Large Language Models (LLMs) Formazione in Torino

Questa formazione guidata dal docente in Torino (online o in presenza) è rivolta a professionisti di livello senior che desiderano comprendere cosa siano i LLMs, esplorarne l'impatto potenziale sulle operazioni aziendali e valutare utilizzi pratici di strumenti AI come ChatGPT, Microsoft Copilot o Grok per compiti reali come la creazione di contenuti, il riassunto dei dati e il supporto decisionale.

Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere cosa siano i LLMs e come funzionino strumenti come ChatGPT e Copilot.
• Utilizzare tecniche di prompt per ottenere risultati pratici e affidabili dai LLMs.
• Valutare casi d'uso reali come la stesura di email, il riassunto di documenti e l'automazione della produttività.
• Identificare opportunità di investimento e applicazioni strategiche per l'adozione dell'AI.

Questa formazione guidata dall'insegnante (online o in presenza) è rivolta a team di management senior che desiderano comprendere il valore strategico dei LLMs e degli strumenti AI aziendali. I partecipanti esploreranno come integrare questi strumenti nei flussi di lavoro di alto livello, redigere prompt più efficaci e valutare le opportunità per un aumento di produttività e ROI attraverso l'adozione dell'AI.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere come funzionano i LLMs e come strumenti come ChatGPT e Copilot li applichino.
• Utilizzare interazioni basate su prompt per automatizzare e accelerare compiti.
• Applicare strumenti AI a scenari reali come la stesura di email, il riassunto di report e la revisione di accordi.
• Valutare i benefici strategici, le limitazioni e le considerazioni sulla licenza per l'adozione dei LLMs.

Questo corso di formazione in diretta (online o presenziale) è rivolto a ricercatori, scienziati dei dati e sviluppatori di livello intermedio a avanzato che desiderano comprendere, adattare e implementare i Large Language Models di Meta AI per varie applicazioni NLP.

Al termine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura e il funzionamento dei Large Language Models di Meta AI.
• Configurare ed adattare i modelli LLM di Meta AI per casi d'uso specifici.
• Implementare applicazioni basate su LLM come la riassunzione del testo, i chatbot e l'analisi delle tendenze.
• Ottimizzare ed effettuare il deploy dei modelli di grandi lingue in modo efficiente.

Questo corso live, guidato da un istruttore (online o su sito), è rivolto a professionisti AI di livello intermedio, analisti aziendali e leader tecnologici che desiderano comprendere i principi dell'AI generativa e le applicazioni dei modelli linguistici larghi (LLMs) in contesti aziendali. I partecipanti impareranno circa i transformer, l'ingegneria degli stimoli e le considerazioni etiche nella messa in campo di questi modelli per soluzioni reali.

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

• Comprendere i principi fondamentali dell'AI generativa e dei modelli linguistici larghi (LLMs).
• Implementare e perfezionare LLMs per applicazioni aziendali specifiche.
• Applicare tecniche di ingegneria degli stimoli per ottimizzare le uscite del modello.
• Riconoscere le considerazioni etiche e gestire i rischi nella messa in campo dei LLMs.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti e esperti di etica dell'IA di livello intermedio, data scientist e ingegneri, responsabili politici e stakeholder che desiderano comprendere e navigare nel panorama etico degli LLM.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Identificare le questioni etiche e le sfide associate agli LLM.
• Applicare quadri e principi etici all'implementazione di LLM.
• Valutare l'impatto sociale degli LLM e mitigare i rischi potenziali.
• Sviluppare strategie per lo sviluppo e l'utilizzo responsabile dell'IA.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti della PNL e data scientist di livello intermedio, creatori e traduttori di contenuti e aziende globali che desiderano utilizzare gli LLM per la traduzione linguistica e la creazione di contenuti multilingue.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'apprendimento e della traduzione interlinguistica con gli LLM.
• Implementa LLM per la traduzione di contenuti tra varie lingue.
• Crea e gestisci set di dati multilingue per la formazione di LLM.
• Sviluppare strategie per mantenere la coerenza e la qualità della traduzione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto ad analisti finanziari, data scientist e professionisti degli investimenti di livello intermedio che desiderano sfruttare gli LLM per l'analisi e la previsione dei mercati finanziari.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'applicazione degli LLM nell'analisi dei mercati finanziari.
• Utilizza gli LLM per elaborare notizie, report e dati finanziari per ottenere approfondimenti di mercato.
• Sviluppa modelli predittivi per i prezzi delle azioni, le tendenze di mercato e gli indicatori economici.
• Integra le informazioni LLM nei processi decisionali di investimento.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a scienziati e ricercatori ambientali di livello intermedio, analisti di dati, responsabili politici e sostenitori dell'ambiente che desiderano utilizzare gli LLM per la modellazione e l'analisi ambientale.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'applicazione degli LLM nelle scienze ambientali.
• Utilizza gli LLM per analizzare e modellare i dati ambientali.
• Interpretare i risultati dell'LLM per le valutazioni di impatto ambientale.
• Comunicare i risultati in modo efficace per informare le politiche e gli sforzi di conservazione.

