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Struttura del corso

Pratiche consigliate e strumenti utilizzabili

Errori comuni e strategie per contrastarli

Introduzione all’Ingegneria dei Prompt

Perfezionamento iterativo dei prompt

Utilizzo dei prompt per l’automazione dei test e la generazione di query SQL

Riassunto e prossimi passi da compiere

Impiego dei prompt per la spiegazione del codice e il debug

Creazione di prompt orientati alla generazione del codice

  • Come evitare l’insorgenza di codice errato o vulnerabilità di sicurezza dovute alle risposte dell’AI
  • Gestione degli input incompleti o ambigui da parte dell’utente
  • Stesura di prompt di sicurezza e protezioni aggiuntive per prevenire errori
  • Creazione di casi di test a partire da specifiche tecniche o codice esistente
  • Produzione di query SQL strutturate, anche partendo da descrizioni verbali
  • Formattazione dei risultati in modo che possano essere facilmente integrati nei pacchetti di test 
  • Spiegazione del codice sorgente, anche se datato o poco familiare allo sviluppatore
  • Uso dei prompt per l’analisi della logica interna e la verifica delle situazioni limite
  • Identificazione e descrizione di bug o inefficienze nel codice
  • Produzione di codice a partire da descrizioni in linguaggio naturale 
  • Controllo del formato di output e della scelta della lingua di programmazione utilizzata
  • Gestione dei contesti più complessi, contenenti anche numerose funzioni o logica articolata 
  • Ottimizzazione dei risultati tramite catene di prompt e meccanismi di feedback ricorsivi
  • Strategie per correggere gli errori riscontrati nel processo di elaborazione dei prompt 
  • Analisi approfondita, su esempi concreti, delle tecniche di perfezionamento dei prompt nei contesti tecnici 
  • Creazione e riutilizzo di librerie di prompt in progetti multipli
  • Utilizzo dei template di prompt nell’ambiente VS Code o nei flussi operativi basati su API 
  • Valutazione qualitativa e prestazionale dei prompt nel contesto dell’utilizzo reale in produzione 
  • Concetti fondamentali sui prompt: contesto, quantità di token e caratteristiche dei modelli 
  • Tipologie di prompt: zero-shot, one-shot e few-shot 
  • Differenze tra istruzioni del sistema e richieste dell’utente nelle varie API 

Requisiti

Pubblico di riferimento

  • Sviluppatori che fanno uso dei modelli linguistici per la generazione o l’analisi del codice
  • Responsabili tecnici interessati a integrare strumenti AI nei processi di lavoro
  • Professionisti del settore software che sperimentano con l’integrazione dei modelli linguistici nelle proprie attività
  • Esperienza nello sviluppo software o nella scrittura di script
  • Conoscenza delle principali lingue di programmazione (ad esempio Python, JavaScript, SQL)
  • Comprensione basilare dei modelli linguistici e degli strumenti AI quali ChatGPT, Claude o Copilot
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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