Large Language Models (LLMs) Formazione in Torino

Questo corso formativo in diretta, tenuto da un istruttore Torino (online o in sede), si rivolge ai professionisti dell’alta dirigenza desiderosi di comprendere cos’è un LLM, esplorarne il potenziale impatto sulle operazioni aziendali e valutare le utilizzazioni concrete degli strumenti AI come ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok per compiti reali quali la creazione di contenuti, la sintesi di dati e il supporto alle decisioni.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere cos’è un LLM e come funzionano strumenti come ChatGPT e Copilot.
• Utilizzare tecniche appropriate nella formulazione dei prompt per ottenere risultati affidabili e concreti dagli LLM.
• Valutare casi d’uso pratici quali la stesura di email, il riassunto di documenti e l’automatizzazione dei processi produttivi.
• Identificare opportunità di investimento e applicazioni strategiche legate all’adozione dell’intelligenza artificiale.

Questo corso formativo, tenuto da un istruttore ed erogato in modalità Torino (online o presso la sede), è pensato per i dirigenti aziendali desiderosi di comprendere il valore strategico dei modelli linguistici di grandi dimensioni e degli strumenti AI impiegati nell’ambito aziendale. I partecipanti esploreranno come integrare tali risorse nei processi lavorativi, redigere prompt più efficaci e individuare opportunità per aumentare la produttività ottenendo così un maggiore ritorno sull’investimento grazie all’adozione dell’IA.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il funzionamento dei modelli linguistici di grandi dimensioni e come strumenti quali ChatGPT e Copilot li utilizzino.
• Utilizzare interazioni basate su prompt per automatizzare e accelerare le attività lavorative.
• Applicare gli strumenti AI a situazioni concrete, come la stesura di email, la sintesi di report e la revisione di accordi contrattuali.
• Valutare i vantaggi strategici, i limiti e le implicazioni legate alla licenza nell’adozione dei modelli linguistici di grandi dimensioni.

Il presente corso formativo, tenuto da istruttori esperti Torino (online o in sede), si rivolge a ricercatori nel campo dell’intelligenza artificiale, data scientist e sviluppatori con competenze intermedie ed avanzate che desiderano comprendere, personalizzare e implementare i modelli linguistici di Meta AI per varie applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l’architettura e il funzionamento dei modelli linguistici di Meta AI.
• Configurare e ottimizzare tali modelli per casi d’uso specifici.
• Sviluppare applicazioni basate su LLM, come sintesi del testo, chatbot e analisi delle emozioni.
• Ottimizzare e distribuire in modo efficiente i modelli linguistici di grandi dimensioni.

Questo corso formativo dal vivo, con la guida di un docente in Torino (online o in sede), è rivolto a professionisti dell’AI di livello intermedio, analisti aziendali e leader tecnologici desiderosi di comprendere i fondamenti dell’intelligenza artificiale generativa e le sue applicazioni pratiche negli ambienti imprenditoriali. I partecipanti approfondiranno l’architettura transformer, le strategie di ingegneria dei prompt e le questioni etiche connesse all’utilizzo di questi modelli.

Al termine del percorso formativo, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi alla base dell’intelligenza artificiale generativa e dei modelli linguistici di grandi dimensioni.
• Implementare e personalizzare LLM per rispondere a specifiche esigenze operative.
• Applicare tecniche di ingegneria dei prompt al fine di ottenere risultati ottimali dai modelli.
• Riconoscere e gestire le questioni etiche e i potenziali rischi nell’utilizzo degli LLM.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (in modalità online o in sede), è indirizzato a professionisti dell’AI ed esperti di etica di livello intermedio, data scientist ed ingegneri, nonché a responsabili politici e stakeholder interessati a comprendere il contesto etico legato agli LLM.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Riconoscere le problematiche e le sfide etiche legate agli LLM.
• Applicare quadri teorici ed elementi etici alla loro implementazione.
• Valutare l’impatto sociale degli LLM e attenuarne i rischi potenziali.
• Elaborare strategie per uno sviluppo e un utilizzo responsabili dell’intelligenza artificiale.

Questo corso formativo dal vivo tenuto da istruttori in Torino (online o in sede) è indirizzato a professionisti NLP di livello intermedio, data scientist, creatori di contenuti e traduttori, nonché alle imprese che desiderano utilizzare le LLM per la traduzione linguistica e per generare contenuti multilingue.

Alla fine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali dell’apprendimento multilingue e della traduzione con LLM.
• Utilizzare le LLM per tradurre contenuti tra varie lingue.
• Creare e gestire set di dati multilingua da impiegare nella formazione delle LLM.
• Definire strategie efficaci per mantenere uniformità ed elevata qualità nelle traduzioni.