Questo corso guidato dal docente, live in Torino (online o presso il sito), è rivolto a sviluppatori di realtà virtuale e aumentata (VR e AR) e designer di videogiochi di livello intermedio, nonché ingegneri AI che desiderano incorporare LLMs nelle applicazioni VR e AR per creare ambienti più engaging e rispondenti.

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

• Comprendere il ruolo degli LLMs nella creazione di esperienze immersive VR e AR.
• Sviluppare applicazioni VR e AR che utilizzano LLMs per dialoghi interattivi e creazione di contenuti.
• Integrare LLMs con strumenti di sviluppo VR e AR per un maggior coinvolgimento degli utenti.
• Applicare le best practice per progettare narrazioni e interazioni guidate dall'AI in spazi virtuali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a data scientist di livello intermedio, ingegneri di apprendimento automatico e sviluppatori di software che desiderano applicare Large Language Models (LLMs) ai dati multimodali per applicazioni di intelligenza artificiale avanzate.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'apprendimento multimodale con gli LLM.
• Implementa gli LLM per elaborare e analizzare dati di testo, immagini e audio.
• Sviluppa applicazioni che sfruttano i punti di forza dell'integrazione dei dati multimodali.
• Valutare le prestazioni dei sistemi LLM multimodali.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti della sicurezza informatica e data scientist di livello intermedio che desiderano utilizzare gli LLM per migliorare le misure di sicurezza informatica e l'intelligence sulle minacce.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli LLM nella sicurezza informatica.
• Implementa gli LLM per il rilevamento e l'analisi delle minacce.
• Utilizza gli LLM per l'automazione e la risposta alla sicurezza.
• Integra gli LLM con l'infrastruttura di sicurezza esistente.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a data scientist e analisti aziendali di livello intermedio che desiderano utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per prevedere tendenze e comportamenti in vari settori.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti degli LLM e il loro ruolo nell'analisi predittiva.
• Implementa gli LLM per analizzare e prevedere i dati in vari settori.
• Valutare l'efficacia dei modelli predittivi utilizzando gli LLM.
• Integra gli LLM con le pipeline di elaborazione dei dati esistenti.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta ai data scientist di livello intermedio che desiderano acquisire una comprensione completa e competenze pratiche sia in Large Language Models (LLMs) che in Reinforcement Learning (RL).

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i componenti e le funzionalità dei modelli di trasformatori.
• Ottimizza e ottimizza gli LLM per attività e applicazioni specifiche.
• Comprendere i principi e le metodologie fondamentali dell'apprendimento per rinforzo.
• Scopri come le tecniche di apprendimento per rinforzo possono migliorare le prestazioni degli LLM.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a creatori di contenuti, esperti di marketing e tecnologi educativi di livello intermedio che desiderano sfruttare la potenza degli LLM per generare contenuti di alta qualità, diversificati e coinvolgenti in vari domini.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le capacità degli LLM e la loro applicazione nella generazione di contenuti.
• Configura e utilizza gli LLM per generare vari tipi di contenuti.
• Applicare le best practice per la richiesta e la messa a punto degli LLM per produrre gli output desiderati.
• Valuta la qualità dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale e perfezionali per un pubblico specifico.
• Esplora le tecniche avanzate per la generazione di contenuti creativi e multimodali con gli LLM.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a educatori, professionisti EdTech e ricercatori con diversi livelli di esperienza e competenza che desiderano sfruttare gli LLM per creare esperienze educative personalizzate.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura e le capacità degli LLM.
• Identifica le opportunità di personalizzazione dei contenuti educativi utilizzando gli LLM.
• Progetta piattaforme di apprendimento adattivo che utilizzano LLM per la personalizzazione dei contenuti.
• Implementa strategie basate sull'LLM per migliorare il coinvolgimento degli studenti e i risultati dell'apprendimento.
• Valutare l'efficacia degli LLM in contesti educativi e prendere decisioni basate sui dati per

