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Durata 14 ore (2 giorni)
Struttura del corso
Introduzione a GPT-5 e alle capacità per gli sviluppatori
- Principali capacità di GPT-5, multimodalità e funzionalità degli agenti
- Scelta dei modelli, comprensione di prezzi e limiti
- Considerazioni etiche e governance aziendale
Prompting e progettazione del sistema per output affidabili
- Modelli di prompt, messaggi di sistema e ingegneria del contesto
- Chain-of-thought rispetto al prompting conciso e tecniche few-shot
- Test dei prompt e definizione di criteri di accettazione
API, SDK e workflow di sviluppo locale
- Chiamata alle API GPT-5, utilizzo degli SDK, autenticazione e gestione dei segreti
- Sviluppo locale, mocking delle risposte e sandboxing
- Versioning, schema di richieste/risposte e gestione degli errori
Creazione di agenti e integrazioni degli strumenti
- Progettazione di architetture di agenti sicure e interfacce degli strumenti
- Routing, orchestrazione e strategie di fallback
- Limiti di velocità, controllo della concorrenza e considerazioni transazionali
Test, valutazione e validazione
- Suite di test automatizzate per prompt e comportamenti
- Red-teaming, fuzz testing ed esempi avversariali
- Metriche per accuratezza, tassi di allucinazione e soddisfazione dell'utente
Distribuzione, monitoraggio e osservabilità
- Pattern CI/CD per funzionalità abilitate dal modello e rilasci canary
- Logging, tracing e telemetria per l'osservabilità a livello di prompt
- Allerting, considerazioni SLA e risposta agli incidenti
Sicurezza, privacy e ottimizzazione dei costi
- Gestione dei dati, considerazioni PI/PHI e sanitizzazione del contesto
- Controllo degli accessi, audit e punti di controllo della conformità
- Ottimizzazione dell'utilizzo dei token, batching e strategie di caching
Sintesi e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di almeno un linguaggio di programmazione come Python o JavaScript
- Esperienza nel chiamare 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 (1)
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
