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Struttura del corso

Svolgimento del Corso Proposta Formativa

Giorno 1 - Introduzione all'IA e Python per i flussi di lavoro sui dati

• Panoramica del panorama dell'intelligenza artificiale e del machine learning

• Il ruolo dell'IA nella data engineering moderna

• Ripasso dei fondamenti di Python per applicazioni IA

• Lavorazione dei dati con pandas e NumPy

• Introduzione alle API e alla gestione dei dati JSON

• Esercitazione pratica: caricamento e trasformazione di dataset

Giorno 2 - Fondamenti di Machine Learning per Professionisti

• Concetti di apprendimento supervisionato e non supervisionato

• Tecnica di feature engineering e preparazione dei dati

• Basi dell'addestramento dei modelli con scikit-learn

• Valutazione dei modelli e metriche di prestazione

• Introduzione ai concetti di deployment dei modelli

• Esercitazione pratica: costruzione di un modello predittivo semplice

Giorno 3 - Introduzione ai LLM e Ingegneria dei Prompt

• Comprensione dei modelli linguistici di grande dimensione e del loro funzionamento

• Tokenizzazione, finestre di contesto e limitazioni

• Principi e tecniche di progettazione dei prompt

• Prompting zero-shot e few-shot

• Strategie di valutazione e iterazione dei prompt

• Esercitazioni pratiche di ingegneria dei prompt

Giorno 4 - Costruzione di Applicazioni IA con i LLM

• Utilizzo delle API LLM in Python

• Concetti di output strutturato e chiamata di funzioni

• Sviluppo di applicazioni basate su chat e basate su compiti

• Introduzione alla generazione aumentata per la retrieval (RAG)

• Connessione dei LLM a fonti di dati esterne

• Mini-progetto: creazione di un assistente IA semplice

Giorno 5 - Industrializzazione delle Soluzioni IA

• Progettazione di flussi di lavoro IA scalabili

• Integrazione dell'IA nei pipeline dei dati

• Monitoraggio e miglioramento delle prestazioni dei modelli

• Ottimizzazione dei costi e strategie di utilizzo delle API

• Considerazioni sulla sicurezza e sull'etica dell'IA

• Progetto finale: costruzione di una soluzione IA end-to-end

 35 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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