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Struttura del corso

Introduzione a GPT-5 e alle sue potenzialità per gli sviluppatori

  • Caratteristiche principali di GPT-5: multimedialità e funzionalità agenti
  • Scelta dei modelli, costi associati ed eventuali limitazioni d’uso
  • Aspetti etici e governance aziendale nell’utilizzo di GPT-5

Creazione di prompt e progettazione del sistema per ottenere risultati affidabili

  • Tipologie di prompt, messaggi di sistema ed ingegneria contestuale
  • Rispetto alla sintesi concisa: modalità a catena di ragionamento e tecniche con pochi esempi dimostrativi
  • Verifica dei prompt e definizione di criteri accettabili di risultato

API, SDK e workflow per lo sviluppo locale

  • Utilizzo delle API di GPT-5, gestione del codice SDK, autenticazione e protezione dei dati sensibili
  • Sviluppo in ambiente locale: simulazione delle risposte ed ambienti sandbox sicuri
  • Gestione delle versioni, schema delle richieste/risposte e strategie di gestione degli errori

Realizzazione di agenti e integrazione di strumenti esterni

  • Progettazione di architetture agenti sicure ed interfacce per gli strumenti da utilizzare
  • Routing, coordinazione delle operazioni e strategie di reindirizzamento in caso di errori
  • Limitazioni di velocità di richiesta, controllo della concorrenza ed aspetti transazionali da considerare

Test, valutazione e convalida delle soluzioni progettate

  • Realizzazione di suite di test automatizzati per i prompt ed i loro comportamenti previsti
  • Procedimenti quali test avversi, testing fuzz e analisi su esempi manipolati appositamente
  • Misurazione della precisione, tassi di allucinazioni generate dal modello ed esperienza utente complessiva

Deployment, monitoraggio e visibilità operativa

  • Metodologie CI/CD per il rilascio di componenti basati su modelli AI, incluso il rollout graduale tipo canary release
  • Registrazione dei log, tracciamento delle attività e sistemi di telemetria a livello di prompt
  • Notifiche automatiche, monitoraggio SLA e strategie per la risposta ai problemi critici

Sicurezza, protezione della privacy ed ottimizzazione dei costi

  • Gestione dei dati sensibili, tutela di informazioni personali e strutture di contesto adatte a livello enterprise
  • Controlli d’accesso, audit periodici e verifiche conformità a normativa applicabile
  • Strategie mirate alla riduzione del consumo di token, al batching intelligente ed all’implementazione di meccanismi di caching efficaci

Sintesi e prossimi passi da intraprendere

Requisiti

  • Conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione, ad esempio Python o JavaScript
  • Esperienza nell’utilizzo di API REST o SDK
  • Conoscenze di base sui concetti dell’apprendimento automatico e strutture dati JSON

Destinatari del corso

  • Ingegneri software
  • Ingegneri specializzati in Machine Learning
  • Ingegneri DevOps / SRE
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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