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Durata 14 ore
Struttura del corso
Introduzione all'Ecosistema Mistral AI
- Panoramica dei modelli Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
- Posizionamento nell'ecosistema AI agentiche
- Caratteristiche chiave e fattori distintivi
Principi di Progettazione degli Agenti
- Cosa definisce un agente AI
- Definizione dei ruoli, della memoria e degli strumenti degli agenti
- Agenti enterprise rispetto a quelli incentrati sullo sviluppatore
Operazioni Pratiche con Mistral Medium 3
- Configurazione e impostazione del modello
- Regolazione e ottimizzazione dell'inferenza
- Flussi di lavoro multimodali e di coding
Sviluppo con Devstral
- Progettazione di agenti code-first
- Integrazione di Devstral per la comprensione del codice
- Migliori pratiche per assistenti ingegneristici
Integrazione Le Chat Enterprise
- Distribuzione di Le Chat per agenti enterprise
- Integrazione RBAC, SSO e conformità
- Connessione di applicazioni enterprise e archivi dati
Flussi di Lavoro degli Agenti End-to-End
- Combinazione di Mistral Medium 3, Devstral e Le Chat
- Costruzione di flussi di lavoro multi-tool (connettori, API, fonti di dati)
- Pattern di Grounding e RAG
Distribuzione e Governance
- Self-hosting rispetto alla distribuzione via API
- Monitoraggio, log e osservabilità
- Considerazioni su costi, prestazioni e conformità
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza della programmazione Python
- Esperienza con i flussi di lavoro del machine learning
- Familiarità con API e integrazione dei modelli
Pubblico
- Ingegneri AI
- Architetti di soluzioni
- Team di machine learning applicato
- Sviluppatori di prodotti