Questo corso formativo in presenza o online, tenuto da istruttori esperti, si rivolge ad analisti finanziari, data scientist e professionisti del settore investimenti a livello intermedio, desiderosi di utilizzare i LLM per l’analisi e la previsione dei mercati finanziari.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le applicazioni dei LLM nell’analisi dei mercati finanziari.
• Sfruttare i LLM per elaborare notizie, rapporti e dati finanziari al fine di ottenere informazioni utili sui mercati.
• Realizzare modelli predittivi relativi ai prezzi delle azioni, alle tendenze di mercato e agli indicatori economici.
• Integrare le conclusioni tratte dai LLM nei processi decisionali legati agli investimenti.

Questo corso formativo dal vivo tenuto da un istruttore in Torino (online o in sede) è rivolto a scienziati ambientali e ricercatori di livello intermedio, analisti dei dati, policy maker e attivisti per l’ambiente che desiderano utilizzare gli LLM nella modellazione e nell’analisi ambientale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere come applicare gli LLM alla scienza ambientale.
• Sfruttare gli LLM per analizzare e modellare dati ambientali.
• Interpretare i risultati forniti dagli LLM nell’ambito delle valutazioni sull’impatto ambientale.
• Comunicare in modo efficace le proprie scoperte al fine di orientare politiche pubbliche e azioni di conservazione.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in loco), si rivolge a sviluppatori VR e AR di livello intermedio, progettisti di videogiochi e ingegneri AI che desiderano integrare gli LLM nelle proprie applicazioni per creare ambienti più coinvolgenti e reattivi.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli LLM nella creazione di esperienze VR e AR immersive.
• Sviluppare applicazioni VR e AR in grado di sfruttare gli LLM per dialoghi interattivi e generazione di contenuti.
• Integrare gli LLM con gli strumenti di sviluppo VR e AR per aumentare l’engagement degli utenti.
• Applicare le migliori pratiche nella progettazione di narrazioni e interazioni guidate da intelligenza artificiale negli spazi virtuali.

Questo corso formativo in diretta tenuto da istruttori Torino (online o in sede) è rivolto a data scientist di livello intermedio, ingegneri del machine learning e sviluppatori software che desiderano applicare i Modelli Linguistici di Grande Dimensione (LLM) su dati multimediali per realizzare applicazioni AI avanzate.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell’apprendimento multimodale con LLM.
• Implementare LLM per elaborare e analizzare dati testuali, visivi e sonori.
• Sviluppare applicazioni che sfruttino appieno le potenzialità dell’integrazione di dati multimediali.
• Valutare le prestazioni dei sistemi LLM multimodali.

Questo corso formativo dal vivo, guidato da un istruttore in Torino (online o in presenza), si rivolge a professionisti della cybersicurezza e data scientist di livello intermedio che desiderano utilizzare gli LLM per migliorare le misure di sicurezza e l’intelligence sulle minacce.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli LLM nella cybersicurezza.
• Implementare gli LLM per il rilevamento e l’analisi delle minacce.
• Sfruttare gli LLM per l’automazione e la risposta alle situazioni di sicurezza.
• Integrare gli LLM nell’infrastruttura di sicurezza esistente.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in presenza), è rivolto a data scientist e analisti aziendali di livello intermedio che desiderano utilizzare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per prevedere tendenze e comportamenti nei vari settori.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi dei LLM e il loro ruolo nell’analisi predittiva.
• Utilizzare i LLM per analizzare e prevedere dati in diversi contesti industriali.
• Valutare l’efficacia dei modelli predittivi basati sui LLM.
• Integrare i LLM nei flussi di elaborazione dati esistenti.

Questo corso pratico e tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza) si rivolge a data scientist di livello intermedio che desiderano acquisire una conoscenza approfondita e competenze operative sia sui Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sia sull’Apprendimento per rinforzo (RL).

