Introduzione al Prompt Engineering per la AI Generativa: ChatGPT, Agenti Autonomi, Diffusion Models e MidJourney

Questo corso intensivo di tre giorni fornisce una comprensione approfondita del Prompt Engineering applicato ai modelli generativi di testo e immagini.

I partecipanti impareranno tecniche avanzate per ottimizzare le interazioni con ChatGPT, agenti autonomi e modelli di diffusione come MidJourney, esplorando strumenti come LangChain, database vettoriali e sistemi avanzati di generazione testuale e visiva.

• Comprendere i principi fondamentali del Prompt Engineering
• Applicare tecniche avanzate per la generazione di testo con ChatGPT
• Integrare database vettoriali per ottimizzare le risposte AI
• Sviluppare agenti autonomi con memoria e strumenti avanzati;
• Utilizzare modelli di diffusione per la generazione di immagini
• Implementare best practices per ottimizzare il costo e la qualità dei prompt.

• Data Scientist e Machine Learning Engineer
• Sviluppatori di applicazioni AI
• Professionisti del marketing digitale e della comunicazione
• Designer e creativi digitali

• Giorno 1: Fondamenti del Prompt Engineering e Modelli di Generazione Testuale

• Modulo 1: The Five Principles of Prompting 

• Dare direzione

• Specificare il formato

• Fornire esempi

• Valutare la qualità

• Esercizi pratici su ciascun principio

• Modulo 2: Introduzione ai Modelli di Generazione Testuale 

• Cosa sono i modelli di generazione del testo?

• Evoluzione delle architetture dei Transformer

• Panoramica dei principali modelli: OpenAI GPT-4 e GPT-4V(ision), Google Gemini, Meta Llama, 

Mistral, Anthropic Claude

• Confronto tra modelli e applicazioni pratiche

• Modulo 3: Pratiche Standard per la Generazione Testuale con ChatGPT 

• Creazione di liste e strutture gerarchiche

• Generazione di JSON e YAML

• Traduzione universale con LLMs

• Prompting contestuale e tecniche di estrazione

• Tecniche di riassunto e chunking del testo

• Stima dell’uso di token e costi API

• Sentiment analysis e meta prompting

• Giorno 2: Tecniche Avanzate di Generazione Testuale e Database Vettoriali

• Modulo 4: Tecniche Avanzate di Prompting con LangChain 

• Introduzione a LangChain

• Modelli di chat e streaming

• Prompt Template e LangChain Expression Language (LCEL)

• Output parsers e valutazione

• Function Calling con OpenAI

• Data extraction e query planning

• Prompt chaining e task decomposition

• Modulo 5: Vector Databases con FAISS e Pinecone 

• Introduzione a Retrieval Augmented Generation (RAG)

• Embeddings e caricamento documenti

• Memorizzazione e recupero dati con FAISS

• Implementazione di RAG con LangChain

• Alternative ai database vettoriali

• Giorno 3: Agenti Autonomi e Generazione di Immagini

• Modulo 6: Agenti Autonomi con Memoria e Strumenti 

• Introduzione alla catena del pensiero (Chain-of-Thought)

• Architettura e funzionamento degli agenti

• Differenze tra OpenAI Functions e ReAct

• Creazione di agenti personalizzati con LCEL

• Implementazione della memoria negli agenti

• Framework avanzati per agenti

• Modulo 7: Introduzione ai Modelli di Diffusione per la Generazione di Immagini 

• DALL-E e OpenAI

• MidJourney: tecniche di prompting

• Stable Diffusion: applicazioni e tuning

• Google Gemini e generazione di immagini

• Introduzione al text-to-video

• Conclusione e Discussione Finale

• Riepilogo dei concetti appresi

• Best practices per l’applicazione del Prompt Engineering

• Q&A e discussione sui casi d’uso reali

• Metodologia Didattica:

• Lezioni teoriche con dimostrazioni pratiche

• Workshop interattivi su tecniche di Prompt Engineering

• Simulazioni e test pratici

• Analisi di casi studio reali