Questo training guidato dal docente (online o in loco) è rivolto a professionisti ML di livello intermedio e sviluppatori AI che desiderano affinare e distribuire modelli open-weight come LLaMA, Mistral e Qwen per applicazioni specifiche aziendali o interne.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Capire l'ecosistema e le differenze tra i modelli LLM open source.
• Preparare set di dati e configurazioni per il fine-tuning per modelli come LLaMA, Mistral e Qwen.
• Eseguire pipeline di fine-tuning utilizzando Hugging Face Transformers e PEFT.
• Valutare, salvare e distribuire i modelli finetunati in ambienti sicuri.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di software e data scientist di livello principiante e intermedio che desiderano implementare gli LLM nei sistemi di riconoscimento e sintesi vocale.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli LLM nelle tecnologie vocali.
• Implementa gli LLM per un riconoscimento vocale accurato e una sintesi vocale dal suono naturale.
• Integra gli LLM con i motori di riconoscimento vocale e i sintetizzatori vocali.
• Valutare e migliorare le prestazioni dei sistemi vocali utilizzando gli LLM.
• Tieniti informato sulle tendenze attuali e sulle direzioni future delle tecnologie vocali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto all'assistenza clienti di livello principiante e intermedio e ai professionisti IT che desiderano implementare gli LLM per creare chatbot di assistenza clienti reattivi e intelligenti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti e l'architettura di Large Language Models (LLMs).
• Progetta e integra gli LLM nei sistemi di assistenza clienti.
• Migliora la reattività e l'esperienza utente dei chatbot.
• Affronta le considerazioni etiche e garantisci la conformità agli standard del settore.
• Distribuisci e gestisci un chatbot basato su LLM per applicazioni reali.

Questo corso guidato dal formatore, live a Torino (online o in sede), è rivolto a data scientist e ingegneri AI di livello intermedio che desiderano affinare i grandi modelli linguistici in modo più economico ed efficiente utilizzando metodi come LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.

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

• Comprendere la teoria alla base degli approcci per l'affinamento parametricamente efficiente.
• Implementare LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning utilizzando Hugging Face PEFT.
• Confrontare i compromessi di prestazioni e costi dei metodi PEFT rispetto all'affinamento completo.
• Distribuire ed espandere modelli LLM affinati con requisiti computazionali e di archiviazione ridotti.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori AI e scienziati dei dati di livello intermedio ad avanzato che desiderano imparare come utilizzare QLoRA per affinare efficacemente modelli di grandi dimensioni per compiti specifici e personalizzazioni.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere la teoria dietro QLoRA e le tecniche di quantizzazione per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs).
• Implementare QLoRA per affinare modelli linguistici di grandi dimensioni per applicazioni specifiche.
• Ottimizzare le prestazioni dell'affinamento su risorse computazionali limitate utilizzando la quantizzazione.
• Distribuire e valutare i modelli affinati in applicazioni reali in modo efficiente.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a professionisti dei dati e del marketing di livello intermedio che desiderano applicare gli LLM per analizzare e interpretare il sentimento pubblico da varie fonti testuali come post sui social media, recensioni di prodotti e feedback dei clienti.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'analisi del sentiment e la sua applicazione utilizzando gli LLM.
• Pre-elaborare e preparare i set di dati per l'analisi del sentiment.
• Addestra e perfeziona gli LLM per riflettere accuratamente il sentiment nel testo.
• Analizza il sentiment in tempo reale dai social media e da altre fonti di testo.
• Integra i risultati dell'analisi del sentiment nelle strategie aziendali e nei processi decisionali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto agli sviluppatori di software di livello intermedio e ai redattori tecnici che desiderano sfruttare gli LLM per semplificare il flusso di lavoro di codifica e creare una documentazione dettagliata e completa.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere il ruolo degli LLM nell'automazione della generazione del codice e della documentazione del software.
• Utilizza gli LLM per creare frammenti di codice e documentazione accurati ed efficienti.
• Integra gli LLM nel ciclo di vita dello sviluppo software per una maggiore produttività.
• Mantieni standard di documentazione di alta qualità utilizzando strumenti automatizzati.
• Affronta le considerazioni etiche e le best practice per l'utilizzo dell'IA nello sviluppo del software.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a professionisti aziendali e analisti di dati di livello intermedio che desiderano sfruttare la potenza degli LLM per estrarre informazioni aziendali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti e le applicazioni degli LLM nel contesto della business intelligence.
• Applica gli LLM per analizzare set di dati di grandi dimensioni ed estrarre informazioni significative.
• Integra l'analisi basata su LLM nei processi decisionali aziendali strategici.
• Valutare le considerazioni etiche e le best practice per l'utilizzo degli LLM in azienda.
• Anticipa le tendenze future dell'IA e preparati per il panorama in evoluzione della business intelligence.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a sviluppatori e data scientist di livello intermedio e avanzato che desiderano padroneggiare LlamaIndex per sviluppare applicazioni innovative basate su LLM.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Impostare e configurare LlamaIndex per l'uso con gli LLM.
• Indicizza ed interroga set di dati personalizzati utilizzando LlamaIndex per migliorare la funzionalità LLM.
• Progetta e sviluppa applicazioni sofisticate che utilizzano LlamaIndex e LLM.
• Comprendere e applicare le best practice per lavorare con LLM e LlamaIndex.
• Esamina le considerazioni etiche coinvolte nella distribuzione di applicazioni basate su LLM.

