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Perché seguire un corso di Agentic AI oggi?
Il panorama dell’Intelligenza Artificiale si sta dividendo: da un lato chi usa l’AI per generare contenuti, dall’altro chi la sfrutta per automatizzare processi. In Impesud abbiamo scelto la seconda strada. Il nostro Corso Agentic AI non è solo un percorso formativo, ma una trasformazione radicale che porta i Large Language Models (LLM) a diventare veri e propri agenti operativi autonomi capaci di percepire, ragionare, pianificare e agire.
Cosa imparerai nel corso Agentic AI
Partecipando al programma, acquisirai competenze pratiche su sei pilastri fondamentali:
Fondamenta Concettuali dell’Agentic AI: Capire la differenza tra i vari paradigmi AI ed esplorare approcci di pianificazione come ReAct e Chain-of-Thought (CoT).
Design e Architettura: Progettare sistemi basati su architetture simboliche, BDI o LLM-based per task specifici.
Implementazione Core: Sviluppare agenti in Python utilizzando i framework più avanzati del settore.
Analisi e Valutazione: Assessment critico delle performance e gestione delle interazioni umano-agente.
Etica e Sicurezza: Navigare le sfide dei sistemi autonomi applicando principi di AI responsabile.
Problem Solving Pratico: Costruire agenti funzionali pronti per applicazioni reali in azienda.
Programma del Corso Agentic AI: 16 Settimane di Innovazione
Il percorso è strutturato per accompagnarti passo dopo passo verso la maestria tecnologica:
| Fase | Modulo | Descrizione Tecnica |
| 0 | Preparatory Module | Refresh di Python, OOP e librerie per data science. |
| 1-3 | Prompt Engineering Foundations | Mastering LLM, tecniche RAG e precisione degli output. |
| 4 | Project Week 1 | Sviluppo di uno Smart Data Processing Agent. |
| 6-8 | Intro to Agentic AI Design | Architetture agentiche, autonomia e protocollo MCP. |
| 9 | Planning & Reasoning | Implementazione di logiche ReAct e Agentic RAG. |
| 10 | Project Week 2 | Creazione di un Automated Research Agent. |
| 12 | Multi-Agent Systems (MAS) | Coordinamento e comunicazione tra agenti multipli. |
| 13-14 | Advanced Agentic AI | Reinforcement Learning e Embodied AI. |
| 15 | Project Week 3 | Sviluppo di un Customer Support Chatbot avanzato. |
| 16 | Masterclass Finale | Visione futura dell’AI e sessione conclusiva. |
Strumenti e Tecnologie
Il corso offre un’esperienza “hands-on” con lo stack tecnologico più richiesto:
Sviluppo: Python, VS Code e Google Colab.
Framework Agentici: LangChain, LangGraph, CrewAI, Autogen e smolagents.
Ragionamento e Dati: DSPy e Vector Database come Chroma o Pinecone.
Modelli: Integrazione nativa con l’ecosistema OpenAI.
Se vuoi scoprire i dettagli tecnici dietro la nostra architettura, leggi l’approfondimento dedicato al primo capitolo sul loop Sense-Think-Act.
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