Sviluppo AI con Python: IA generativa e apprendimento per rinforzo — PickAClass
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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.

  • 💬 Istruttore IA
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  • 🕐 Inizia quando vuoi
    Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
  • 🌐 In italiano
    Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.

Informazioni sul corso

Il panorama dell'intelligenza artificiale sta passando da semplici chatbot ad agenti autonomi e sistemi decisionali complessi.Questo corso fornisce un percorso chiaro per i principianti per comprendere e costruire queste moderne tecnologie attraverso lezioni scritte strutturate.Passerai da uno studente curioso a un professionista in grado di progettare soluzioni AI, partendo da concetti fondamentali e passando ad architetture avanzate utilizzate oggi nel settore. Attraverso questo programma completo basato su testo, acquisirai le competenze per navigare nell'intero ciclo di vita dell'IA, dalla creazione del prompt perfetto ai modelli di allenamento che imparano attraverso l'interazione.Esplorarai come colmare il divario tra modelli statici e applicazioni dinamiche e consapevoli dei dati utilizzando moderne tecniche di recupero e framework agentici. Cosa imparerai: - Comprendere i principi fondamentali dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni e della meccanica generativa dell'IA. - Applicare tecniche di ingegneria avanzate per ottimizzare gli output del modello per attività specifiche. - Crea agenti AI autonomi in grado di eseguire flussi di lavoro aziendali complessi. - Implementare Retrieval-Augmented Generation (RAG) per collegare i modelli ai dati esterni in tempo reale. - Algoritmi di apprendimento per rinforzo master tra cui Q-Learning e Proximal Policy Optimization. - Configurare guardrail AI responsabili per garantire distribuzioni di modelli etici e sicuri. - Esercitati nella distribuzione e nel monitoraggio dei modelli AI utilizzando Python e strumenti di apprendimento automatico basati su cloud. Il corso inizia con la terminologia essenziale e la meccanica dei modelli di base prima di esplorare la messa a punto e la selezione dei dati, quindi passa al mondo dell'apprendimento per rinforzo e dell'IA agentica, concludendo con pratiche standard di settore per la governance responsabile dell'IA e l'interpretabilità dei modelli. Questo corso è progettato per principianti e aspiranti sviluppatori che desiderano un'introduzione strutturata all'intelligenza artificiale.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'intelligenza artificiale, anche se è utile una familiarità di base con i concetti di programmazione generali. Iniziate oggi il vostro viaggio verso il futuro dell'automazione intelligente.

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.
5 lezioni · 32 min
  1. Introduzione alla Generative AI
    La differenza tra AI tradizionale e generativa.
    6 min
  2. Come funzionano i Large Language Models (LLM)?
    Comprendere l'elaborazione del linguaggio e la previsione della parola successiva.
    7 min
  3. Foundation Models
    Esplorare i modelli su cui sono costruite le applicazioni moderne.
    6 min
  4. Il concetto di Fine-tuning
    Come personalizzare un modello generale per un compito specifico.
    7 min
  5. 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.
5 lezioni · 33 min
  1. Basi di Prompt Engineering
    Creare prompt chiari ed efficaci per i modelli.
    6 min
  2. Tecniche avanzate di Prompt Engineering
    Utilizzare Few-shot e Chain-of-Thought per migliorare i risultati.
    7 min
  3. Cos'è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?
    Colmare il divario tra la conoscenza del modello e i dati privati.
    6 min
  4. Costruire un semplice sistema RAG
    Passaggi per collegare un modello a un database esterno.
    8 min
  5. 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.
5 lezioni · 34 min
  1. Il concetto di agenti nell'AI
    Cosa rende un modello un "agente" autonomo?
    6 min
  2. Progettare flussi di lavoro
    Pianificare la sequenza di compiti eseguiti dall'agente.
    7 min
  3. Strumenti dell'agente e Function Calling
    Abilitare l'agente a utilizzare strumenti esterni come la ricerca o una calcolatrice.
    7 min
  4. Costruire il tuo primo agente autonomo
    Un'applicazione pratica per creare un agente che risolva un problema specifico.
    8 min
  5. 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.
5 lezioni · 32 min
  1. Basi di Reinforcement Learning
    Concetti di Agente, Ambiente e Ricompensa.
    6 min
  2. Q-Learning
    Un algoritmo decisionale basato sui valori attesi.
    7 min
  3. Proximal Policy Optimization (PPO)
    Comprendere l'algoritmo utilizzato nell'addestramento di ChatGPT.
    7 min
  4. Processi decisionali complessi
    Applicare il reinforcement learning in scenari dinamici.
    6 min
  5. 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.
4 lezioni · 22 min
  1. Etica dell'AI
    Bias, equità e privacy nei modelli.
    5 min
  2. Costruire Guardrail
    Impedire ai modelli di produrre contenuti dannosi o indesiderati.
    6 min
  3. Spiegabilità del modello
    Comprendere il "perché" l'AI ha preso una decisione specifica.
    6 min
  4. 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.
5 lezioni · 30 min
  1. Python per lo sviluppo di AI
    Librerie essenziali e ambiente di programmazione.
    6 min
  2. Strumenti Cloud ML
    Una panoramica delle piattaforme cloud per la distribuzione dei modelli.
    6 min
  3. Distribuire un modello come servizio (API)
    Come rendere il tuo modello disponibile per l'uso via internet.
    7 min
  4. Monitoraggio delle prestazioni e manutenzione
    Monitorare le prestazioni del modello dopo la distribuzione e rilevare il drift.
    6 min
  5. Il futuro dell'automazione intelligente
    Dove sta andando il settore e come rimanere aggiornati.
    5 min
Progetto finale

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

  • 📜 Certificato di completamento
    Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
  • 💬 Tutor AI personale
    Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
  • 🎧 Versione audio inclusa
    Impara ovunque, senza schermo
  • ♾️ Accesso a vita
    Torna quando vuoi, senza scadenza
  • 📱 Telefono o computer
    Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
  • 💸 Rimborso entro 14 giorni
    Senza domande
  • ⚡ Breve e mirato
    3 h 3 min di contenuto pratico

Certificato di completamento

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Si certifica che
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ha dimostrato con successo la padronanza di
Sviluppo AI con Python: IA generativa e apprendimento per rinforzo
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
Sviluppo AI con Python: IA generativa e apprendimento per rinforzo
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate 14 / 14
Domande di pratica 26 / 28
Compiti consegnati 4 (media 4,5 / 5)
Progetto finale Valutato — 4,6 / 5
Pratica totale 6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorte Top 12% su 1,625
Tempo al completamento 11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza 91 / 100
Punteggio domande di pratica 94%
Verifica della competenza Percorso di competenza verificato
Verifica questa credenziale
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Emesso secondo gli standard accademici di PickAClass. I livelli di competenza riflettono la prestazione valutata rispetto alla rubrica del corso. È una credenziale originale di questa piattaforma.

Recensioni (3)

Fernanda Vidal CL Studente verificato
★ 5 · 29 agosto 2026

Corso brillante! Il flusso di informazioni era perfetto e gli esempi hanno davvero consolidato i concetti.

Thusitha Mendis LK Studente verificato
★ 4 · 18 luglio 2026

Corso: Fantastica esperienza di apprendimento. Il ritmo era perfetto e gli esempi hanno davvero consolidato i concetti.

Sebastián Rodríguez AR Studente verificato
★ 5 · 12 luglio 2026

Non avrei potuto chiedere un'esperienza di apprendimento migliore. La struttura scorreva perfettamente e gli esempi erano incredibilmente rilevanti.

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Altri hanno seguito anche

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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