Questo corso live guidato da un istruttore (Torino, online o in sede) è rivolto a ricercatori di livello intermedio nell'AI, professionisti del machine learning e data scientist che desiderano utilizzare LlamaIndex per migliorare le capacità dei modelli AI, rendendoli più accurati e affidabili per varie applicazioni.

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

• Comprendere i principi e i componenti di LlamaIndex.
• Ingestire e strutturare dati per l'uso con Large Language Models (LLMs).
• Implementare l'aumento del contesto per migliorare le prestazioni dei modelli AI.
• Integrare LlamaIndex nei sistemi e flussi di lavoro esistenti dell'AI.

Mistral AI è una piattaforma di intelligenza artificiale aperta che consente alle squadre di creare e integrare assistenti conversazionali nei flussi di lavoro aziendali e rivolti ai clienti.

Questo corso guidato dal formatore (online o in presenza) è rivolto a product manager, sviluppatori full-stack e ingegneri di integrazione con livello di competenza da principiante a intermedio che desiderano progettare, integrare e produttizzare assistenti conversazionali utilizzando connettori e integrazioni Mistral.

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

• Integrare modelli conversazionali Mistral con connettori aziendali e SaaS.
• Implementare la generazione rafforzata da recupero (RAG) per risposte fondate su dati.
• Progettare schemi UX per assistenti chat interni ed esterni.
• Distribuire gli assistenti nei flussi di lavoro dei prodotti per casi d'uso reali.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercizi pratici di integrazione.
• Sviluppo in laboratorio live di assistenti conversazionali.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato, contattateci per organizzare l'evento.

Questo training guidato da istruttori, live in Torino (online o in presenza), è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano sfruttare il potere dell'ingegneria dei prompt e dell'apprendimento a basso shot per ottimizzare le prestazioni dei LLMs nelle applicazioni reali.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'ingegneria dei prompt e dell'apprendimento a basso shot.
• Progettare prompt efficaci per vari compiti di NLP.
• Sfruttare le tecniche a basso shot per adattare i LLMs con dati minimi.
• Ottimizzare le prestazioni dei LLMs per applicazioni pratiche.

LangGraph è un framework per costruire applicazioni LLM stateful e multi-attore come grafi componibili con stato persistente e controllo preciso sull'esecuzione.

Questo training guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a professionisti di livello intermedio ad avanzato che desiderano progettare, implementare e gestire soluzioni legali basate su LangGraph con i controlli necessari per la conformità, tracciabilità e governance.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare flussi di lavoro specifici per il settore legale che preservino l'auditabilità e la conformità.
• Integrare ontologie legali e standard documentali nello stato del grafo e nel processamento.
• Implementare guardrails, approvazioni umane e percorsi decisionali tracciabili.
• Distribuire, monitorare e mantenere servizi LangGraph in produzione con osservabilità e controlli dei costi.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo training condotto da un istruttore (online o in loco) è rivolto a ingegneri di livello avanzato, specialisti AI e responsabili di localizzazione che desiderano implementare sistemi basati su grandi modelli linguistici (LLM) per la traduzione automatizzata, l'valutazione della qualità e la governance aziendale.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Costruire pipeline di localizzazione LLM aziendali integrando modelli open source e proprietari.
• Implementare flussi di lavoro QA automatizzati e metriche qualitative per la coerenza della traduzione.
• Stabilire framework di governance e approvazione per la produzione di contenuti multilingue.
• Distribuire sistemi di localizzazione basati su LLM scalabili e auditabili in ambienti sicuri.

