Udemy - Large Language Models꞉ dalla Teoria alla Pratica (Update 08-2025) - Ita
LLM, RAG, Fine-tuning e deployment. Dai fondamenti alle applicazioni pratiche.
Imparare oggi a lavorare con i Large Language Models (LLM) significa capire come si costruiscono le applicazioni AI moderne: chatbot, assistenti, sistemi di Q&A, RAG su documenti aziendali.
Questo corso ti porta lì, partendo dalle basi e guidandoti passo passo fino ai primi prototipi funzionanti.
Negli ultimi mesi sono usciti tantissimi corsi sugli LLM: alcuni sono solo teorici, altri partono già fortissimo dando per scontato che tu conosca Transformers, API, RAG e deployment.
Questo invece è pensato come corso di fondazione : ti dà il quadro completo, ti fa capire come “sta insieme” un’applicazione AI generativa e ti prepara ad affrontare con più sicurezza i livelli avanzati.
Cosa imparerai in questo corso:
- Comprenderai a fondo cosa sono i Large Language Models (LLM) e perché sono diventati così importanti nel panorama dell'intelligenza artificiale e del Natural Language Processing.
- Imparerai a configurare il tuo ambiente di sviluppo con Python, le librerie essenziali (Hugging Face Transformers, OpenAI API, LangChain) e ottenere le chiavi API necessarie per lavorare con l'AI generativa.
- Esplorerai le architetture interne dei LLM , come i Transformer , comprendendo come funzionano "dietro le quinte" nel processamento del linguaggio naturale.
- Acquisirai competenze pratiche nell'utilizzo dei LLM tramite API , imparando a generare testo, controllare i parametri di generazione e confrontare diverse opzioni (API cloud vs modelli locali) per applicazioni di NLP.
- Ti cimenterai con i primi casi d'uso , sperimentando la generazione creativa di testo, il riassunto automatico, la traduzione e la risposta a domande, sfruttando la potenza dell'AI generativa.
- Diventerai un esperto di Prompt Engineering , imparando a formulare istruzioni efficaci per ottenere risultati ottimali dai modelli linguistici nel contesto del Natural Language Processing.
- Padroneggerai le librerie e i framework chiave , come Hugging Face Transformers e LangChain, per semplificare lo sviluppo di applicazioni avanzate di machine learning e NLP.
- Scoprirai le tecniche di Embeddings e Retrieval-Augmented Generation (RAG) per dotare i tuoi LLM di conoscenza esterna e migliorare la qualità delle risposte nelle tue applicazioni di AI generativa.
- Apprenderai le basi del Fine-tuning per personalizzare i modelli linguistici su compiti o stili specifici nel campo del Natural Language Processing.
- Imparerai le pratiche per il deployment delle tue applicazioni LLM su cloud, la valutazione delle performance e le considerazioni etiche e di sicurezza nello sviluppo di sistemi di intelligenza artificiale.
Importante: questo corso non è un “corso unico e definitivo su tutto il mondo LLM”, ma il primo passo ragionato per orientarti, capire gli strumenti e iniziare a costruire. Gli argomenti più avanzati (fine-tuning spinto, ottimizzazione, architetture enterprise) richiedono moduli dedicati.
Le competenze in LLM sono tra le più richieste ad oggi. Sviluppatori con queste skill possono aspirare a:
- Stipendi 40-60% superiori alla media;
- Posizioni in aziende innovative e startup;
- Opportunità di consulenza freelance ad alto valore;
- Possibilità di creare i propri prodotti AI.
A chi è rivolto questo corso:
- Sviluppatore che vuole specializzarsi in intelligenza artificiale;
- Data Scientist che vuole padroneggiare i Large Language Models;
- Tech Lead che deve implementare soluzioni AI in azienda;
- Imprenditore che vuole creare prodotti intelligenti;
- Chiunque voglia acquisire competenze concrete in LLM (dalle basi ai livelli avanzati).
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