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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
Recensioni (1)
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