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Struttura del corso

Introduzione all'IA generativa e all'IA agentica

  • Cos'è l'IA generativa? Cos'è l'IA agentica?
  • Come differiscono e si integrano a vicenda
  • casi d'uso e tendenze nei vari settori industriali

Architettura e strumenti per l'IA generativa

  • Modelli Transformer: GPT, LLaMA, Claude e altri
  • Fine-tuning rispetto all'apprendimento in contesto (in-context learning)
  • Strumenti: ChatGPT, Hugging Face Transformers, Google AI Studio

Prompt Engineering per il controllo e la struttura

  • Pattern di prompt per scrittura, codifica, sintesi e altro
  • Prompt few-shot, zero-shot e chain-of-thought
  • Utilizzo di librerie di prompt e strumenti di test

Comprendere l'IA agentica

  • Definizione ed evoluzione dell'IA agentica
  • Architetture: pianificazione, memoria, strumenti, auto-riflessione
  • Framework popolari: AutoGPT, BabyAGI, CrewAI, LangGraph

Progettazione e deployment di agenti autonomi

  • Definizione degli obiettivi e scomposizione dei compiti
  • Integrazione di strumenti e API (ricerca, memoria, codice)
  • Coordinazione multi-agente e supervisione umana (human-in-the-loop)

Casi d'uso e scenari di implementazione

  • Generazione di contenuti rispetto all'orchestrazione dei compiti
  • Produttività aziendale, supporto clienti, estrazione dati
  • Implementazione responsabile e sicura

Riepilogo e prossimi passi

Requisiti

  • Conoscenza dei concetti di IA e machine learning
  • Esperienza nel lavoro con API o linguaggi di scripting come Python
  • Familiarità con il prompt engineering o l'utilizzo di Large Language Model (LLM)

Pubblico target

  • Sviluppatori e ingegneri di IA
  • Team di innovazione e R&D
  • Product manager tecnici che esplorano i sistemi di IA agentica
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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