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⏱ 2 h 42 min📚 27 lezioni
Costruire strumenti di sviluppo AI con LLM open source
Crea assistenti di codice personalizzati e strumenti di revisione automatizzati utilizzando modelli open source per aumentare la produttività di sviluppo del tuo team.
💬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
Creare i propri strumenti di sviluppo basati sull'intelligenza artificiale utilizzando modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) open source ti offre il pieno controllo sui dati e sull'infrastruttura.
Questo corso ti guida attraverso le basi dell'IA generativa per lo sviluppo del software, mostrandoti come configurare, distribuire e personalizzare modelli open source.Capirai come creare alternative pratiche e auto-ospitate ai popolari assistenti commerciali, adattandole specificamente agli standard di codifica e ai flussi di lavoro del tuo team.
Cosa imparerai:
- Comprendere i fondamenti dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni open source e delle strategie di distribuzione locale.
- Distribuisci e ottimizza i modelli di generazione di codice open source sulla tua infrastruttura.
- Crea un assistente di completamento del codice personalizzato ispirato ai popolari strumenti di completamenti automatici AI.
- Crea un assistente AI automatizzato per eseguire revisioni automatiche del codice su GitHub e GitLab.
- Applicare tecniche di ingegneria rapida e recupero del contesto specificamente ottimizzate per il codice sorgente.
- Integra in modo sicuro gli strumenti di sviluppo AI personalizzati nella pipeline di sviluppo esistente della tua organizzazione.
Il corso inizia con concetti essenziali di IA generativa, licenze di modello e requisiti di hosting per LLM open source.Da lì, leggerai le guide scritte passo passo per configurare le API del modello, scrivere script di integrazione e stabilire flussi di lavoro automatizzati per la revisione e la generazione del codice.
Questo corso è progettato per sviluppatori di software, team leader e ingegneri DevOps che desiderano creare strumenti AI personalizzati.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'apprendimento automatico o l'intelligenza artificiale, anche se è utile una familiarità di base con Git e concetti di programmazione generali.
Inizia a leggere oggi stesso per creare strumenti di sviluppo AI sicuri, privati e altamente personalizzati per il tuo team.
Contenuti del corso
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 2 h 42 min 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
Costruire strumenti di sviluppo AI con LLM open source
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
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Costruire strumenti di sviluppo AI con LLM open source
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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