Prompt Engineering e LLM Optimization per Developer
I modelli linguistici di grandi dimensioni sono ora un livello pratico nel software in produzione — utilizzati per la generazione di codice, l'estrazione di dati, il riassunto e gli agenti autonomi. Questo percorso ti insegna come comunicare con questi modelli in modo preciso e affidabile, come valutare e proteggere i loro output, e come integrarli in applicazioni reali senza costi incontrollati o comportamenti imprevedibili. L'approccio è applicato e specifico per developer: ogni argomento corrisponde a decisioni che prendi quando costruisci con API come OpenAI, Anthropic o modelli open-weight.
Cosa Imparerai
Inizierai con i fondamenti dei prompt — chiarezza delle istruzioni, framing dei ruoli e pattern few-shot — quindi passerai a strategie avanzate tra cui chain-of-thought, self-consistency e vincoli di output. I corsi successivi affrontano l'integrazione degli LLM nei workflow developer, il prompt engineering specifico per la generazione di codice e i compiti di data, e la costruzione di applicazioni alimentate da LLM end to end. Il percorso copre anche la valutazione e la protezione degli output del modello, l'identificazione delle modalità di errore e la difesa contro il prompt injection. I corsi finali trattano l'ottimizzazione delle prestazioni, l'ottimizzazione dei costi, il fine-tuning specifico del dominio, i pattern agentic AI con tool use e orchestrazione, e l'intera pipeline per la messa in produzione e il scaling delle soluzioni LLM.
Il Percorso di Apprendimento
Dodici corsi progrediscono da A1 a C1. Il corso iniziale, Fondamenti del Prompt Engineering, stabilisce il vocabolario e il modello mentale. I corsi intermedi — Integrazione degli LLM nei Workflow Developer, Prompt Engineering per Codice e Dati e Costruire Applicazioni Alimentate da LLM — ti guidano nella costruzione pratica. Il percorso si conclude a C1 con Advanced Agentic AI & Orchestration, Customizing LLMs for Specific Domains e Messa in Produzione e Scaling delle Soluzioni LLM, coprendo le questioni di ingegneria che emergono quando le funzionalità LLM vanno in produzione su larga scala.
Come Funziona
Ogni corso è suddiviso in lezioni brevi e focalizzate che completi con feedback in tempo reale e un tutor AI disponibile quando rimani bloccato. Gli esercizi sono pratici: scrivi, testi e itteri su prompt e codice di integrazione direttamente nell'editor integrato, vedendo l'effetto di ogni modifica immediatamente piuttosto che leggerlo in astratto.