Corso di formazione Agenti AI basati su LLM per l’automazione aziendale

Introduzione ai modelli LLM open source

• Panoramica su DeepSeek, Mistral, LLaMA e altri modelli open source
• Funzionamento dei modelli LLM: architettura Transformer, meccanismo di auto-attenzione e processo di addestramento
• Confronto tra modelli LLM open source e modelli proprietari

Ottimizzazione e personalizzazione dei modelli LLM

• Preparazione dei dati per l’addestramento specifico del modello
• Addestramento e ottimizzazione dei modelli LLM tramite Hugging Face
• Valutazione delle prestazioni del modello e riduzione della distorsione indesiderata

Creazione di agenti AI basati su modelli linguistici

• Introduzione all’uso di LangChain nello sviluppo di agenti AI
• Progettazione di flussi operativi basati su agenti e alimentati da modelli LLM
• Gestione della memoria, generazione aumentata tramite recupero dati (RAG) ed esecuzione delle azioni richieste

Distribuzione di agenti AI basati su LLM

• Containerizzazione degli agenti AI mediante Docker
• Integrazione dei modelli LLM nelle applicazioni aziendali
• Scalabilità degli agenti AI tramite servizi cloud e API

Sicurezza e conformità normativa nell’uso di tecnologie AI in ambito aziendale

• Aspetti etici e rispetto delle normative vigenti
• Riduzione dei rischi legati all’automazione guidata da IA
• Monitoraggio e auditing del comportamento degli agenti AI

Studi di caso ed esempi pratici d’utilizzo

• Assistenti virtuali basati su LLM
• Automatizzazione dei documenti tramite intelligenza artificiale
• Agenti AI personalizzati per l’analisi aziendale

Ottimizzazione e manutenzione degli agenti basati su modelli linguistici

• Miglioramento continuo ed aggiornamenti del modello
• Implementazione di sistemi di monitoraggio e meccanismi di feedback
• Strategie per ottimizzare i costi e massimizzare le prestazioni dei sistemi

Riassunto conclusivo e prossimi passi da intraprendere