Corso · 11 capitoli
AI in produzione
Porta funzionalità AI in produzione e gestiscile nel tempo. L'intero ciclo LLMOps in 11 capitoli: testing, evals, deployment, observability, guardrail, costi, streaming e load testing.
Cosa saprai fare
- Porta funzionalità AI dal prototipo alla produzione
- Crea suite di eval che rilevano le regressioni
- Fai il debug di agenti AI multi-step
- Aggiungi guardrail a runtime ai sistemi AI
- Riduci i costi AI con una strategia sui modelli
- Migra i modelli tra provider diversi
Cosa contiene
- 1Production AI: introduzione
La mappa dello percorso Production AI — cosa insegna ogni capitolo, come si tengono insieme e da dove iniziare.
- 2AI Testing & Eval
Costruisci suite di eval, intercetta le regressioni sui prompt e smetti di rilasciare a sensazione. Pattern pratici di valutazione per AI engineer.
- 3LLMOps in produzione
Fai deploy, monitora e operi sistemi AI che reggono in modo affidabile su scala.
- 4AI Observability & Agent Tracing
Strumenta, fai debugging e ottimizza gli agent AI multi-step in produzione.
- 5Sicurezza AI e guardrail
Proteggi le applicazioni AI, dalla prompt injection alla compliance: la sicurezza che ogni ingegnere AI deve conoscere.
- 6Costo e strategia di modello AI
Padroneggia l'economia dei token, il routing dei modelli e la governance del budget per far girare l'AI in modo sostenibile.
- 7Pattern di streaming e AI in tempo reale
Costruisci interfacce AI reattive con SSE, API di streaming, parsing di JSON parziale e chiamate a strumenti in tempo reale.
- 8AI System Design
Progetta applicazioni AI affidabili e scalabili per la produzione.
- 9Pattern UX per l'AI
Design pattern che gli ingegneri possono implementare oggi per costruire interfacce AI di cui gli utenti si fidano davvero.
- 10Migrazione dei modelli e strategia multi-provider
Preparati alle deprecazioni dei modelli, costruisci livelli di astrazione e instrada le richieste tra provider con sicurezza.
- 11Load testing dei sistemi AI
Perché k6 e Locust mentono sugli LLM in streaming — e le metriche, gli strumenti e i gate che reggono davvero sotto traffico.
Domande frequenti
- Cosa tratta questo corso su AI in produzione?
- Copre l'intero ciclo di vita delle funzionalità AI in produzione, non un singolo argomento. In 11 capitoli affronti testing ed evals, LLMOps e deployment, observability e agent tracing, guardrail, costi e strategia sui modelli, streaming, system design, pattern di AI UX, migrazione dei modelli e load testing.
- In cosa si differenzia dai percorsi approfonditi su evals, sicurezza e governance?
- Questo è il percorso in ampiezza: insegna l'intero flusso di rilascio e gestione end to end. I percorsi paralleli approfondiscono una singola area, come la valutazione degli LLM, la sicurezza avversariale o la governance AI Act. Inizia da qui per avere il quadro operativo completo, poi approfondisci dove hai bisogno di maggiore dettaglio.
- A chi è rivolto questo corso?
- È pensato per ingegneri software e ML che già sviluppano con gli LLM e ora devono rilasciare e gestire quelle funzionalità in modo affidabile. Il livello è pratico: si presuppone che tu sappia leggere e scrivere codice e che tu abbia già chiamato un'API LLM.
- Quanto dura e prevede un certificato?
- Il percorso dura circa 228 minuti, quasi 3,8 ore, distribuiti in 11 capitoli che puoi completare al tuo ritmo. Al termine ricevi un certificato di completamento dell'AI Academy.
- Questo corso è gratuito?
- No. Production AI è un percorso a pagamento incluso nell'abbonamento all'AI Academy by Anthropos.
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