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le componenti strutturali e il funzionamento dei modelli a trasformatore.
• Ottimizzare e adattare gli LLM a compiti e applicazioni specifiche.
• Afferrare i principi fondamentali e le metodologie dell’apprendimento per rinforzo.
• Capire in che modo le tecniche di apprendimento per rinforzo possono migliorare le prestazioni degli LLM.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Torino (online o in presenza), è rivolto a creatori di contenuti, professionisti del marketing e esperti di tecnologie educative di livello intermedio che desiderano sfruttare il potenziale degli LLM per produrre contenuti di alta qualità, variegati e coinvolgenti in diversi ambiti.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le capacità degli LLM e il loro utilizzo nella generazione di contenuti.
• Configurare e impiegare gli LLM per creare diversi tipi di contenuto.
• Applicare le migliori pratiche nell’indirizzare e ottimizzare gli LLM al fine di ottenere risultati desiderati.
• Valutare la qualità dei contenuti generati da intelligenza artificiale e adattarli alle esigenze specifiche del pubblico.
• Esplorare tecniche avanzate per la creazione di contenuti creativi e multimodali con gli LLM.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori ed erogato in modalità dal vivo Torino (online o in presenza), è rivolto a insegnanti, professionisti del settore EdTech e ricercatori di diverso livello di esperienza che desiderano sfruttare gli LLM per creare esperienze didattiche su misura.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l’architettura e le capacità degli LLM.
• Riconoscere le opportunità per la personalizzazione dei contenuti educativi grazie agli LLM.
• Progettare piattaforme di apprendimento adattive che utilizzano gli LLM per l’adattamento del materiale didattico.
• Implementare strategie basate sugli LLM volte a incrementare il coinvolgimento degli studenti e i risultati formativi.
• Valutare l’efficacia degli LLM in contesti educativi e prendere decisioni informate sulla base dei dati per

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in sede), è rivolto a professionisti del machine learning e sviluppatori di AI di livello intermedio che desiderano ottimizzare e distribuire modelli open weight come LLaMA, Mistral e Qwen per applicazioni aziendali o interne specifiche.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l’ecosistema dei modelli linguistici open source e le differenze tra di essi.
• Preparare set di dati e configurazioni per l’ottimizzazione di modelli come LLaMA, Mistral e Qwen.
• Eseguire i processi di ottimizzazione utilizzando le librerie Hugging Face Transformers e PEFT.
• Valutare, salvare e distribuire i modelli ottimizzati in ambienti sicuri.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in sede), si rivolge a sviluppatori software e data scientist di livello principiante o intermedio desiderosi di integrare gli LLM nei sistemi di riconoscimento e sintesi vocale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli LLM nelle tecnologie vocali.
• Implementare gli LLM per ottenere un riconoscimento vocale preciso e una sintesi del parlato naturale.
• Integrare gli LLM con motori di riconoscimento vocale e sintetizzatori di voce.
• Valutare e ottimizzare le prestazioni dei sistemi vocali mediante l’utilizzo degli LLM.
• Rimanere aggiornati sulle tendenze attuali e sugli sviluppi futuri nel campo delle tecnologie vocali.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza), è rivolto a professionisti del settore supporto clienti e dell’IT, di livello principiante/intermedio, desiderosi di implementare i LLM per creare chatbot reattivi e intelligenti.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche e l’architettura dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).
• Progettare e integrare i LLM nei sistemi di supporto clienti.
• Migliorare la reattività e l’esperienza utente dei chatbot.
• Affrontare le questioni etiche e garantire il rispetto degli standard settoriali.
• Distribuire e mantenere un chatbot basato su LLM per applicazioni pratiche.

Questo corso pratico tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza) è rivolto a data scientist ed ingegneri AI di livello intermedio che desiderano effettuare il fine-tuning dei modelli linguistici in modo più conveniente ed efficiente, servendosi di tecniche quali LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche dei metodi di fine-tuning a efficienza parametrica.
• Implementare LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning mediante la libreria Hugging Face PEFT.
• Confrontare i vantaggi ed svantaggi in termini di prestazioni ed economicità dei metodi PEFT rispetto al fine-tuning tradizionale.
• Distribuire e scalare modelli linguistici ottimizzati, riducendo contemporaneamente il carico computazionale e i requisiti di archiviazione.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori e svolto in modalità live Torino (online o in presenza), è pensato per ingegneri del machine learning, sviluppatori di intelligenza artificiale e data scientist di livello intermedio-avanzato che desiderano apprendere come utilizzare QLoRA per adattare in modo efficiente i modelli linguistici alle proprie necessità specifiche.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le basi teoriche di QLoRA e delle tecniche di quantizzazione applicate agli LLM.
• Applicare QLoRA nell’ottimizzazione dei modelli linguistici per ambiti specifici.
• Ottimizzare le prestazioni dell’addestramento impiegando risorse computazionali limitate, grazie alla quantizzazione.
• Distribuire ed eseguire valutazioni sui modelli ottimizzati in contesti reali in modo efficiente.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza), è rivolto a professionisti del settore dati e marketing di livello intermedio che desiderano utilizzare gli LLM per analizzare e interpretare il sentiment pubblico proveniente da diverse fonti testuali, come post sui social media, recensioni dei prodotti e feedback dei clienti.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell’analisi del sentiment e il suo utilizzo tramite gli LLM.
• Eseguire la pre-elaborazione e la preparazione dei dataset per l’analisi del sentiment.
• Trainare e ottimizzare gli LLM affinché rilevino con precisione il sentiment presente nei testi.
• Analizzare in tempo reale il sentiment proveniente da social media e altre fonti di testo.
• Integrare i risultati dell’analisi del sentiment nelle strategie aziendali e nei processi decisionali.