AI per SQL è l'applicazione dell'intelligenza artificiale e dei grandi modelli linguistici (LLMs) per automatizzare, ottimizzare e migliorare il modo in cui le query SQL vengono generate, eseguite e interpretate all'interno degli ambienti dati aziendali.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto a data engineer e responsabili tecnici di livello intermedio che desiderano integrare le funzionalità AI nei flussi di lavoro SQL per consentire query basate sul linguaggio naturale, ottimizzazione intelligente e analisi automatizzata dei dati.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Integrare LLMs come GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen e Mistral negli ambienti SQL.
• Costruire pipeline da linguaggio naturale a SQL per l'accesso conversazionale ai dati.
• Implementare un'ottimizzazione delle query e una rilevazione degli errori guidate dall'AI.
• Progettare flussi di lavoro AI-SQL sicuri e audibili per l'uso aziendale.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione manuale in un ambiente lab live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

LangGraph è un framework per la creazione di applicazioni LLM stateful e multi-attori come grafi componibili con uno stato persistente e il controllo dell'esecuzione.

Questo addestramento live guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano progettare, implementare ed operare soluzioni finanziarie basate su LangGraph con una corretta governance, osservabilità e conformità.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare flussi di lavoro specifici per le finanze basati su LangGraph allineati ai requisiti regolatori e di audit.
• Integrare standard e ontologie dei dati finanziari nello stato del grafo e nelle strumentazioni.
• Metttere in pratica la affidabilità, la sicurezza e i controlli a ciclo chiuso con l'operatore umano per processi critici.
• Distribuire, monitorare ed ottimizzare sistemi LangGraph per prestazioni, costi e SLA.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussioni.
• Numerosi esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata su questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Vertex AI offre potenti strumenti per creare workflow di modelli linguistici multimodali (LLM) che integrano testo, audio e dati immagine in una singola pipeline. Con il supporto a contesti lunghi e i parametri dell'API Gemini, abilita applicazioni avanzate in pianificazione, ragionamento e intelligenza cross-modale.

Questo training guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a praticanti di livello intermedio ad avanzato che desiderano progettare, costruire e ottimizzare workflow AI multimodali in Vertex AI.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Sfruttare i modelli Gemini per input e output multimodalità.
• Implementare workflow a contesto lungo per ragionamenti complessi.
• Progettare pipeline che integrano l'analisi di testo, audio e immagini.
• Ottimizzare i parametri dell'API Gemini per prestazioni ed efficienza dei costi.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Laboratori pratici con workflow multimodali.
• Esercizi basati su progetti per casi d'uso multimodali applicativi.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzare.

I modelli Devstral e Mistral sono tecnologie AI a codice aperto progettate per un utilizzo flessibile, il fine-tuning e l'integrazione scalabile.

Questo training guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a ingegneri ML intermedi e avanzati, team di piattaforme e ingegneri di ricerca che desiderano auto-hosting, fine-tuning e governance dei modelli Mistral e Devstral in ambienti di produzione.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e impostare ambienti auto-hosted per i modelli Mistral e Devstral.
• Applicare tecniche di fine-tuning per prestazioni specifiche al dominio.
• Implementare versioning, monitoraggio e governance del ciclo di vita.
• Sicurezza, conformità e utilizzo responsabile dei modelli a codice aperto.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Esercizi pratici di auto-hosting e fine-tuning.
• Implementazione in laboratorio di pipeline di governance e monitoraggio.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.

LangGraph consente flussi di lavoro stateful e multi-attori alimentati da LLM con un controllo preciso sui percorsi di esecuzione e la persistenza dello stato. Nel settore sanitario, queste capacità sono cruciali per la conformità, l'interoperabilità e la costruzione di sistemi di supporto alle decisioni che si integrano nei flussi di lavoro medici.

Questo addestramento interattivo e in diretta (online o su sito) è rivolto a professionisti di livello intermedio a avanzato che desiderano progettare, implementare e gestire soluzioni sanitarie basate su LangGraph, affrontando sfide regolamentari, etiche ed operative.

Al termine di questo addestramento, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare flussi di lavoro di LangGraph specifici per la sanità con attenzione alla conformità e alla tracciabilità.
• Integrare le applicazioni LangGraph con ontologie e standard medici (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Applicare le migliori pratiche per affidabilità, tracciabilità ed esplicabilità in ambienti sensibili.
• Distribuire, monitorare e validare applicazioni LangGraph in contesti di produzione sanitaria.

