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Presentazione del corso

Azure OpenAI Service offre l’accesso a potenti modelli linguistici di OpenAI, tra cui GPT, il fondamento di ChatGPT. Questi modelli consentono a soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) di comprendere, conversare e generare contenuti. Gli utenti possono accedere al servizio tramite API REST, SDK e Azure OpenAI Studio.

Il corso Microsoft AI-050, “Develop Generative AI Solutions with Azure OpenAI Service”, fornisce una guida dettagliata su come effettuare il provisioning del servizio Azure OpenAI, distribuire i modelli e integrarli nelle applicazioni di Intelligenza Artificiale generativa.

È importante sottolineare che durante il corso, il trainer dimostrerà alcune applicazioni pratiche realizzabili con i servizi OpenAI. Tuttavia, per esercitarsi con tali servizi dopo il corso, i partecipanti devono disporre di una sottoscrizione Azure con accesso ai servizi OpenAI. L’accesso a tali servizi può essere richiesto attraverso il seguente link: https://aka.ms/oai/access. Assicurarsi di seguire questo procedimento per garantire la disponibilità dei servizi OpenAI per l’allenamento e lo sviluppo post-corso.

Partecipanti

Il pubblico di questo corso comprende sviluppatori di software e data scientist che devono utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni per l’Intelligenza Artificiale generativa. È consigliata una certa esperienza di programmazione, ma il corso sarà utile a chiunque voglia capire come il servizio Azure OpenAI possa essere utilizzato per implementare soluzioni di Intelligenza Artificiale generativa.

Obiettivi

Al termine di questo corso i partecipanti saranno in grado di:

  • Creare una risorsa Azure OpenAI Service e comprendere i tipi di modelli di base Azure OpenAI
  • Utilizzare Azure OpenAI Studio, la console o l’API REST per distribuire un modello di base e testarlo
  • Generare i completamento dei prompt e iniziare a gestire i parametri del modello
  • Comprendere il concetto di ingegneria dei prompt e il suo ruolo nell’ottimizzazione delle prestazioni dei modelli Azure OpenAI
  • Sapere come progettare e ottimizzare i prompt per utilizzare meglio i modelli AI
  • Includere istruzioni chiare, richiedere la composizione dell’output e utilizzare contenuti contestuali per migliorare la qualità delle risposte del modello

Prerequisiti

Per partecipare con profitto a questo corso è necessario:

  • Familiarità con Azure e il portale Azure
  • Esperienza di programmazione con C# o Python

Accesso ai servizi OpenAI: durante il corso il trainer dimostrerà alcune applicazioni realizzabili con i servizi OpenAI. Se a seguito del corso il partecipante vorrà esercitarsi con questi servizi, dovrà avere a disposizione una sottoscrizione Azure con accesso ai servizi OpenAI. L’accesso ai servizi OpenAI può essere richiesto a questo link: https://aka.ms/oai/access.

Contenuti del corso

Fundamentals of Azure OpenAI Service

  • What is Generative AI
  • Describe Azure OpenAI
  • How to use Azure OpenAI
  • Understand OpenAI’s natural language capabilities
  • Understand OpenAI code generation capabilities
  • Understand OpenAI’s image generation capabilities
  • Describe Azure OpenAI’s access and responsible AI policies

Get started with Azure OpenAI Service

  • Access Azure OpenAI Service
  • Use Azure OpenAI Studio
  • Explore types of generative AI models
  • Deploy generative AI models
  • Use prompts to get completions from models
  • Test models in Azure OpenAI Studio’s playgrounds

Build natural language solutions with Azure OpenAI Service

  • Integrate Azure OpenAI into your app
  • Use Azure OpenAI REST API
  • Use Azure OpenAI SDK

Apply prompt engineering with Azure OpenAI Service

  • Understand prompt engineering
  • Write more effective prompts
  • Provide context to improve accuracy

Durata

1 giorno

Lingua

Lingua utilizzata nel corso/dal docente: Italiano
Il materiale didattico è in lingua Inglese

Materiali e bunus

Il corso include:

  • documentazione didattica ufficiale Microsoft Learning accessibile via web, di durata illimitata;
  • un attestato di frequenza inviato via e-mail una settimana dopo il termine del corso.

 

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  • 10 Ore
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Docente

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