Questo corso formativo con docente, svolto dal vivo in Torino (online o presso la sede del cliente), è indirizzato a sviluppatori software e redattori tecnici di livello intermedio che intendono utilizzare i LLM per ottimizzare il proprio flusso di lavoro e generare documentazione accurata ed esaustiva.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l’utilità dei LLM nell’automatizzazione della produzione di codice e della stesura di documentazione software.
• Sfruttare i LLM per ottenere frammenti di codice e testi documentali corretti ed efficienti.
• Integrare i LLM nei propri processi di sviluppo al fine di aumentarne la produttività.
• Mantenere altissimi standard qualitativi nella documentazione grazie a strumenti automatizzati.
• Riconoscere le questioni etiche e seguire le pratiche migliori nell’impiego dei LLM nello sviluppo software.

Questa formazione guidata da istruttori in Torino (online o in presenza) è destinata a professionisti del settore e analisti di dati di livello intermedio che desiderano sfruttare i LLM per estrarre informazioni utili alle attività d’impresa.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali e le applicazioni dei LLM nel contesto dell'intelligenza aziendale.
• Utilizzare i LLM per analizzare grandi quantità di dati ed estrarne informazioni rilevanti.
• Integrare l’analisi basata su LLM nei processi decisionali strategici dell’azienda.
• Valutare le questioni etiche e le migliori pratiche nell’utilizzo dei LLM in ambito aziendale.
• Individuare le tendenze future dell'Intelligenza Artificiale e prepararsi all’evoluzione del panorama relativo all'intelligenza aziendale.

Questo corso formativo interattivo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in sede), si rivolge a sviluppatori e data scientist con competenze intermedie o avanzate che desiderano padroneggiare LlamaIndex per creare applicazioni innovative basate su modelli linguistici a grande scala.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e preparare LlamaIndex affinché funzioni correttamente con gli LLM.
• Indicizzare ed eseguire interrogazioni su dataset personalizzati utilizzando LlamaIndex, al fine di potenziare le prestazioni degli LLM.
• Progettare e sviluppare applicazioni complesse che integrano sia LlamaIndex sia gli LLM.
• Conoscere ed applicare le migliori pratiche nel lavoro con LLM e LlamaIndex.
• Affrontare correttamente le questioni etiche legate al rilascio di applicazioni basate su modelli linguistici a grande scala.

Questo corso formativo con docente, disponibile in Torino (online o in presenza), è destinato a ricercatori nel campo dell’AI di livello intermedio, professionisti del machine learning e data scientist che intendono utilizzare LlamaIndex per migliorare le capacità dei modelli AI, rendendoli più precisi e affidabili in svariati contesti applicativi.

Al termine di questo corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali e le componenti principali di LlamaIndex.
• Importare e organizzare dati affinché possano essere utilizzati con gli LLM.
• Implementare l’arricchimento contestuale al fine di ottimizzare le prestazioni dei modelli AI.
• Integrare LlamaIndex nei sistemi e nei flussi di lavoro AI già esistenti.

Questa formazione dal vivo tenuta da istruttori in Torino (online o in presenza) è pensata per professionisti di livello intermedio che desiderano sfruttare l’ingegneria dei prompt e l’apprendimento con pochi esempi per ottimizzare le prestazioni degli LLM in contesti applicativi reali.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell’ingegneria dei prompt e dell’apprendimento con pochi esempi.
• Progettare prompt efficaci per svariate attività di NLP.
• Utilizzare tecniche di apprendimento con pochi esempi per adattare gli LLM avvalendosi di dati minimi.
• Ottimizzare le prestazioni degli LLM in applicazioni concrete.

Si tratta di un corso guidato da istruttori in modalità live (online o in presenza), rivolto a ingegneri esperti, specialisti di intelligenza artificiale e responsabili della localizzazione che desiderano implementare sistemi basati su modelli linguistici avanzati per la traduzione automatizzata, la valutazione della qualità e la governance aziendale.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Creare pipeline di localizzazione a livello enterprise che integrano modelli linguistici open source e proprietari.
• Implementare flussi di lavoro automatizzati per il controllo qualità, nonché indicatori di qualità per garantire coerenza nelle traduzioni.
• Stabilire strutture di governance e processi di approvazione per la produzione di contenuti multilingue.
• Distribuire sistemi di localizzazione basati su modelli linguistici avanzati, scalabili e tracciabili in ambienti sicuri.

