Generative AI per coding

Esplora tutte le possibilità che le diverse tecnologie AI combinate fra loro offrono al tuo lavoro: la Generative AI (ChatGPT, Copilot, Gemini, ecc) supporta lo sviluppo e la creazione di codici, mentre le librerie di Machine Learning permettono di personalizzare i modelli per la classificazione dei dati o effettuare analisi predittive.

A dicembre approfitta di due giornate di formazione per imparare a sfruttare la GenAI per semplificare e velocizzare lo sviluppo di modelli ML e valorizzare il potenziale degli strumenti che hai a disposizione.

In particolare, approfondisci come:

• sfruttare modelli di AI Generativa, come i Large Language Models (LLM), per supportare lo sviluppo dell’idea, la prototipazione del codice, il pair coding, la documentazione e il debugging
• integrare la GenAI per generare, ottimizzare, documentare e correggere codice per potenziare l’efficienza e la creatività nel coding e accelerare la curva di apprendimento
• utilizzare il Prompt Engineering per sbloccare il potenziale degli LLM, in ogni ambito dalla programmazione all’automazione di attività, elaborazione testi e analisi dati
• ottimizzare gli algoritmi e migliorare l’efficienza del codice in casi d’uso specifici per favorire l’integrazione del Machine Learning nei processi aziendali e automatizzare attività complesse

Concludi con un progetto pratico nella sessione Learning by doing, in cui metterti alla prova in tecniche di Prompt Engineering su LLM, sviluppando un intero progetto di Machine Learning per migliorare la qualità del codice e ridurre gli errori.

A chi si rivolge

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Perché partecipare

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Partecipa agli appuntamenti del 9 e 12 dicembre per:

• 01 Imposta l'ambiente di sviluppo con Python e Conda e introduci Jupyter Notebook per creare un ambiente stabile e interattivo che favorisca sviluppo e prototipazione
• 02 Impara a tradurre un problema concreto, come un’esigenza di business o un’automazione, in un task di machine learning e utilizza il supporto degli LLM per raccogliere e preparare i dati
• 03 Apprendi la sintassi base di Python e utilizzare librerie come Pandas e NumPy per migliorare l'efficienza nell'automazione e nell'analisi di grandi dataset
• 04 Esplora le differenze tra AI, Machine Learning e Deep Learning per identificare, scegliere e integrare le tecnologie più adatte al raggiungimento degli obiettivi sfide aziendali
• 05 Utilizzare tecniche supervisionate, come classificazione e regressione, e gestire l’overfitting nei modelli per risolvere problemi reali e garantire accuratezza del risultato su nuovi dati
• 06 Esplorare l'AI Generativa, i modelli LLM e le loro applicazioni nel coding per automatizzare lo sviluppo, risparmiando tempo e aumentando la produttività
• 07 Integrare l'AI Generativa nel coding e progettare prompt efficaci per ottimizzare funzioni, migliorare la documentazione tecnica e ottenere output precisi e rilevanti
• 08 Applicare tecniche di Prompt Engineering per debugging, refactoring e snippet in modo da massimizzare l’efficacia delle interazioni con l’AI e migliorare lo sviluppo
• 09 Automatizzare la creazione di documentazione tecnica e migliorare la collaborazione tra team per garantire chiarezza e accelerare i processi di lavoro.

Formazione Finanziata

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Lasciati guidare dai nostri docenti

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Programma

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• 9 dicembre 2025 | Python, Machine Learning e Generative AI nell’analisi dei dati, sviluppo di modelli, utilizzo pratico di librerie e coding
• 12 dicembre 2025 | Prompt Engineering e applicazioni pratiche degli LLM per migliorare il flusso di lavoro, i processi automatici e il coding nella programmazione
• 👇Scarica il programma dettagliato

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