Formato del Corso

• Lettura interattiva ed esercizi di discussione.
• Esercizi pratici con studi di caso reali.
• Esercitazioni di implementazione in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un addestramento personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a sviluppatori AI e ingegneri di localizzazione di livello intermedio che desiderano progettare pipeline di traduzione automatizzate ed scalabili utilizzando sia modelli proprietari che open-source.

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

• Progettare e distribuire flussi di lavoro di traduzione utilizzando framework e API moderni basati su LLM.
• Integrare modelli open-source e commerciali in sistemi di traduzione scalabili.
• Ottimizzare la qualità della traduzione attraverso il fine-tuning, l'ingegneria dei prompt e l'automazione.
• Implementare infrastrutture di traduzione efficienti e conformi per ambienti aziendali.

LangGraph è un framework per la costruzione di applicazioni LLM a stato con multi-attori come grafi componibili con uno stato persistente e il controllo dell'esecuzione.

Questo training guidato dall'insegnante (online o in presenza) si rivolge agli ingegneri avanzati di piattaforme AI, a DevOps per l'IA e agli architetti ML che desiderano ottimizzare, debuggare, monitorare ed operare sistemi LangGraph di livello produzione.

Alla fine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e ottimizzare topologie complesse di LangGraph per velocità, costo ed scalabilità.
• Ingenegiare affidabilità con ritentative, timeout, idempotenza e recupero basato su checkpoint.
• Debuggare e tracciare l'esecuzione dei grafi, ispezionare lo stato e riprodurre sistematicamente problemi di produzione.
• Instrumentare i grafi con registri, metriche e tracce, distribuirli in produzione e monitorare SLAs e costi.

Formato del Corso

• Lettura interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.

Questo training guidato dall'insegnante in Torino (online o in sede) è rivolto a sviluppatori intermedi che desiderano imparare come utilizzare la Generative AI con LLMs per vari compiti e domini.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Spiegare cosa sia la Generative AI e come funzioni.
• Descrivere l'architettura transformer che alimenta i LLMs.
• Utilizzare le leggi di scaling empiriche per ottimizzare i LLMs per diversi compiti e vincoli.
• Applicare strumenti e metodi all'avanguardia per addestrare, affinare e distribuire i LLMs.
• Discutere le opportunità e i rischi della Generative AI per la società e gli affari.

Gli LLM e i framework di agenti autonomi come AutoGen e CrewAI stanno rinnovando il modo in cui le squadre di DevOps automatizzano compiti come la tracciatura delle modifiche, la generazione dei test e la triage degli avvisi, simulando collaborazioni e decisioni umanoidi.

Questo corso guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a ingegneri di livello avanzato che desiderano progettare ed implementare workflow automatizzati di DevOps alimentati da grandi modelli linguistici (LLM) e sistemi multi-agente.

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

• Integrare agenti basati su LLM nei flussi di lavoro CI/CD per automatizzazioni intelligenti.
• Automatizzare la generazione dei test, l'analisi delle commit e le sintesi delle modifiche utilizzando gli agenti.
• Coordinare più agenti per la triage degli avvisi, la generazione di risposte e la fornitura di raccomandazioni DevOps.
• Sviluppare workflow alimentati da agenti sicuri ed efficienti mantenibili utilizzando framework open source.

Formato del Corso

• Lettura interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Esecuzione manuale in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un corso personalizzato, si prega di contattarci per organizzare la sessione.

Mistral è una famiglia di modelli linguistici di grande dimensione ottimizzati per il deploy a basso costo su larga scala.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in presenza) è rivolto a infrastrutturisti avanzati, architetti cloud e responsabili MLOps che desiderano progettare, implementare e ottimizzare architetture basate su Mistral per massimizzare il throughput e minimizzare i costi.

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

• Implementare pattern di deploy scalabili per Mistral Medium 3.
• Applicare tecniche di batch, quantizzazione e strategie efficienti per il serving.
• Ottimizzare i costi dell'inferenza mantenendo le prestazioni.
• Progettare topologie di serving pronte per la produzione per carichi di lavoro aziendali.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Postgres è un database relazionale open-source avanzato che può servire come fondamento per sistemi basati su AI e applicazioni di intelligenza dei dati.