L'utilizzo dell'intelligenza artificiale nell'ambito dello SQL consiste nell'applicare l'AI e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per automatizzare, ottimizzare ed elevare la qualità della generazione, esecuzione e interpretazione delle query SQL all'interno degli ambienti dati aziendali.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori e svolto in modalità live (online o in sede), è rivolto a ingegneri dei dati e responsabili tecnici di livello intermedio che desiderano integrare capacità AI nei flussi di lavoro SQL, al fine di abilitare interrogazioni in linguaggio naturale, ottimizzazione intelligente e analisi automatizzata dei dati.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Integrare nei sistemi SQL modelli linguistici come GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen e Mistral.
• Creare pipeline che trasformano il linguaggio naturale in comandi SQL per un accesso flessibile ai dati.
• Implementare processi di ottimizzazione delle query e rilevamento degli errori basati sull'AI.
• Progettare workflow AI-SQL sicuri, tracciabili e adatti all’uso in ambito aziendale.

Formato del corso

• Lezioni interattive e discussioni guidate.
• Numerosi esercizi pratici e attività di simulazione.
• Implementazioni dirette in un ambiente laboratoriale in tempo reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattateci per concordare i dettagli.

LangGraph è un framework progettato per sviluppare applicazioni basate su LLM che gestiscono lo stato, coinvolgono più agenti e sono strutturate come grafi componibili. Garantisce inoltre la persistenza dello stato nonché un controllo completo sull’esecuzione.

Questo corso formativo dal vivo, condotto da istruttori (in modalità online o presso una sede), è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano progettare, implementare e gestire soluzioni finanziarie basate su LangGraph nel rispetto delle norme, della trasparenza operativa e della conformità.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare flussi di lavoro LangGraph specifici per il settore finanziario, adeguati ai requisiti normativi e alle verifiche di audit.
• Integrare standard dati e ontologie finanziarie nello stato del grafo e negli strumenti correlati.
• Implementare meccanismi di affidabilità, sicurezza e controllo umano nei processi critici.
• Distribuire, monitorare e ottimizzare i sistemi LangGraph in termini di prestazioni, costi e rispetto degli SLA previsti.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti.
• Numerosi esercizi pratici per favorire l’apprendimento.
• Implementazione diretta in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, vi preghiamo di contattarci per concordare i dettagli.

Vertex AI mette a disposizione strumenti potenti per creare flussi di lavoro basati su LLM multimodali, in grado di integrare dati testuali, audio e immagini in un’unica pipeline. Grazie al supporto per finestre contestuali lunghe e ai parametri dell’API Gemini, consente lo sviluppo di applicazioni avanzate nel campo della pianificazione, del ragionamento e dell’intelligenza tra modalità diverse.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori (in formato online o in presenza), si rivolge a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano progettare, realizzare e ottimizzare flussi di lavoro AI multimodali utilizzando Vertex AI.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Sfruttare i modelli Gemini per gestire input e output multimodali.
• Implementare flussi di lavoro con finestre contestuali lunghe per il ragionamento complesso.
• Progettare pipeline in grado di integrare l’analisi di testi, audio e immagini.
• Ottimizzare i parametri dell’API Gemini per ottenere prestazioni elevate ed efficienza economica.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti.
• Laboratori pratici sulla creazione di flussi di lavoro multimodali.
• Esercizi basati su progetti reali per applicazioni multimodali.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattateci per concordare i dettagli.

Questo corso pratico, con guida di un istruttore (sia online che in presenza), è rivolto a sviluppatori AI e ingegneri della localizzazione di livello intermedio che desiderano progettare pipeline di traduzione automatizzate e scalabili utilizzando sia modelli proprietari che open source.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e implementare flussi di lavoro di traduzione sfruttando framework LLM moderni e API.
• Integrare modelli open source e commerciali in sistemi di traduzione scalabili.
• Migliorare la qualità delle traduzioni mediante tecniche di ottimizzazione, ingegneria dei prompt e automazione.
• Realizzare infrastrutture per la traduzione economiche, efficienti e conformi alle normative aziendali.

LangGraph è un framework per la creazione di applicazioni basate su modelli linguistici in cui più agenti collaborano tra loro. Si tratta di grafi componibili che conservano lo stato delle operazioni e permettono un controllo completo sull’esecuzione.

