Master AI Development

• Architetture LLM: transformer, attention, fine-tuning
• RAG e vector database: Pinecone, Weaviate, pgvector, Qdrant
• Agent frameworks: LangChain, LlamaIndex, CrewAI

Master AI Development, di Profession.AI, è un percorso tecnico per chi vuole costruire applicazioni di intelligenza artificiale destinate alla produzione, non solo imparare a usare uno strumento come ChatGPT.

Il programma di Master AI Development

Si parte dalle architetture LLM, capendo cosa succede dietro un modello come transformer, attention e fine-tuning, per poi passare all'integrazione via API con provider come OpenAI, Anthropic, Google e Mistral, con un confronto su costi e prestazioni. Il modulo su RAG affronta uno dei pattern più diffusi nelle aziende, insieme all'uso dei database vettoriali per gestire grandi quantità di documenti.

Altri moduli riguardano gli agent framework per costruire agenti autonomi, il fine-tuning di modelli open source tramite tecniche come LoRA, e il deploy in produzione, con temi come monitoraggio, costi e strategie di fallback quando qualcosa non funziona come previsto. Il percorso prevede anche tre o quattro progetti completi da portare a termine, utili come portfolio su GitHub.

Richiede basi solide di Python e un impegno di dieci-venti ore alla settimana per diversi mesi: non è un corso da seguire distrattamente nei ritagli di tempo.

Chi vuole confrontare questo Master con gli altri percorsi di Profession.AI ha a disposizione il Master in AI Engineering e il Master in Data Analytics.