Impara a costruire applicazioni con i Large Language Models in modo strutturato, senza passare ore a riscrivere prompt a mano. Con DSPy definisci cosa deve fare il modello, misuri la qualità dei risultati e lasci agli ottimizzatori il compito di migliorare i prompt in automatico.
Cosa imparerai
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Cambi una parola nel prompt e i risultati migliorano, poi cambi modello e smette tutto di funzionare. Lavorare con gli LLM a colpi di tentativi è lento, poco affidabile e difficile da mantenere.
DSPy cambia approccio: invece di scrivere prompt a mano, programmi il comportamento del modello, definisci come misurarne la qualità e lasci che siano gli ottimizzatori a trovare la versione migliore.
Non solo teoria: con le esercitazioni guidate costruisci una pipeline, la ottimizzi e vai a vedere il prompt che DSPy ha generato.
Scopri perché il prompt engineering manuale non scala e come DSPy porta un approccio più ingegneristico.
Impara a descrivere input e output del modello in modo dichiarativo, senza scrivere il prompt a mano.
Scegli come far ragionare il modello, dalla risposta diretta al ragionamento passo passo.
Progetta una metrica che dica davvero se una risposta è buona: è la base di ogni ottimizzazione.
Usa gli ottimizzatori per migliorare la pipeline in automatico, tenendo sotto controllo costi e numero di chiamate.
Saprai riconoscere i casi in cui DSPy porta valore e quelli in cui un prompt classico basta.
Saprai configurare DSPy e creare una pipeline con signature e moduli.
Saprai progettare una metrica che rappresenti davvero l’obiettivo del tuo caso d’uso.
Saprai usare gli ottimizzatori di DSPy e stimarne il costo prima di lanciarli.
Saprai leggere il prompt prodotto da DSPy per capire cosa è cambiato e perché funziona meglio.
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Al termine del corso riceverai una certificazione di completamento che attesta le ore di formazione svolte e le nuove competenze acquisite. Aggiungendola sul CV e LinkedIn potenzierai immediatamente il tuo profilo con una delle skill più richieste dalle aziende.
Edoardo è un Ingegnere Informatico specializzato in Intelligenza Artificiale con esperienza di ricerca in Deep Learning e Computer Vision maturata in progetti di dominio biomedicali e industriali, oltre che nello sviluppo di soluzioni di Generative AI. Come docente, unisce rigore scientifico ed esperienza sul campo per rendere le tecnologie più avanzate comprensibili, concrete e immediatamente applicabili.
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