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in AI Prompt Engineering o sui percorsi più avanzati
Sblocca il potenziale dell'AI Generativa anche se non hai un background tecnico da programmatore
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Alla fine di AI Prompt Engineering sarai in grado di progettare e creare prompt con metodo e competenza.
Sarai in grado di applicare le tecniche migliori di prompt engineering per creare l’output perfetto.
Nel corso AI Prompt Engineering imparerai a creare prompt più precisi, efficaci e performanti per sbloccare il pieno potenziale dei più recenti modelli di AI Generativa. Apprenderai le best practice e le tecniche avanzate di prompt engineering per interagire con l’Intelligenza Artificiale e ottenere output perfetti.
che tu sia uno sviluppatore, un data scientist o un ricercatore, in questo corso puoi apprendere le tecniche avanzate di interazione con i modelli e ottimizzare le loro applicazioni.
marketers, content creators, copywriter e autori sono tra le figure che possono trarre i maggiori vantaggi dal potenziale creativo della Generative AI.
professionisti che operano in diversi settori e nicchie possono beneficiare di queste tecniche per imparare come utilizzare i modelli di generative AI in modo avanzato e specifico per il loro settore.
professionisti si occupano principalmente dell’interazione diretta con gli utenti e desiderano utilizzare i modelli di generative AI per migliorare l’esperienza utente, la qualità e l’efficacia delle loro interazioni.
Come utilizzare l’algoritmo K-means per raggruppare i dati in cluster in base alle loro caratteristiche simili, permettendoci di ottenere una migliore comprensione della struttura dei dati.
Un algoritmo semplice come Naive Bayes nelle sue varie implementazioni può essere usato non solo per fare delle predizioni sul dataset MNIST ma anche per generare nuovi dati che somigliano a quelli del dataset
Applicazione di KNN per classificare i vini in base alle loro caratteristiche chimiche. Misurazione delle performance e accuratezza del classificatore attraverso l’analisi della matrice di confusione.
Approfondimento ed esercitazione su SVM e concetti fondamentali come scalare, lagrangiano e kernel.
Data preprocessing e costruzione di un modello di ensemble su un dataset contenente informazioni su una serie di pazienti col fine di prevedere se sono a rischio ictus; tecniche di preprocessing e data augmentation per pulire ed espandere il nostro dataset e varie tecniche di ensemble per creare modelli predittivi
In questa esercitazione testerai un servizio per avere informazioni e statistiche sulle partite di calcio di svariate serie nazionali. Utilizzeremo la libreria requests, i token di autenticazione e svariati endpoint per dare un’idea di cosa è possibile fare con solo poche righe di codice.
Vincenzo è un ricercatore informatico che lavora attivamente nel campo dell’Intelligenza Artificiale, coordinando progetti di ricerca e sviluppo che spaziano in diversi ambiti, come la mobilità intelligente, sistemi di telemedicina, la manutenzione predittiva, il controllo della produzione industriale e la formazione.
Giuseppe è un Ingegnere Informatico con una forte specializzazione e pubblicazioni in ambito Computer Vision. Da circa 8 anni si dedica all’insegnamento in ambito informatico e alla formazione sulle tecnologie emergenti tra le quali il Machine Learning.
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 skills
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Insieme alle 5 ore di formazione
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