A chi è rivolto questo corso di ingegneria dell'IA e a chi non è rivolto?
È pensato per analisti, responsabili tecnici di prodotto, consulenti, professionisti dei dati e sviluppatori alle prime armi che sanno scrivere codice Python di base e vogliono aggiungere funzionalità di IA agli strumenti interni: un assistente che risponde a domande sui documenti, un classificatore per le email di assistenza o uno strumento di sintesi che restituisce dati utilizzabili in un foglio di calcolo.
Non è un corso intensivo a tempo pieno, una laurea in apprendimento automatico o una garanzia di impiego. Non addestrerai né perfezionerai modelli e non studierai la matematica delle reti neurali. L'attenzione è rivolta agli aspetti ingegneristici che circondano un modello: dati in ingresso, risultati in uscita, costi, qualità, sicurezza e riservatezza.
Che cosa imparerò creando app di IA in questo corso?
Sei moduli, ciascuno dei quali produce una parte funzionante di un'applicazione più ampia. Le descrizioni delle funzionalità dei fornitori seguono la loro documentazione per sviluppatori; le funzionalità variano da un fornitore all'altro.
1. Come funzionano le API di IA
Inviare una richiesta all'API di un modello da Python, leggere la risposta e conservare la chiave API in una variabile d'ambiente, non nel codice.
2. Scegliere un modello e gestire i costi
Confrontare i modelli per qualità, velocità e prezzo per una singola attività, usando la pagina dei prezzi di ciascun fornitore e stimando quanto costerà una funzionalità a ogni utilizzo.
3. Output strutturato
Ottenere JSON affidabile. OpenAI descrive gli output strutturati come un modo per far sì che le risposte rispettino uno schema JSON fornito da te; devi comunque convalidare ogni risposta nel codice.
4. Rappresentazioni vettoriali e generazione aumentata dal recupero delle informazioni
Le rappresentazioni vettoriali misurano quanto sono correlati tra loro diversi brani di testo. Le usi per trovare i passaggi pertinenti, poi crei un sistema RAG che risponde attingendo ai tuoi documenti e citando le fonti.
5. Valutazione
Scrivere criteri di successo specifici e misurabili e una serie di test che rispecchi le attività reali, inclusi i casi limite, per poi valutare automaticamente i risultati dove possibile.
6. Sicurezza, privacy e monitoraggio
Proteggersi dalle iniezioni di prompt, escludere i dati degli utenti dai log, aggiungere controlli sugli input e limiti alle richieste e monitorare errori, costi e qualità dopo il rilascio.
Serve esperienza per seguire questo corso sui modelli linguistici di grandi dimensioni?
Sì. Il prerequisito è il corso Python di Tosheo.ai o una preparazione equivalente: devi saper scrivere funzioni, usare liste e dizionari, leggere e scrivere file, installare un pacchetto in un ambiente virtuale e chiamare un'API web. Se la verifica iniziale rileva delle lacune, aggiunge le lezioni Python mancanti all'inizio del percorso, anziché lasciarti in difficoltà. Non servono conoscenze pregresse di apprendimento automatico.
Come si adatta a me il percorso personalizzato?
Il test di orientamento ti chiede di leggere un breve script che chiama l'API di un modello e di spiegare cosa va storto quando la risposta non è in formato JSON valido. Ti chiede anche cosa vuoi creare. Chi punta alla ricerca nei documenti dedica più tempo agli embedding e alla RAG; chi sviluppa un classificatore approfondisce i risultati strutturati e la valutazione.
Se sai già effettuare chiamate API, il primo modulo si riduce a una rapida verifica e inizi dai costi e dalla scelta del modello.
Su cosa mi esercito?
Ogni attività consiste in codice che esegui tramite l'API di un modello reale, usando dati inventati. Un esempio dal modulo quattro: Kestrel Lettings, una società fittizia di gestione immobiliare, dispone di quindici documenti inventati con le regole per i proprietari. Crei un piccolo assistente RAG che risponde a domande come quanto preavviso è necessario per un'ispezione, citando il passaggio utilizzato.
La griglia di valutazione è visibile prima di iniziare. Verifica che ogni risposta citi un passaggio che contenga davvero la risposta, che l'assistente dichiari di non sapere quando i documenti non forniscono informazioni, che tu abbia provato almeno dieci domande, di cui tre senza risposta nei documenti, e che tu abbia registrato il costo dell'esecuzione del test.
Quanto dura il corso di ingegneria dell'IA?
Le lezioni durano da 10 a 15 minuti ciascuna, con codice abbastanza breve da poter completare il lavoro in un'unica sessione. Il numero di lezioni del tuo percorso dipende dalla verifica iniziale, soprattutto dalle tue competenze in Python, e dal tuo ritmo, quindi non indichiamo una durata in ore.
Che cosa ottengo alla fine?
La prova pratica finale consiste in una piccola funzionalità di IA che realizzi, valuti e documenti. Superandola ottieni un certificato riconosciuto. Non è una qualifica accreditata e non è rilasciata né approvata da alcun fornitore di modelli.
Quanto costa il corso di ingegneria dell'IA?
Il piano Individuale di Tosheo.ai, che include questo corso, costa USD 79 al mese o USD 790 all'anno. Il piano Team costa USD 189 al mese o USD 1,890 all'anno per un massimo di 3 membri; ogni membro aggiuntivo costa USD 49 al mese o USD 490 all'anno, e per i team di 25 o più membri sono previste tariffe in base al numero di utenti. I fornitori dei modelli addebitano separatamente l'utilizzo delle API e il corso ti mostra come limitare il consumo durante le prove. Inizia con una prova gratuita di 7 giorni, senza carta di credito.
Fonti e ambito
Documentazione delle API di OpenAI, Risposte strutturate, verificata il 19 October 2026 ↗
Documentazione delle API di OpenAI, Rappresentazioni vettoriali, verificata il 19 October 2026 ↗
Documentazione di Claude, Ridurre le allucinazioni, verificata il 19 October 2026 ↗