Questo training guidato da istruttori (online o in sede) è rivolto a professionisti del database e sviluppatori intermedi che desiderano integrare, gestire e ottimizzare le funzionalità AI direttamente all'interno di Postgres.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare e impostare estensioni Postgres per carichi di lavoro AI.
• Implementare embeddings e ricerche di similarità utilizzando pgvector.
• Integrare LLM open source e proprietari con Postgres per acquisire insight in tempo reale.
• Ottimizzare Postgres per la gestione di query e flussi di lavoro guidati da AI.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molti esercizi e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Questo corso di formazione guidato dal docente (online o in sede) è rivolto a sviluppatori AI, architetti e manager prodotto intermedi ad avanzati che desiderano identificare e mitigare i rischi associati alle applicazioni basate su LLM, inclusi l'iniezione di prompt, la perdita di dati e le uscite non filtrate, mentre incorporano controlli di sicurezza come la convalida dell'input, il controllo umano nel loop e le guardrail per l'output.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le vulnerabilità principali dei sistemi basati su LLM.
• Applicare principi di progettazione sicura all'architettura delle app LLM.
• Utilizzare strumenti come Guardrails AI e LangChain per la convalida, il filtraggio e la sicurezza.
• Integrare tecniche come sandboxing, red teaming e revisione umana nel loop in pipeline di produzione.

LangGraph è un framework di orchestrazione basato su grafi che consente flussi di lavoro condizionali e multi-step con LLM e strumenti, ideale per automatizzare e personalizzare pipeline di contenuti.

Questo training guidato da un istruttore (online o in loco) è rivolto a marketer, strategisti del contenuto e sviluppatori di automazione intermedi che desiderano implementare campagne email dinamiche e pipeline di generazione di contenuti utilizzando LangGraph.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare flussi di lavoro e contenuti basati su grafi con logica condizionale.
• Integrare LLM, API e sorgenti dati per la personalizzazione automatizzata.
• Gestire stato, memoria e contesto attraverso campagne multi-step.
• Valutare, monitorare e ottimizzare le prestazioni dei flussi di lavoro e i risultati della consegna.

Formato del Corso

• Lezioni interattive e discussioni di gruppo.
• Laboratori pratici per implementare flussi di lavoro email e pipeline di contenuti.
• Esercizi basati su scenari sulla personalizzazione, segmentazione e logica condizionale.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, contattateci per organizzarlo.

Le Chat Enterprise è una soluzione privata di ChatOps che fornisce funzionalità AI conversazionale sicure, personalizzabili e governate per le organizzazioni, con supporto per RBAC, SSO, connettori e integrazioni di applicazioni aziendali.

Questa formazione guidata da un istruttore (online o in sede) è rivolta a product manager, responsabili IT, ingegneri soluzioni e team di sicurezza/conformità di livello intermedio che desiderano distribuire, configurare e governare Le Chat Enterprise negli ambienti aziendali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare Le Chat Enterprise per distribuzioni sicure.
• Abilitare RBAC, SSO e controlli basati sulla conformità.
• Integrare Le Chat con applicazioni e database aziendali.
• Progettare e implementare playbooks di governance e amministrazione per ChatOps.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Devstral è un framework open-source progettato per costruire ed eseguire agenti di codifica in grado di interagire con basi di codice, strumenti di sviluppo e API per migliorare la produttività degli ingegneri.

Questo training guidato da istruttori (online o in presenza) è rivolto a ingegneri ML intermedi o avanzati, team di strumentazione per sviluppatori e SREs che desiderano progettare, implementare e ottimizzare agenti di codifica utilizzando Devstral.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Configurare Devstral per lo sviluppo di agenti di codifica.
• Progettare flussi di lavoro agentic per l'esplorazione e la modifica delle basi di codice.
• Integrare gli agenti di codifica con strumenti di sviluppo e API.
• Implementare le migliori pratiche per il deployment sicuro ed efficiente degli agenti.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare l'evento.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per attività e set di dati specifici.

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

• Comprendere i principi del fine-tuning e le sue applicazioni.
• Preparare i set di dati per l'ottimizzazione dei modelli pre-addestrati.
• Ottimizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per le attività di NLP.
• Ottimizza le prestazioni del modello e affronta le sfide più comuni.

LangGraph è un framework per la creazione di workflow basati su grafi LLM che supportano ramificazioni, uso strumenti, memoria e esecuzione controllabile.

