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★ 4.5(2)⏱ 3 h📚 30 lezioni
IA generativa full-stack e agenti IA con Python
Crea e distribuisci applicazioni intelligenti utilizzando LangChain, LangGraph, database vettoriali e moderni flussi di lavoro Python.
💬Istruttore IA Fai domande su qualsiasi lezione e ricevi una risposta chiara all'istante, quando vuoi.
🕐Inizia quando vuoi Niente orari né scadenze: impara al tuo ritmo, quando vuoi.
🌐In italiano Lezioni, esercizi e certificato: tutto interamente nella tua lingua.
Informazioni sul corso
Se vuoi andare oltre i semplici prompt e creare agenti intelligenti in grado di ragionare, utilizzare strumenti e accedere a dati esterni, hai bisogno di una solida base nell'ingegneria dell'intelligenza artificiale moderna.Per questo motivo, è necessario che i tuoi sviluppatori siano in grado di creare applicazioni di intelligenza artificiale end-to-end.
Questo corso basato su testo ti guida dalle basi assolute della terminologia Python e AI alla progettazione, test e distribuzione di sistemi di IA generativi pronti per la produzione.Attraverso chiare spiegazioni scritte, passaggi di codice strutturati e ripartizioni concettuali, imparerai come progettare pipeline di generazione aumentata di recupero (RAG) e flussi di lavoro multi-agente che risolvono problemi complessi e reali.
Cosa imparerai:
- Comprendere i concetti fondamentali di AI, tra cui tokenizzazione, incorporamenti, modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e come le architetture di trasformazione elaborano le informazioni.
- Praticare lo sviluppo moderno di Python utilizzando suggerimenti di tipo, Pydantic per la convalida dei dati strutturati e la sintassi asincrona / attesa per applicazioni ad alte prestazioni.
- Crea pipeline di generazione aumentata di recupero (RAG) utilizzando database vettoriali per interrogare e recuperare il contesto da set di dati personalizzati.
- Progetta agenti AI autonomi e sistemi multi-agente utilizzando LangChain e LangGraph per gestire flussi di lavoro complessi e stateful.
- Configura ambienti sicuri e containerizzati utilizzando Docker per garantire la distribuzione e la scalabilità dei tuoi servizi AI.
- Applicare tecniche avanzate di ingegneria rapida e schemi di output strutturati per garantire risposte affidabili del modello.
Il corso inizia con la terminologia essenziale, i fondamenti di Python e le meccaniche di base dei modelli di linguaggio.Da lì, progredirai attraverso lezioni di testo strutturato che coprono prompting, ricerca vettoriale, gestione dello stato dell'agente e strategie di distribuzione containerizzate.
Questo corso è progettato per principianti e aspiranti ingegneri AI che desiderano un Pathway chiaro e focalizzato sul testo nel mondo dell'IA generativa.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'intelligenza artificiale o l'apprendimento automatico.
Inizia a leggere oggi stesso per padroneggiare gli strumenti e le architetture che guidano la prossima generazione di software intelligente.
Cosa otterrai
📜Certificato di completamento Aggiungilo al tuo profilo LinkedIn
💬Tutor AI personale Bloccato su una lezione? Chiedi al tuo tutor integrato qualsiasi cosa, in qualsiasi momento.
♾️Accesso a vita Torna quando vuoi, senza scadenza
📱Telefono o computer Funziona ovunque, su qualsiasi dispositivo
💸Rimborso entro 14 giorni Senza domande
⚡Breve e mirato 3 h di contenuto pratico
Certificato di completamento
Ogni corso che completi su PickAClass rilascia una credenziale come questa — originale, con codice proprio, verificabile via URL e dettagliata su ciò che hai dimostrato.
P
PickAClass
Profilo competenze · verificabile
Documento
Certificato di Maestria
Si certifica che
Nome Cognome
ha dimostrato con successo la padronanza di
IA generativa full-stack e agenti IA con Python
Competenze dimostrate
✓
Analisi dei modelli comportamentali
Fondamentale
1.2 h
✓
Framework di architettura decisionale
Competente
1.4 h
✓
Progettazione di test A/B
Competente
1.7 h
✓
Copywriting comportamentale
Avanzato
1.9 h
P
PickAClass — Nome Cognome
IA generativa full-stack e agenti IA con Python
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Dettaglio prestazioni
Riepilogo del corso
Lezioni completate14 / 14
Domande di pratica26 / 28
Compiti consegnati4 (media 4,5 / 5)
Progetto finaleValutato — 4,6 / 5
Pratica totale6.2 h
Benchmark di prestazione
Posizione nella coorteTop 12% su 1,625
Tempo al completamento11 giorni (mediana: 22)
Punteggio di padronanza91 / 100
Punteggio domande di pratica94%
Verifica della competenzaPercorso di competenza verificato
Corso: Buona introduzione all'argomento.La struttura era logica e la maggior parte degli esempi erano rilevanti, anche se avrei voluto più profondità in alcune aree.
渡辺 颯太
JPStudente verificato
★ 5 · 25 maggio 2026
Corso: Il flusso era logico e gli esempi erano super utili.