Questo corso formativo, tenuto da istruttori esperti ed erogato online o in sede, è rivolto a ingegneri di piattaforme AI avanzate, professionisti DevOps per l’AI e architetti ML che desiderano ottimizzare, monitorare, effettuare il debug e gestire sistemi LangGraph pronti per la produzione.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare ed ottimizzare topologie LangGraph complesse in termini di velocità, costi e scalabilità.
• Migliorare la affidabilità dei sistemi implementando meccanismi di retry, timeout, idempotenza e recupero tramite checkpoint.
• Effettuare il debug e tracciare l’esecuzione dei grafi, ispezionarne lo stato e replicare in modo sistematico i problemi riscontrati in produzione.
• Instrumentare i grafi con log, metriche e dati di tracing; distribuirli in ambiente produttivo e monitorarne i SLA e i costi.

Modalità del corso

• Lezioni interattive con dibattiti.
• Molti esercizi pratici e attività di simulazione.
• Implementazione concreta in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una personalizzazione specifica di questo corso, contattateci per concordare i dettagli.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un istruttore in Torino (online o in presenza), è rivolto a sviluppatori di livello intermedio che desiderano apprendere come utilizzare l’intelligenza artificiale generativa insieme agli LLM per svolgere diverse attività e in vari settori.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare cos’è l’intelligenza artificiale generativa e come funziona.
• Descrivere l’architettura dei modelli trasformatori che costituiscono gli LLM.
• Applicare le leggi di scalabilità empirica per ottimizzare gli LLM in base a diversi compiti e vincoli.
• Utilizzare strumenti e metodologie all’avanguardia per addestrare, affinare e implementare gli LLM.
• Discutere le opportunità e i rischi derivanti dall’utilizzo dell’intelligenza artificiale generativa nella società e nel mondo aziendale.

Le grandi modelli linguistici (LLM) nonché i framework per agenti autonomi come AutoGen e CrewAI stanno ridefinendo il modo in cui i team DevOps automatizzano compiti quali il tracciamento delle modifiche, la generazione di test e la gestione degli allarmi, imitando un processo collaborativo e decisionale simile a quello umano.

Questo corso formativo in diretta, guidato da istruttori (in modalità online o in sede), si rivolge a ingegneri di livello avanzato desiderosi di progettare e implementare flussi di lavoro automatizzati basati su LLM e sistemi multi-agente.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Integrare agenti basati su LLM nei flussi CI/CD per un’automazione intelligente.
• Automatizzare la generazione dei test, l’analisi delle modifiche e i riassunti dei commit mediante agenti.
• Coordinare più agenti al fine di gestire gli allarmi, produrre risposte appropriate ed elaborare raccomandazioni operative.
• Sviluppare flussi di lavoro sicuri e mantenibili basati su agenti, utilizzando framework open source.

Modalità del corso

• Lezioni interattive con discussioni.
• Molti esercizi pratici per consolidare le competenze.
• Implementazione reale in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattaci per concordare i dettagli.

Postgres è un database relazionale open source avanzato, ideale come base per sistemi basati sull'intelligenza artificiale e applicazioni di analisi dei dati.

Questo corso formativo live, tenuto da istruttori (online o in presenza), si rivolge a professionisti del database e sviluppatori di livello intermedio desiderosi di integrare, gestire ed ottimizzare le capacità IA direttamente all’interno di Postgres.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare le estensioni di Postgres adatte alle attività legate all’IA.
• Implementare gli embedding e la ricerca per similarità utilizzando pgvector.
• Integrare modelli linguistici open source e proprietari con Postgres per ottenere informazioni in tempo reale.
• Ottimizzare Postgres per gestire al meglio le query e i flussi di lavoro basati sull’IA.

Struttura del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati.
• Numerosi esercizi pratici e attività di laboratorio.
• Implementazioni dirette in un ambiente di prova reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere un programma formativo su misura, contattateci per concordare i dettagli.

Questo corso pratico guidato da un istruttore in Torino (online o in presenza) si rivolge a sviluppatori AI, architetti e product manager di livello intermedio ed avanzato che desiderano individuare e mitigare i rischi legati alle applicazioni alimentate da LLM, come l’iniezione di prompt, la fuoriuscita di dati e le risposte non filtrate. Si apprenderà inoltre a implementare controlli di sicurezza quali la validazione degli input, il controllo umano nel ciclo operativo e meccanismi di sorveglianza delle uscite.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le principali vulnerabilità dei sistemi basati su LLM.
• Applicare principi di progettazione sicura all’architettura delle applicazioni LLM.
• Utilizzare strumenti come Guardrails AI e LangChain per la validazione, il filtraggio e la sicurezza.
• Integrare tecniche quali l’uso di ambienti isolati, i test “red team” e la revisione umana nei flussi produttivi professionali.

