specifico per task; modelli chiusi vs. aperti.

Modulo 2: Panoramica e Strumentario Attuali

  • L'Arena dei Modelli di Linguaggio: confronto delle prestazioni e benchmark.
  • Criteri Professionali per l'Acquisto: costi, latenza, privacy e lock-in del fornitore.
  • Panoramica dei Grandi Modelli: OpenAI ChatGPT, Perplexity, Gemini e Grok.
  • Modelli di Niches e Piccoli: Manus, SpecKit.
  • Generazione Grafica: Perchance.
  • Vincoli Tecnici: decadimento del contesto vs. costo dei token.

Modulo 3: Interazione - Ingegneria delle Richieste e Contesto

  • Il Framework di Verifica: completezza, coerenza e verificabilità.
  • La Strategia RAG: quando utilizzare la Generazione con Recupero vs. il fine-tuning.
  • ROI dell'IA: costi di manutenzione vs. guadagni di produttività.
  • Tecniche Avanzate: 20+ metodi di richiesta e RAG con esempi reali.
  • Frontiere Sperimentali: triangolazione, panoramica della Mappa & Territorio e generazione basata su modelli.

Modulo 4: IA nella Gestione Agile dei Progetti

  • Il Pilota Supercomputer: l'IA come motore di automazione.
  • Presa di Decisioni: responsabilità umana vs. assistenza AI.
  • AIOps & GitOps: integrazione dell'IA nei processi operativi.
  • Catene di Strumenti e Pipeline: creazione di un ambiente AI-guidato fluido.
  • Artifacts Agile: backlog, roadmap e ingegneria dei requisiti.
  • Gestione della Precisione: pianificazione della capacità e stime (Precisione vs. Accuratezza).
  • Ownership del Prodotto: ideazione, analisi delle funzionalità e rischi di Vibe-coding.
  • Rischi & Scenari: pianificazione dei "What Ifs" e gestione automatizzata dei rischi.
  • Raffinamento: descrizione e raffinamento delle Use Case e User Stories.

 

Requisiti

  • Conoscenza basilare del Manifesto Agile e della struttura Scrum.
  • Esperienza nella gestione dei progetti, nell'ownership di prodotti o nel leadership delle squadre.
  • Non è richiesta esperienza precedente in programmazione o ingegneria AI, sebbene una familiarità generale con strumenti digitali sia consigliata.

Pubblico di Riferimento

  • Agile Project Managers e Scrum Masters.
  • Product Owners e Product Managers.
  • Leader di Team IT e Delivery Managers.
  • Business Analysts che lavorano in ambienti Agile.
  • Operations Managers interessati ad AIOps.

 

 7 ore

Numero di Partecipanti


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