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Struttura del corso
Introduzione all'IA per lo Sviluppo Software
- Cosa è l'AI Generativa vs AI Predittiva
- Applicazioni dell'IA nel coding, analisi e automatizzazione
- Panoramica sugli LLM (Large Language Models), transformer e modelli di apprendimento profondo
Coding Assistito dall'IA e Sviluppo Predittivo
- Completamento del codice e generazione AI (GitHub Copilot, CodeGeeX)
- Predizione di bug di codice e vulnerabilità prima della distribuzione
- Automatizzazione delle revisioni del codice e suggerimenti di ottimizzazione
Creazione di Modelli Predittivi per le Applicazioni Software
- Comprendere la previsione delle serie temporali e l'analisi predittiva
- Implementare modelli AI per la previsione della domanda e la rilevazione di anomalie
- Utilizzare Python, Scikit-learn e TensorFlow per il modeling predittivo
IA Generativa per la Generazione di Testo, Codice ed Immagini
- Lavorare con GPT, LLaMA e altri Large Language Models (LLM)
- Generazione di dati sintetici, riepiloghi del testo e documentazione
- Creazione di immagini e video AI-generati con modelli diffusivi
Deployment dei Modelli AI in Applicazioni Real-World
- Hosting di modelli AI utilizzando Hugging Face, AWS e Google Cloud
- Creazione di servizi AI basati su API per applicazioni aziendali
- Fine-tuning dei modelli AI pre-addestrati per compiti specifici del dominio
IA per le Intuizioni Predittive e la Decision-Making dell'Impresa
- Intelligence aziendale guidata dall'IA e analisi dei clienti
- Previsione delle tendenze di mercato e del comportamento del consumatore
- Automatizzazione dell'ottimizzazione del flusso di lavoro con l'AI
IA Etica e Migliori Pratiche nello Sviluppo
- Considerazioni etiche nella decision-making assistita dall'IA
- Rilevamento del bias ed equità nei modelli AI
- Migliori pratiche per un AI interpretabile e responsabile
Workshop Pratici e Studi di Caso
- Implementazione dell'analisi predittiva su un dataset real-world
- Creare un chatbot AI-generato con la generazione del testo
- Deployment di un'applicazione basata su LLM per l'automatizzazione
Riepilogo e Prossimi Passaggi
- Revisione dei punti principali
- Strumenti e risorse AI per ulteriori apprendimenti
- Sessione finale domande e risposte
Requisiti
- Comprendere i concetti base dello sviluppo software
- Esperienza con qualsiasi linguaggio di programmazione (Python raccomandato)
- Familiarità con i fondamenti dell'apprendimento automatico o dell'IA (raccomandato ma non obbligatorio)
Pubblico
- Sviluppatori software
- Ingegneri AI/ML
- Leader di team tecnici
- Responsabili prodotti interessati dalle applicazioni alimentate dall'IA
21 ore