Durata
Metodologia didattica
Presenza, Aula Virtuale
Attestato
Attestato di Frequenza e Profitto
Il corso “Strumenti di Conversational AI” offre una panoramica completa sui concetti avanzati dell’addestramento e personalizzazione dei modelli di linguaggio su larga scala (Large Language Models). Dalla comprensione dell’architettura Transformer ai principi di Zero-shot e Few-shot Learning, il corso fornirà ai partecipanti una conoscenza approfondita degli strumenti e delle tecniche per ottimizzare e adattare i LLM a contesti specifici.
I partecipanti impareranno come sfruttare modelli pre-addestrati per casi d’uso reali, sviluppare prompt efficaci e affrontare le sfide etiche legate all’utilizzo di questi modelli in vari settori.
A chi è rivolto il corso Strumenti di Conversational AI?
Programma didattico
Modulo 1: Introduzione ai LLM e alle loro applicazioni
- Introduzione ai Large Language Models (LLM)
- Storia e sviluppo dei modelli di linguaggio
- Architettura Transformer e BERT, GPT
- Applicazioni pratiche dei LLM (NLP, traduzione, chatbot, ecc.)
- Impostazione pratica
- Ambienti di sviluppo (Colab, PyTorch, Hugging Face)
- Utilizzo di modelli pre-addestrati
- Strumenti per il deployment (API di OpenAI, Google, ecc.)
Modulo 2: Zero-shot e Few-shot Learning
- Zero-shot Learning: Definizione e applicazioni
- Concetto di zero-shot learning nei LLM
- Come i modelli prevedono su nuove categorie senza esempi
- Casi d’uso pratici (classificazione, risposta a domande, generazione)
- Few-shot Learning: Strategie e implementazione
- Differenza tra few-shot e zero-shot learning
- Tecniche per migliorare la performance con pochi esempi
- Esempi pratici con GPT-3/GPT-4 e dataset di benchmark
- Laboratorio pratico: Zero-shot vs Few-shot
- Esercitazioni pratiche su come usare i modelli in modalità zero-shot e few-shot
- Esperimenti su diversi task NLP (ad es. traduzione, classificazione)
Modulo 3: Prompt Engineering e Prompt Analysis
- Fondamenti di Prompt Engineering
- Cos’è il prompt engineering e perché è importante
- Tecniche di costruzione di prompt efficaci
- Prompt chaining e prompting adattivo
- Prompt Analysis: Misurare l’efficacia
- Come valutare e migliorare i prompt
- Metriche di performance e qualità dei risultati
- Analisi di errori comuni nei prompt
- Laboratorio pratico: Prompt Tuning
- Creazione di prompt per diversi task
- Ottimizzazione del prompt per migliorare la precisione
- Esercitazioni pratiche su dataset reali
Modulo 4: Etica e Implicazioni dei LLM
- Sfide etiche e bias nei LLM
- Introduzione ai bias nei modelli di linguaggio
- Impatto sociale e responsabilità dei LLM
- Algoritmi e bias nei risultati
- Normative e regolamentazioni sull’uso dei LLM
- Panoramica delle normative vigenti sull’IA
- Principi etici di trasparenza, privacy e responsabilità
- Best practices per lo sviluppo etico dei LLM
Obiettivi del corso
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere la struttura e il funzionamento dei modelli LLM e le loro applicazioni in diversi ambiti (NLP, chatbot, traduzione automatica).
- Utilizzare con efficacia tecniche di Zero-shot e Few-shot Learning per migliorare la capacità predittiva dei modelli su nuove categorie o task.
- Applicare tecniche avanzate di Prompt Engineering per costruire prompt accurati e migliorare la qualità delle risposte dei modelli.
- Riconoscere e affrontare bias nei modelli di linguaggio, comprendendo il loro impatto e applicando pratiche etiche nello sviluppo di IA.
- Usare modelli pre-addestrati e strumenti di deployment per integrare le soluzioni LLM nei propri progetti.
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Formazione finanziata
I Fondi Paritetici Interprofessionali offrono alle aziende aderenti la possibilità di coprire i costi della formazione aziendale e individuale destinata ai propri dipendenti.
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FAQ – Domande Frequenti
In quali date si svolge il corso?
Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione.
Il corso viene erogato in presenza o online?
Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.
Il corso è finanziabile?
Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.
Il corso è adatto a professionisti con diversi livelli di esperienza?
Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.
Come viene strutturato il corso per garantire una formazione su misura per la mia azienda?
Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.
In quali termini il corso è personalizzabile?
Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.
Come posso richiedere maggiori informazioni o una consulenza personalizzata?
Contattaci via email all’indirizzo formazione@kinetikon.com, oppure utilizza il form dedicato su questa pagina o nella sezione contatti del nostro sito. Il nostro team è sempre pronto a fornire supporto e consulenza personalizzata.
