Corso brillante! Il flusso di informazioni era perfetto e gli esempi hanno davvero consolidato i concetti.
Sviluppo AI con Python: IA generativa e apprendimento per rinforzo
Crea sistemi intelligenti utilizzando Python e AWS e padroneggia l'ingegneria rapida, i modelli generativi e gli agenti autonomi.
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Informazioni sul corso
Contenuti del corso
6 moduli · 29 lezioni · 3 h 3 min
1
Fondamenti di Generative AI
Comprendere come funzionano i Large Language Models e le basi del loro addestramento.
- Introduzione alla Generative AI
La differenza tra AI tradizionale e generativa.6 min - Come funzionano i Large Language Models (LLM)?
Comprendere l'elaborazione del linguaggio e la previsione della parola successiva.7 min - Foundation Models
Esplorare i modelli su cui sono costruite le applicazioni moderne.6 min - Il concetto di Fine-tuning
Come personalizzare un modello generale per un compito specifico.7 min - L'importanza della selezione dei dati
Come la qualità dei dati influisce sulle prestazioni del modello finale.6 min
2
Prompt Engineering e tecnologia RAG
Padroneggiare l'interazione con i modelli e collegarli a dati esterni.
- Basi di Prompt Engineering
Creare prompt chiari ed efficaci per i modelli.6 min - Tecniche avanzate di Prompt Engineering
Utilizzare Few-shot e Chain-of-Thought per migliorare i risultati.7 min - Cos'è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
Colmare il divario tra la conoscenza del modello e i dati privati.6 min - Costruire un semplice sistema RAG
Passaggi per collegare un modello a un database esterno.8 min - Dati in tempo reale
Aggiornare la conoscenza del modello senza necessità di riaddestramento.6 min
3
Agenti Autonomi
Costruire sistemi in grado di prendere decisioni ed eseguire compiti automaticamente.
- Il concetto di agenti nell'AI
Cosa rende un modello un "agente" autonomo?6 min - Progettare flussi di lavoro
Pianificare la sequenza di compiti eseguiti dall'agente.7 min - Strumenti dell'agente e Function Calling
Abilitare l'agente a utilizzare strumenti esterni come la ricerca o una calcolatrice.7 min - Costruire il tuo primo agente autonomo
Un'applicazione pratica per creare un agente che risolva un problema specifico.8 min - Introduzione ai sistemi multi-agente
Come più agenti collaborano per completare un compito complesso.6 min
4
Reinforcement Learning
Comprendere come le macchine apprendono attraverso l'interazione e tentativi ed errori.
- Basi di Reinforcement Learning
Concetti di Agente, Ambiente e Ricompensa.6 min - Q-Learning
Un algoritmo decisionale basato sui valori attesi.7 min - Proximal Policy Optimization (PPO)
Comprendere l'algoritmo utilizzato nell'addestramento di ChatGPT.7 min - Processi decisionali complessi
Applicare il reinforcement learning in scenari dinamici.6 min - Il ciclo di addestramento e interazione
Come impostare un ambiente per l'addestramento di un modello di reinforcement learning.6 min
5
AI Responsabile ed Etica
Garantire la costruzione di sistemi sicuri, equi e spiegabili.
- Etica dell'AI
Bias, equità e privacy nei modelli.5 min - Costruire Guardrail
Impedire ai modelli di produrre contenuti dannosi o indesiderati.6 min - Spiegabilità del modello
Comprendere il "perché" l'AI ha preso una decisione specifica.6 min - Sicurezza nella distribuzione dei modelli
Proteggere i sistemi dagli attacchi avversari.5 min
6
Distribuzione pratica e monitoraggio
Trasferire i modelli dagli ambienti di sviluppo al mondo reale utilizzando Python.
- Python per lo sviluppo di AI
Librerie essenziali e ambiente di programmazione.6 min - Strumenti Cloud ML
Una panoramica delle piattaforme cloud per la distribuzione dei modelli.6 min - Distribuire un modello come servizio (API)
Come rendere il tuo modello disponibile per l'uso via internet.7 min - Monitoraggio delle prestazioni e manutenzione
Monitorare le prestazioni del modello dopo la distribuzione e rilevare il drift.6 min - Il futuro dell'automazione intelligente
Dove sta andando il settore e come rimanere aggiornati.5 min
Progetto Agente Intelligente Integrato
Costruzione di un agente AI utilizzando Python che interroga un database esterno (RAG) e prende decisioni autonome per risolvere un problema tecnico, applicando al contempo guardrail etici.
Cosa otterrai
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Accesso a vita
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Telefono o computer
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Rimborso entro 14 giorni
Senza domande -
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Breve e mirato
3 h 3 min di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
Recensioni (3)
Corso: Fantastica esperienza di apprendimento. Il ritmo era perfetto e gli esempi hanno davvero consolidato i concetti.
Non avrei potuto chiedere un'esperienza di apprendimento migliore. La struttura scorreva perfettamente e gli esempi erano incredibilmente rilevanti.
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AI Privata con LLM Open Source: Implementazione Locale, RAG e Agenti
Fine-Tuning dei modelli OpenAI: Personalizza gli LLM con i tuoi dati
Sviluppare sistemi RAG con Azure OpenAI e Azure AI Search
Sviluppo di applicazioni AI con LangChain
Domande frequenti
Cosa serve per seguire questo corso? +
Basta un telefono o un computer con internet. Niente installazioni, nessun hardware speciale.
Come si paga? +
Con carta via Stripe. Non conserviamo i dati della carta — Stripe li gestisce in sicurezza.
Posso ottenere un rimborso? +
Sì — rimborso completo entro 14 giorni, senza domande.
Per quanto tempo avrò accesso? +
Per sempre. Una volta acquistato, il corso è tuo e puoi rivederlo quando vuoi.
Riceverò un certificato? +
Sì. Al completamento riceverai un certificato da aggiungere al tuo profilo LinkedIn.
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