Questo training live guidato da un istruttore (online o presenziale) è rivolto a ingegneri intermedi e team di prodotti che desiderano combinare la logica grafica di LangGraph con i cicli degli agenti LLM per creare applicazioni dinamiche consapevoli del contesto, come agenti supporto clienti, alberi decisionali e sistemi di recupero informazioni.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare workflow basati su grafi che coordinano agenti LLM, strumenti e memoria.
• Mettere in pratica la routing condizionale, i tentativi ripetuti e le opzioni di fallback per un'esecuzione robusta.
• Integrare il recupero dati, API e output strutturati nei cicli degli agenti.
• Valutare, monitorare e rafforzare il comportamento degli agenti per la affidabilità e la sicurezza.

Formato del Corso

• Lecture interattive e discussioni guidate.
• Laboratori guidati ed esercitazioni di codice in un ambiente sandbox.
• Esercizi di progettazione basati su scenari e recensioni tra pari.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'incontro.

LLMs per la Comprensione, Refactoring e Documentation è un corso tecnico focalizzato sull'applicazione di grandi modelli linguistici (LLMs) per migliorare la qualità del codice, ridurre il debito tecnico e automatizzare le attività di documentazione tra team software.

Questo training guidato da un istruttore (online o sul posto) è rivolto a professionisti intermedi-avanzati del settore software che desiderano utilizzare LLMs come GPT per analizzare, riformattare e documentare basi di codice complesse o legacy in modo più efficace.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:

• Utilizzare LLMs per spiegare il codice, le dipendenze e la logica nei repository sconosciuti.
• Identificare e riformattare antipattern e migliorare la leggibilità del codice.
• Generare automaticamente e mantenere commenti inline, file README e documentazione API.
• Incorporare le intuizioni guidate da LLM negli attuali flussi di lavoro CI/CD e revisione.

Formato del Corso

• Lettura interattiva e discussione.
• Molte esercitazioni e pratica.
• Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.

Opzioni per la Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, contattateci per organizzare.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a data scientist di livello intermedio, sviluppatori di intelligenza artificiale e appassionati di intelligenza artificiale che desiderano utilizzare gli LLM per eseguire varie attività di NLP e creare contenuti nuovi e diversificati per scopi diversi.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Stabilisci un ambiente di sviluppo con LLM e strumenti essenziali.
• Esegui con competenza le attività NLU e NLI con gli LLM.
• Estrarre, dedurre e utilizzare i grafici della conoscenza in modo efficace.
• Genera e gestisci dialoghi utilizzando LLM per applicazioni conversazionali.
• Valuta la qualità e la diversità dei contenuti generati dagli LLM e dall'IA generativa.
• Applicare i principi etici, garantendo l'equità e l'uso responsabile degli LLM.

LangGraph è un framework per la costruzione di applicazioni LLM strutturate in grafici che supportano il planning, la ramificazione, l'utilizzo degli strumenti, la memoria e l'esecuzione controllata.

Questo corso interattivo e live (online o presenziale) è rivolto a sviluppatori principianti, engineer di prompt e pratiche di dati che desiderano progettare e costruire workflow LLM flessibili e multistep utilizzando LangGraph.

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

• Spiegare i concetti principali di LangGraph (nodi, archi, stato) e quando usarli.
• Cosrire prompt chain che si ramificano, chiamano strumenti ed eseguono operazioni di memoria.
• Integrare recupero e API esterne nei workflow grafici.
• Testare, debuggare e valutare le applicazioni LangGraph per affidabilità e sicurezza.

Formato del Corso

• Lectura interattiva e discussione guidata.
• Lab e panoramica codice in un ambiente sandbox.
• Esercizi basati su scenari per design, test e valutazione.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere un training personalizzato per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni per varie attività in linguaggio naturale.

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

• Configura un ambiente di sviluppo che includa un LLM popolare.
• Crea un LLM di base e ottimizzalo su un set di dati personalizzato.
• Utilizza gli LLM per diverse attività in linguaggio naturale come il riassunto del testo, la risposta alle domande, la generazione di testo e altro ancora.
• Esegui il debug e valuta gli LLM utilizzando strumenti come TensorBoard, PyTorch Lightning e Hugging Face Datasets.

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

• Comprendere approfonditamente l'architettura e il funzionamento dei moderni LLM.
• Sviluppare prompt tecniche strutturate e robuste per lo stile, i test, il rifattoring e la QA automatizzata.
• Costruire wrapper AI-aware e microservizi integrati nei sistemi di sviluppo aziendali.
• Implementare pipeline RAG complete per il recupero della conoscenza organizzativa.
• Gestire aspetti di sicurezza, privacy e audit delle interazioni codificate e dei dati guidati da AI.