Corso Generative AI Engineering & MLOps

Corso Generative AI Engineering & MLOps. Nel panorama attuale dell’intelligenza artificiale, i modelli generativi stanno ridefinendo i confini dell’innovazione. Dalle chatbot aziendali alla generazione automatica di contenuti, fino agli assistenti di sviluppo, la Generative AI è ormai un pilastro strategico per le aziende IT che desiderano integrare soluzioni intelligenti nei propri processi.

Il corso “Generative AI Engineering & MLOps” è progettato per professionisti e team tecnici che vogliono acquisire competenze avanzate sull’ingegnerizzazione dei modelli generativi e sulla gestione operativa tramite pipeline MLOps.
In 40 ore di formazione in classe virtuale interattiva, i partecipanti esploreranno in modo concreto le architetture dei modelli transformer, le tecniche di fine-tuning (LoRA, PEFT, prompt tuning) e i meccanismi di controllo comportamentale e valutazione delle prestazioni (BLEU, ROUGE, FID).

Ampio spazio sarà dedicato all’integrazione con pipeline aziendali e alla costruzione di sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) basati su indicizzazione vettoriale e memoria esterna.
La seconda parte del corso affronta la dimensione ingegneristica: versionamento, CI/CD, monitoraggio, ottimizzazione, quantizzazione e deployment su cloud o ambienti containerizzati (Kubernetes, GPU, serverless).

Il percorso si conclude con una esercitazione pratica, in cui i partecipanti realizzeranno un progetto end-to-end – dal dataset al deploy – su un caso d’uso reale.
Un corso completo, pensato per portare i team IT a dominare il ciclo di vita dell’AI generativa, dall’idea alla produzione.

Obiettivi del Corso Generative AI Engineering & MLOps:

• Comprendere i fondamenti teorici e architetturali dei modelli generativi di nuova generazione.
• Acquisire competenze pratiche di fine-tuning, personalizzazione e deployment di modelli generativi in contesti aziendali.
• Imparare a gestire pipeline MLOps complete per il ciclo di vita di un modello (versionamento, monitoraggio, CI/CD, inferenza).

Requisiti per i discenti:

Buona conoscenza di Python e delle principali librerie per il Machine Learning (es. TensorFlow, PyTorch, scikit-learn).Familiarità con i concetti base di reti neurali, NLP e modelli transformer.

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Corso Generative AI Engineering & MLOps: attivabile solo per le aziende e su richiesta.

Modalità virtual classroom online in diretta (o frontale in-house).