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SOLO ESAME FINALE AI_ML_AGENTS_LA

Intelligenza Artificiale e Machine Learning – Sviluppo di Agenti AI e Applicazioni ML (MLOps & Governance)

Il corso "Intelligenza Artificiale e Machine Learning – Sviluppo di Agenti AI e Applicazioni ML (MLOps & Governance)" offre una formazione completa per progettare, sviluppare e gestire soluzioni basate su AI e machine learning con un focus avanzato su agenti intelligenti. I partecipanti acquisiranno competenze tecniche nell’uso di framework e tecnologie all’avanguardia per il fine-tuning di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), l’integrazione di pipeline ML, e l’implementazione di sistemi agentici complessi. Il percorso include le migliori pratiche di MLOps, coprendo preparazione dati, validazione, deployment, monitoring con gestione del drift, e retraining. Si approfondiscono anche aspetti critici di sicurezza, explainability, fairness e compliance normativa secondo standard internazionali come ISO/IEC 42001, 23894, e il regolamento UE AI Act. Le esercitazioni pratiche e i casi di studio, come l’ottimizzazione della supply chain con LLM e sistemi Python, permettono di applicare concretamente tecniche per garantire performance e governance responsabile. Il corso prepara a sviluppare sistemi di AI professionali in ambienti di produzione, affrontando sfide di scalabilità, affidabilità e rispetto delle normative di privacy e sicurezza.

Durata esame60 min
Soglia di superamento70%
Domande disponibili200
CIWZ PROFESSIONAL ASSESSMENT

Ambiente formativo ad alta integrità

Il percorso è progettato per manager, dirigenti, responsabili di funzione, auditor e professionisti. Le lezioni prevedono tempi minimi validati e tutor contestuale; le verifiche utilizzano selezione casuale lato server di domande e risposte, controllo della continuità della sessione, videocamera e monitoraggio locale dell’attività audio durante le prove protette.

Tracciabilità e affidabilità: gli eventi di integrità vengono registrati per la revisione autorizzata; i segnali automatici non determinano da soli l’esito.

INFORMAZIONI UFFICIALI DEL PERCORSO

Scheda tecnica del corso

Finalità, riferimenti, modalità di erogazione, condizioni economiche e valore dell’attestazione, presentati in modo chiaro e verificabile.

01

Obiettivi formativi

  • Progettare e sviluppare agenti AI e applicazioni ML integrate
  • Applicare pratiche avanzate di MLOps per gestione modelli in produzione
  • Assicurare compliance con normative e best practice di governance AI
02

Competenze acquisite

  • Fine-tuning e deployment di LLM
  • Implementazione pipeline ML e orchestrazione agenti
  • Monitoraggio modelli, gestione drift, retraining
  • Gestione della sicurezza, explainability e fairness
  • Conoscenza di ISO/IEC 42001, 23894, 22989, 23053, AI Act, GDPR
03

Destinatari

  • Data Scientist, ML Engineer, AI Developer
  • Professionisti IT interessati a sistemi AI avanzati
  • Ricercatori e manager responsabili di progetti AI
04

Prerequisiti

  • Conoscenze base di machine learning e programmazione Python
  • Familiarità con concetti di modelli linguistici e pipeline ML
05

Programma

  • Introduzione agli agenti AI e ML avanzato
  • Architetture e tecnologie per agenti ML
  • Fine-tuning e valutazione modelli LLM
  • MLOps: deploy, monitoring, retraining
  • Sicurezza, bias, explainability, compliance
  • Casi studio su supply chain, assistenti medici, reportistica KPI
06

Metodologia didattica

  • Lezioni teoriche e seminari
  • Esercitazioni pratiche e analisi case study
  • Discussioni su normative e best practices
07

Modalità di valutazione

  • Test teorici e case study pratici
  • Superamento soglia 70% con valutazioni formative
08

Durata

60 minuti

09

Attestazione

Certificato di completamento disponibile con quota aggiuntiva

10

Risultati attesi

  • Capacità di sviluppare e gestire agenti AI in produzione
  • Competenze in gestione ciclo vita modelli e compliance normativa
  • Abilità nell’analisi critica e nella scelta tecnica responsabile