Corso Prompt Engineering per l’Artificial Intelligence(AI)

Il Prompt Engineering è la capacità di riuscire a creare Prompt, cioè contesti per l’Artificial Intelligence(AI) che siano effettivamente utili ed efficaci al proprio scopo. Il Prompt è l’essenza di un funzionamento perfetto dell’AI. Con il Corso “Prompt Engineering per l’Artificial Intelligence” apprenderai come comporre prompt di alto livello per sfruttare appieno le moderne tecnologie di AI Generativa come i Large Language Model(LLM), la generazione di immagini, Musica e molto altro.

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Per aziende è possibile ottenere una soluzione personalizzata contattandoci ed indicandoci le informazioni base ( periodo, numero partecipanti, eventuali esigenze particolari in termini di orari e suddivisione giornate in più settimane/mesi, termini di pagamento…ecc.).

Scheda Corso Prompt Engineering

Durata del corso: 3 giorni (20 ore OnAir con sessioni custom)
Orari: Normali orari di lavoro con possibilità flessibilità oraria e weekend.
Modalità: frontale con docente, OnAir
Dove: onsite presso azienda ospitante oppure presso nostra aula nelle città di provincia ( tra cui Padova, Milano, Torino, Genova, Padova, Firenze, Bologna, Roma, Napoli, Palermo, Bari ecc. ) oppure OnAir
Prerequisiti: dimestichezza con i servizi online.
Costo Sessione OnAir:  4950,00 €  + IVA fino a 8 corsisti.
Costo Sessione onsite presso Azienda: a partire da 4950,00 €  + IVA per 3 giorni di corso fino a 8 corsisti. Per le aziende che hanno accesso a fondi europei è possibile pagare tutto o parte del corso con tale finanziamento. Contattaci subito per un preventivo gratuito e maggiori informazioni.
Pagamenti Sessioni: 50% in acconto,  50% a fine fornitura. Possibilità accordo su modalità diverse.
Modalità pagamento: Bonifico
Obiettivo del corso:  L’obiettivo delle 3 giornate è  quello di formare una solida base teorica che permetta di inquadrare architetturalmente l’utilizzo dei Prompt e delle tecniche di Prompt Engineering in scenari professionali e dare conoscenze pratiche che permettano al frequentatore di muoversi con indipendenza nella gestione, configurazione e monitoraggio di applicazioni di Intelligenza Artificiale nei moderni scenari applicativi ed industriali. Ogni sessione è organizzata con lezioni teoriche di inquadramento degli argomenti ed esercitazioni guidate studiate ad hoc che si pongono l’obiettivo di portare ogni frequentatore verso il “saper fare”. Come filo conduttore verrà utilizzata la nostra piattaforma di Intelligenza Artificiale Pupau.ai che sfrutta moderni sistemi di AI Generativa ed LLM come ChatGPT, Gemini, LLaMA ed una serie di Use Case studiati in modo da creare conoscenza.
Materiale: Nella migliore erogazione il corso dovrebbe svolgersi con i partecipanti che abbiano a disposizione un proprio portatile per poter prendere dimestichezza direttamente con il materiale, partecipare attivamente agli esercizi e mantenere per il futuro l’ambiente di sviluppo su cui lavorare. In assenza di un proprio portatile, utilizzeremo aule didattiche con un PC per persona sia nostre oppure dell’azienda ospitante.
Programma:

• Giorno 1. Introduzione a Machine Learning, Artificial Intelligence e AI Generativa, Differenze chiave e applicazioni pratiche, Demo di modelli popolari (es. GPT, DALL-E), Modelli Generativi open vs closed source, Confronto tra OpenAI GPT e modelli open source come LLaMA, Vantaggi e svantaggi di ciascun approccio, Protocolli di comunicazione, REST API( implementazione e best practices), Server-Sent Events per lo streaming di dati, WebSocket per comunicazione bidirezionale in tempo reale. Workshop: Implementazione di una chatbot AI.
• Giorno 2. Gestione Dati e Retrieval Augmented Generation(RAG), Embedding e Vector Databases, Architettura e funzionamento di sistemi RAG, Implementazione di un sistema RAG di base, Esercitazione pratica: Creazione di un assistente AI con conoscenze personalizzate.
• Giorno 3: Prompt Engineering e Etica, Prompt engineering avanzato, Tecniche di prompt design per task in contesti aziendali, Ottimizzazione dei prompt per risultati migliori, Few-shot learning e in-context learning, Etica e privacy nell’AI, Principi etici nello sviluppo AI, Tecniche per garantire la privacy dei dati, Bias e fairness nei modelli AI. Esercitazione: Analisi etica di un caso studio reale.

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Formazione Avanzata opzionale

Attivabile solo su specifica richiesta, costi da definire in base al numero di partecipanti.
Le 3 giornate forniscono una overview approfondita su come sfruttare appieno l’AI Generativa all’interno del proprio scenario professionale ed aziendale e permetteranno ai frequentatori di muoversi autonomamente nell’effettuare operazioni avanzate sui Prompt di Intelligenza Artificiale. La formazione avanzata composta da 2 giornate opzionali è pensata per approfondire tematiche del corso o extra corso, trattare alcuni argomenti che capita raramente di affrontare tipicamente nello sviluppo quotidiano e che comunque richiedono un background solido. Con questa formazione opzionale si permette al frequentatore di applicare le tecniche imparate al proprio scenario di riferimento in modo da velocizzare il processo di interazione con l’AI.
Programma formazione avanzata facoltativa:

• Giorno 4 (opzionale): Ottimizzazione e Edge Computing, fine-tuning dei modelli, Tecniche di transfer learning, Fine-tuning di modelli pre-addestrati su dati specifici, AI edge computing, Implementazione di modelli su dispositivi con risorse limitate, Tecniche di compressione e quantizzazione dei modelli. Caso studio pratico: Sviluppo di un’app mobile con AI on-device.
• Giorno 5 (opzionale): Architetture Avanzate e Valutazione, A/B testing per sistemi AI. Progetto finale: Implementazione e valutazione di un sistema AI completo. Architetture AI distribuite, Progettazione di sistemi AI scalabili, Orchestrazione di microservizi AI, Valutazione delle prestazioni AI, Metriche chiave per diversi tipi di modelli AI.

E’ possibile modificare il programma per eventualmente orientarlo verso elementi di maggiore valore per l’impresa ospitante.

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Supporto Post-Corso

Forniamo assistenza e supporto con specifici piani al vostro team di sviluppo in ogni fase del progetto, tra cui:

• progettazione di architetture di Artificial Intelligence;
• integrazione con sistemi terzi;
• scripting e sviluppo di funzionalità per l’AI;
• assistenza sistemistica e tecnica;
• testing e debugging;
• mentoring.

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