Questo corso formativo dal vivo, con la guida di istruttori in Torino (online o in sede), si rivolge a professionisti con competenze intermedie e avanzate che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per compiti specifici.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'ottimizzazione e i suoi ambiti di applicazione.
• Preparare dataset adeguati per l'adattamento dei modelli pre-addestrati.
• Ottimizzare grandi modelli linguistici (LLM) per compiti di elaborazione del linguaggio naturale.
• Ottimizzare le prestazioni dei modelli e risolvere i problemi più comuni.

Il corso "LLM per la comprensione, il refactoring e la documentazione del codice" è un programma tecnico dedicato all’utilizzo dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) al fine di migliorare la qualità del codice, ridurre il debito tecnico e automatizzare le attività di documentazione nei team software.

Si tratta di una formazione dal vivo, guidata da un istruttore (sia online che in sede), rivolta a professionisti del settore con competenze intermedie o avanzate desiderosi di impiegare LLM come GPT per analizzare, ottimizzare e documentare in modo più efficace basi di codice complesse o ormai obsolete.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare gli LLM per spiegare il funzionamento del codice, le relative dipendenze e la logica interna anche in repository sconosciuti.
• Riconoscere ed eliminare anti-pattern, migliorando così la leggibilità del codice.
• Generare e aggiornare automaticamente commenti inline, file README e documentazione API.
• Integrare i suggerimenti forniti dagli LLM nei flussi di lavoro CI/CD e nei processi di revisione del codice.

Modalità del corso

• Lezioni interattive e dibattiti guidati.
• Numerosi esercizi pratici per consolidare le competenze acquisite.
• Sviluppo attivo in un ambiente di laboratorio reale.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, vi invitiamo a contattarci per accordi specifici.

Questo corso pratico, tenuto da un istruttore in Torino (online o in presenza), si rivolge a data scientist, sviluppatori di intelligenza artificiale ed appassionati di AI di livello intermedio che desiderano utilizzare gli LLM per gestire diverse attività linguistiche e creare contenuti originali e variegati in base alle proprie esigenze.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo adatto agli LLM con gli strumenti necessari.
• Eseguire in modo efficace compiti legati alla NLU e alla NLI tramite gli LLM.
• Raccogliere, dedurre e impiegare in modo proficuo i grafi concettuali.
• Generare e gestire dialoghi utilizzando gli LLM nelle applicazioni conversazionali.
• Valutare la qualità e la varietà dei contenuti prodotti dagli LLM e dall’intelligenza generativa.
• Applicare principi etici per garantire equità e un uso responsabile degli LLM.

LangGraph è un framework per sviluppare applicazioni a base di LLM strutturate in forma di grafo, in grado di supportare pianificazione, ramificazioni, utilizzo di strumenti, gestione della memoria ed esecuzione controllata.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori (in modalità online o in sede), si rivolge a sviluppatori alle prime armi, ingegneri dei prompt e professionisti dei dati desiderosi di progettare e realizzare flussi di lavoro affidabili e composti da più passaggi per i LLM mediante LangGraph.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare i concetti fondamentali di LangGraph (nodi, archi, stato) e quando utilizzarli;
• Creare catene di prompt che si ramificano, richiamano strumenti ed elaborano la memoria;
• Integrare processi di recupero dati e API esterne nei flussi lavorativi basati su grafi;
• Testare, debuggare ed esaminare le applicazioni LangGraph al fine di garantirne affidabilità e sicurezza.

Struttura del corso

• Lezioni interattive accompagnate da discussioni guidate;
• Esercitazioni pratiche e analisi passo dopo passo del codice in un ambiente di sviluppo isolato;
• Attività basate su scenari reali per la progettazione, il test e la valutazione dei sistemi.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una formazione su misura, contattateci direttamente per concordare i dettagli.

Questo corso formativo guidato da un istruttore in Torino (online o in presenza) è indirizzato a sviluppatori di livello principiante e intermedio interessati all’utilizzo dei Large Language Models per svolgere molteplici compiti linguistici.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare un ambiente di sviluppo contenente un LLM ampiamente utilizzato.
• Creare un modello LLM di base e addestrarlo su un set di dati personalizzato.
• Sfruttare i LLM per compiti quali la sintesi testuale, il rispondimo a domande, la generazione di contenuti, ecc.
• Diagnosticare ed valutare i modelli LLM mediante strumenti come TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

Questo corso pratico con docente in Torino (online o in sede) è destinato a ingegneri di osservabilità ed SRE che intendono integrare modelli linguistici e intelligenza artificiale nei propri processi di monitoraggio, avvisi e analisi degli incidenti.

