Per chi è questo corso
Questo corso è per professionisti ICT, consulenti tecnologici e progettisti di soluzioni AI che hanno già lavorato con LLM, sanno cos'è una context window, hanno familiarità con API, JSON Schema, embedding e sviluppo software — e ora vogliono fare il salto verso la progettazione sistematica di sistemi complessi. Se hai già usato ChatGPT o l'API di OpenAI ma senti che stai ancora 'improvvisando' i prompt, che non sai come strutturare un agente affidabile, che il tuo RAG funziona ma non sai perché a volte sbaglia — questo corso risponde esattamente a quei problemi. Se lavori su o per studi legali, commercialisti o consulenti del lavoro, trovi qui un percorso specifico: esempi, casi d'uso e vincoli di sicurezza pensati per quel contesto, non adattamenti generici.
Cosa imparerai
— Trasformare richieste vaghe in prompt deterministici e riproducibili, trattando il prompt come codice versionabile — Scegliere la tecnica di prompting giusta (Chain-of-Thought, Tree-of-Thought, Self-Consistency, Few-Shot) in base al tipo di problema e ai vincoli di costo e latenza — Progettare system prompt robusti che resistano a tentativi di manipolazione e prompt injection — Costruire agenti AI completi: modello, memoria, pianificazione e strumenti — sapendo come configurare ciascun componente — Orchestrare sistemi multi-agente con pattern sequenziali, paralleli e gerarchici usando framework come LangGraph, CrewAI e AutoGen — Diagnosticare i fallimenti di una pipeline RAG con metriche precise (faithfulness, answer relevance, context precision, context recall) invece di affidarsi a impressioni soggettive — Implementare RAG avanzata con chunking semantico, retrieval ibrido, reranking e architetture self-corrective — Usare function calling e il protocollo MCP per collegare gli agenti a sistemi esterni in modo sicuro e manutenibile — Valutare i tuoi sistemi con framework come RAGAS e DeepEval e integrare la valutazione nella pipeline CI/CD
Come funziona
Il corso è strutturato in 44 moduli video per un totale di circa 885 minuti di contenuto tecnico. Ogni modulo affronta un tema specifico con approccio pratico: non solo concetti, ma framework applicabili, pattern di implementazione e criteri di scelta tra alternative. I moduli sono organizzati in tre macro-aree progressive: tecniche avanzate di prompting (dalla tassonomia ai framework sistematici), architetture agentiche (dall'anatomia di un agente ai sistemi multi-agente), RAG avanzata e valutazione (dal chunking alle metriche diagnostiche). Accesso illimitato ai contenuti. Al completamento del corso ricevi un attestato di completamento.
Perché questo corso è diverso
— È l'unico corso in italiano che copre in modo integrato prompting avanzato, architetture agentiche e RAG avanzata in un singolo percorso coerente — senza dover assemblare tre corsi diversi in tre lingue diverse — A differenza dei corsi generici su LLM, questo non ti insegna a 'usare' gli strumenti: ti insegna a progettarli, valutarli e governarli con criteri ingegneristici — Copre il protocollo MCP e la RAG agentica con self-corrective loop — argomenti che la maggior parte dei materiali formativi disponibili non tratta ancora in modo sistematico — Include una sezione dedicata alla valutazione con metriche quantitative (RAGAS, DeepEval, LLM-as-judge) — perché un sistema che 'sembra buono' non è abbastanza in un contesto professionale