Struttura del corso

Introduzione all'ecosistema Mistral AI

  • Panoramica dei modelli Mistral (Medium 3, Le Chat Enterprise, Devstral)
  • Posizionamento nell'ecosistema di intelligenza artificiale agenziale
  • Caratteristiche principali e differenze

Principi di progettazione degli agenti

  • Cosa rende un agente AI
  • Definizione dei ruoli dell'agente, della memoria e degli strumenti
  • Agenti orientati all'enterprise vs agenti orientati allo sviluppatore

Esperienza pratica con Mistral Medium 3

  • Configurazione e impostazione del modello
  • Ottimizzazione e regolazione dell'inferenza
  • Flussi di lavoro multimodali e di codifica

Sviluppo con Devstral

  • Progettazione degli agenti basata sul codice
  • Integrazione di Devstral per la comprensione del codice
  • Best practice per gli assistenti ingegneristici

Integrazione Le Chat Enterprise

  • Distribuzione di Le Chat per agenti enterprise
  • Integrazione RBAC, SSO e conformità
  • Connessione con applicazioni e datastore aziendali

Flussi di lavoro end-to-end per gli agenti

  • Combinazione di Mistral Medium 3, Devstral e Le Chat
  • Costruzione di flussi di lavoro multi-strumento (connector, API, fonti dati)
  • Pattern di ancoraggio e RAG

Distribuzione e governance

  • Self-hosting vs distribuzione tramite API
  • Monitoraggio, logging e osservabilità
  • Considerazioni sul costo, prestazioni e conformità

Riepilogo e passi successivi

Requisiti

  • Una comprensione della programmazione Python
  • Esperienza con i flussi di lavoro del machine learning
  • Familiarità con le API e l'integrazione dei modelli

Pubblico di destinazione

  • Ingegneri AI
  • Architetti soluzioni
  • Team ML applicativi
  • Sviluppatori di prodotti
 14 Ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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