Questa formazione dal vivo, tenuta da un istruttore a Torino (online o in presenza), è rivolta a professionisti del supporto IT che desiderano utilizzare strumenti di intelligenza artificiale e piattaforme di automazione per semplificare i processi di assistenza, standardizzare le risposte e ridurre il carico di lavoro manuale nella documentazione.

Questo corso dal vivo tenuto da istruttori in Torino (online o in sede) si rivolge a ingegneri e architetti intermedi che vogliono impiegare Tencent Hunyuan per distribuire modelli linguistici di grandi dimensioni e MoE, ottenendo una riduzione della latenza, un miglior throughput e un controllo più efficace dei costi.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di descrivere i modelli di distribuzione produttiva di Hunyuan, ottimizzare le prestazioni dell’inferenza, applicare strategie di batching e quantizzazione, nonché pianificare operazioni di servizio scalabili.

Questa formazione live guidata da istruttori in Torino (online o in presenza) è rivolta a sviluppatori intermedi, team tecnici e professionisti dell’AI che desiderano utilizzare i modelli Hunyuan per creare applicazioni multimodali finalizzate alla generazione e distribuzione di immagini, contenuti 3D e video.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di progettare flussi di lavoro basati su prompt testuali, produrre e valutare risorse creative multimodali, distribuirle tramite applicazioni o API e integrarle nei sistemi aziendali.

Gli obiettivi del corso trasformano gli ingegneri software e dell’AI in veri ingegneri legali: figure capaci di realizzare soluzioni AI specifiche per il diritto (eDiscovery, revisione documentale, indagini).

In due giorni i partecipanti sviluppano l’intera struttura centrale del sistema: acquisizione ed estrazione di dati legali reali spesso disordinati, ricerca e recupero delle informazioni, implementazione della generazione aumentata tramite recupero (RAG) con citazioni, protezione dei dati tramite modelli locali verificabile in modo certificato, esecuzione di una revisione AI difendibile secondo metriche giuridicamente accettate e infine confezionamento del risultato per la distribuzione.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere approfonditamente l’architettura e il funzionamento dei LLM più moderni.
• Creare richieste tecniche strutturate ed efficaci per la formattazione, i test, il refactoring e il controllo qualità automatico del codice.
• Progettare wrapper e microservizi compatibili con l’IA da integrare nei sistemi aziendali di sviluppo software.
• Realizzare pipeline RAG complete per il recupero automatico di informazioni organizzative.
• Gestire gli aspetti legati alla sicurezza, alla privacy e all’audit nelle interazioni tra codice ed IA.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Torino (online o in sede), è rivolto a professionisti dell'IA di livello principiante/intermedio/avanzato che desiderano utilizzare MCP per collegare assistenti basati sull'intelligenza artificiale a strumenti esterni, dati e servizi aziendali.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di spiegare i concetti fondamentali di MCP, individuare i componenti chiave dell'architettura, configurare un’integrazione di base e applicare buone pratiche di sicurezza.

Questo corso formativo dal vivo tenuto da istruttori in Torino (online o in presenza) è rivolto ad architetti aziendali di livello intermedio desiderosi di utilizzare il Protocollo di Contesto per Modelli per progettare piattaforme di integrazione agenti sicure, scalabili e conformi alle normative.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di: spiegare l’architettura MCP e gli schemi applicativi a livello aziendale, progettare piattaforme di integrazione sicure, applicare controlli di governance e accesso, nonché valutare opzioni di deployment e scalabilità.

Questo training dal vivo guidato da istruttori in Torino (online o in presenza) si rivolge a sviluppatori, architetti e ingegneri con una buona preparazione che desiderano impiegare MCP per realizzare server e client affidabili, pronti per l’implementazione e la gestione aziendale.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di descrivere l’architettura MCP nella pratica, creare integrazioni pronte per la produzione, distribuire e monitorare i servizi MCP, nonché applicare schemi di gestione delle versioni, resilienza operativa e supporto continuativo.

Questo corso guidato da istruttori si svolge in Torino (online o in sede) ed è destinato a responsabili IT di livello intermedio, professionisti della conformità normativa, team di sicurezza e architetti aziendali che desiderano applicare i principi dell’AI Sovrana per creare ambienti capaci di proteggere dati sensibili, rispettare le normative locali ed evitare la dipendenza da fornitori esterni.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di spiegare i concetti fondamentali dell’AI Sovrana, valutare opzioni di hosting e governance, definire controlli appropriati per i prompt e i log, nonché redigere una roadmap pratica per l’adozione sostenibile.