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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione a GPT-5 e capacità per sviluppatori
- Principali capacità di GPT-5, multimodalità e funzionalità per agenti
- Scelta dei modelli, comprensione di prezzi e limiti
- Considerazioni etiche e governance aziendale
Strutturazione di prompt e progettazione di sistema per output affidabili
- Pattern di prompt, messaggi di sistema e ingegneria del contesto
- Chain-of-thought rispetto a prompt concisi e tecniche few-shot
- Test dei prompt e definizione di criteri di accettazione
API, SDK e flusso di lavoro di sviluppo locale
- Chiamata alle API di GPT-5, uso degli SDK, autenticazione e gestione dei segreti
- Sviluppo locale, simulazione delle risposte (mocking) e sandboxing
- Versioning, schemi di richiesta/risposta e gestione degli errori
Costruzione di agenti e integrazioni di strumenti
- Progettazione di architetture sicure per agenti e interfacce di strumenti
- Routing, orchestrazione e strategie di fallback
- Limiti di frequenza, controllo della concorrenza e considerazioni transazionali
Test, valutazione e validazione
- Suite di test automatizzati per prompt e comportamenti
- Red-teaming, fuzz testing ed esempi avversariali
- Indicatori per accuratezza, tassi di allucinazione e soddisfazione dell'utente
Distribuzione, monitoraggio e osservabilità
- Pattern CI/CD per funzionalità abilitate dai modelli e rilasci canarini
- Logging, tracing e telemetria per l'osservabilità a livello di prompt
- Alerting, considerazioni SLA e risposta agli incidenti
Sicurezza, privacy e ottimizzazione dei costi
- Gestione dei dati, considerazioni su PI/PHI e sanitizzazione del contesto
- Controllo degli accessi, audit e punti di controllo per la conformità
- Ottimizzazione dell'uso dei token, batching e strategie di caching
Riepilogo e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione come Python o JavaScript
- Esperienza nella chiamata di API REST o SDK
- Familiarità di base con i concetti di ML/AI e le strutture dati JSON
Pubblico di riferimento
- Ingegneri del software
- Ingegneri ML
- Ingegneri DevOps / SRE
Recensioni (2)
il metodo corretto per formulare i prompt e includere i guardrail nelle istruzioni.
YEO SHI MIN - ST Engineering Aerospace Ltd
Corso - ChatGPT and Microsoft 365 Copilot for Advanced Productivity
Traduzione automatica
Capace di adattarsi ai suggerimenti del pubblico, ad esempio, creare un vero scenario di agente IA in tempo reale.
Brett McLaren - Zoll Itamar
Corso - ChatGPT for Productivity: A Beginner’s Guide
Traduzione automatica