CGKOPCA |

OpenAI API with Python and Collateral - Avanzato

Descrizione

Il corso OpenAI API with Python and Collateral - Avanzato è rivolto a Data Scientists, Data Engineer e ML Engineer. Questi professionisti devono già possedere conoscenze e competenze sull'intelligenza artificiale generativa e sulla programmazione Python, inclusa l'interazione con le API. Il corso offre la possibilità di sviluppare sistemi complessi per la gestione di dati in forma testuale. 

Durante il corso, i partecipanti avranno l'opportunità di ampliare il proprio bagaglio tecnologico. Impareranno a sviluppare sistemi che sfruttano le potenzialità delle funzionalità di AI Generativa, in particolare nell'interazione con i Large Language Models (LLM) offerti da OpenAI. 

I partecipanti potranno, infatti, apprendere come sviluppare un sistema che interagisca con la documentazione aziendale e astrarre il software che utilizza di API di OpenAI. Inoltre, il corso si propone come guida per superare la semplice concezione di ChatBot, approfondendo il concetto di Intelligenza Artificiale come elemento chiave. 

Il corso introduce il concetto di AI Generativa attraverso una panoramica sullo strumento e sulle sue applicazioni in vari contesti. Dopodiché, ripercorre in modo approfondito i concetti di chatbot, bot e agenti virtuali concentrandosi sulle loro peculiarità. 

Nella seconda parte del corso, invece, i partecipanti apprenderanno alcune delle tecniche avanzate per la creazione di prompt efficaci e come utilizzare gli API di OpenAI per ottenere risultati ottimali. In ultimo, il corso esplora il concetto di embeddings introducendo le applicazioni per la ricerca semantica, il question answering e altri scenari di business. 

Durante il corso verranno affrontati casi studio e scenari reali in cui l’AI Generativa può essere utilizzata per migliorare l’efficienza aziendale. 

In ultimo, il corso richiede l’utilizzo di Open AI o Azure Open AI – a seconda della scelta potrebbero variare alcune tematiche e strumenti utilizzati. 

Dettagli Corso

PERSONALIZZA:
Promozioni:
Calendario:
Sede:
Milano, Roma, Padova, Online
LIVELLO:
Avanzato
DURATA:
2 giorni

Destinatari

Il corso è rivolto a Developer, Data Scientist, Data Engineer, ML Engineer. 

Obiettivi

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di: 

  • Aprire uno strumento per interazione con Python 
  • Arricchire la propria cassetta degli attrezzi per sviluppare sistemi con funzionalità di AI generativa tramite il linguaggio Python che si appoggiano a: 
  • Parser – per estrarre informazioni e arricchire il dato 
  • Agenti virtuali - per call customer care, presale information 
  • Embedding per la ricerca semantica – biblioteche aziendali con vector database 
  • Applicazioni degli Embedding in progetti datascience – utilizzo di commenti dei clienti, arricchimento del dato non strutturato 
  • Utilizzare, in Python, API di Open AI e libreria LangChain 

Per partecipare al corso è necessario: 

  • l'End Point di Open AI (tramite OpenAI o Azure Open AI) 
  • Capacità di sviluppo in Python 
  • API di Open AI tramite Python 
  • Creazione e gestione ambienti virtuali e librerie Python tramite miniconda o altro 
  • Comprensione minima programmazione classi e oggetti 
  • Conoscenze relative 
  • Intelligenza Artificiale Generativa 
  • funzionamento di Foundationals Models e Large Language Models 
  • Interazione con LLM tramite tecniche di ottimizzazione dei prompt 
  • OpenAI e loro prodotti 
  • Installazione di miniconda per lo sviluppo in locale e visual studio code 

Modulo 1: Generative AI with TEXT: Prompt Engineering for Developers

  1. Introduction: how can do LLM
  2. Best Practices
  3. Advance techniques
  4. Prompt for
    1. business applications
    2. chatbot development

 

Modulo2: LangChain a useful tool for LLM applications

  1. Introduction: needs
  2. Loading and preparing external data for chatbots
  3. LangChain Expression Language (LCEL), Chains, and Agents
  4. Tools, Troubleshooting, and Evaluation

 

Modulo 3: Introduction to Embeddings with the OpenAI API

  1. What are embeedings?
  2. Semantic Search and Q&A
  3. Embeddings for AI applications
  4. Short Intro to Vector Database and Platform with vector search index
    1. vector search index
    2. vector search database

Modulo4: Retrieval with LLM and RAG (Retrieval Augmentation Generation)

  1. What
  2. How and Scenario

Recensioni

Lascia una recensione

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

Corso personalizzato?

Mai stato così semplice!
OpenAI API with Python and Collateral - Avanzato su misura per te

Calendario

Richiedi informazioni

Mai stato così semplice!
OpenAI API with Python and Collateral - Avanzato su misura per te