MOC AI 3016 - Develop custom copilots with Azure AI Studio
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MOC AI 3016 - Develop custom copilots with Azure AI Studio

Il corso AI-3016 – Develop Generative AI Apps in Azure è pensato per chi desidera acquisire competenze pratiche nello sviluppo di applicazioni basate su modelli linguistici generativi, sfruttando l’ecosistema Azure. Attraverso un percorso guidato, i partecipanti imparano a utilizzare Azure AI Foundry per esplorare, distribuire e personalizzare modelli, creare agenti conversazionali su dati proprietari e sviluppare soluzioni AI integrate con prompt flow. Il corso affronta anche aspetti fondamentali come l’ottimizzazione delle performance, il fine-tuning dei modelli e la valutazione dei risultati, con un’attenzione particolare alla progettazione di soluzioni responsabili e sicure. È un’opportunità concreta per comprendere il ciclo di vita completo di un’applicazione AI generativa e per mettere subito in pratica quanto appreso attraverso esercitazioni hands-on.

Questo corso è erogato in collaborazione con Pipeline Srl, Microsoft Learning Partner, centro autorizzato all’erogazione di corsi ufficiali Microsoft.

Microsoft Copilot

Cosa imparerai

  • Descrivere le funzionalità offerte dal portale Azure AI Foundry
  • Utilizzare Azure AI Foundry per effettuare il provisioning e gestire una risorsa Azure dedicata all’intelligenza artificiale
  • Usare Azure AI Foundry per creare e amministrare un progetto di AI
  • Comprendere quando è opportuno adottare Azure AI Foundry
  • Approfondire il ciclo di vita dello sviluppo nella creazione di applicazioni basate su modelli linguistici
  • Comprendere il funzionamento di un prompt flow
  • Esplorare i componenti fondamentali necessari per lavorare con il prompt flow
  • Riconoscere l’importanza di definire una base solida per un modello linguistico tramite RAG (Retrieval Augmented Generation)
  • Indicizzare i dati con Azure AI Search per renderli disponibili alla consultazione da parte dei modelli linguistici
  • Creare un copilota basato su RAG utilizzando i propri dati all’interno di Azure AI Foundry
  • Descrivere un processo completo per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale generativa in modo responsabile
  • Individuare e prioritizzare i potenziali rischi associati a una soluzione di AI generativa
  • Misurare l’impatto di eventuali danni in una soluzione di AI generativa
  • Mitigare i rischi identificati in una soluzione di AI generativa
  • Prepararsi alla distribuzione e alla gestione responsabili di una soluzione di AI generativa

Pianificare e prepararsi per sviluppare soluzioni di intelligenza artificiale su Azure

  • Introduzione
  • Cos’è l’intelligenza artificiale?
  • Servizi Azure AI
  • Azure AI Foundry
  • Strumenti per sviluppatori e SDK
  • Intelligenza artificiale responsabile
  • Esercitazione: Prepararsi a un progetto di sviluppo AI

Scegliere e distribuire modelli dal catalogo modelli nel portale Azure AI Foundry

  • Introduzione
  • Esplorare il catalogo modelli
  • Distribuire un modello su un endpoint
  • Ottimizzare le prestazioni del modello
  • Esercitazione: Esplorare, distribuire e chattare con modelli linguistici

Sviluppare un’app AI con l’SDK di Azure AI Foundry

  • Introduzione
  • Cos’è l’SDK di Azure AI Foundry?
  • Lavorare con le connessioni del progetto
  • Creare un client di chat
  • Esercitazione: Creare un’app di chat generativa

Iniziare con Prompt Flow per sviluppare app basate su modelli linguistici in Azure AI Foundry

  • Comprendere il ciclo di vita dello sviluppo di un’app basata su LLM
  • Comprendere i componenti principali ed esplorare i tipi di flusso
  • Esplorare connessioni e runtime
  • Esplorare varianti e opzioni di monitoraggio
  • Esercitazione: Iniziare con Prompt Flow

Creare un agente basato su RAG con i propri dati utilizzando Azure AI Foundry

  • Comprendere come ancorare il proprio modello linguistico
  • Rendere i propri dati ricercabili
  • Creare un agente con Prompt Flow
  • Esercitazione: Creare un agente personalizzato che utilizza i propri dati

Eseguire il fine-tuning di un modello linguistico con Azure AI Foundry

  • Comprendere quando eseguire il fine-tuning di un modello linguistico
  • Preparare i dati per il fine-tuning di un modello di completamento chat
  • Esplorare il fine-tuning dei modelli linguistici in Azure AI Studio
  • Esercitazione: Eseguire il fine-tuning di un modello di base

Valutare le prestazioni delle app di intelligenza artificiale generativa con Azure AI Foundry

  • Valutare le prestazioni del modello
  • Valutare manualmente le prestazioni di un modello
  • Valutare le prestazioni delle proprie app di intelligenza artificiale generativa
  • Esercitazione: Valutare le prestazioni della propria app di intelligenza artificiale generativa

Intelligenza artificiale generativa responsabile

  • Pianificare una soluzione di intelligenza artificiale generativa responsabile
  • Identificare i potenziali danni
  • Misurare i potenziali danni
  • Mitigare i potenziali danni
  • Gestire una soluzione di intelligenza artificiale generativa responsabile
  • Esercitazione: Esplorare i filtri dei contenuti in Azure AI Studio


Conoscere i concetti e i servizi AI fondamentali di Azure. A tal fine è consigliabile aver frequentato il corso AI-900 – Azure AI Fundamentals o possedere competenze equivalenti. E’ inoltre necessario avere familiarità con la programmazione Python o C#.

  • Data scientist
  • Sviluppatore Software
  • AI engineer
  • Documentazione didattica ufficiale Microsoft Learn accessibile via web, di durata illimitata;
  • un ambiente di laboratorio con macchine virtuali accessibili online;  
  • un attestato di frequenza inviato via e-mail una settimana dopo il termine del corso.


F.A.Q.

Assolutamente sì. Progettiamo il percorso formativo in base alle esigenze della tua azienda: livello dei partecipanti, obiettivi professionali, settore di attività e competenze richieste. Insieme definiamo contenuti, durata, esercitazioni e modalità di valutazione, assicurando un corso completamente su misura.

Puoi scegliere la soluzione più comoda: formazione in presenza presso la tua sede oppure in modalità Aula Virtuale, con docente in diretta, interazione costante e materiale digitale condiviso. Possiamo anche combinare entrambe le modalità per un’esperienza blended più efficace.

Non ci sono limiti rigidi: possiamo organizzare corsi per piccoli team o per interi reparti. Per garantire la massima qualità formativa, consigliamo gruppi omogenei e dimensioni definite insieme in base agli obiettivi del corso.

Certamente. Pianifichiamo insieme calendario, orari e ritmo delle sessioni per minimizzare l’impatto sulle attività aziendali. Possiamo organizzare il corso in orario diurno, serale, oppure articolato in più moduli distribuiti nel tempo.

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