Corso di Machine Learning & AI Development

Il corso in Machine Learning & AI Development offre un percorso formativo tecnico e al contempo accessibile. Progettato per superare l’approccio del semplice utente finale, il programma mira a formare veri e propri sviluppatori fornendo competenze solide e operative sulle moderne tecnologie di Intelligenza Artificiale.

Il percorso didattico esplora nel dettaglio i seguenti pilastri:

• Machine & Deep Learning: Metodologie per la progettazione, l’addestramento e la validazione dei modelli predittivi.
• Computer Vision: Tecniche, algoritmi e casi d’uso concreti per l’elaborazione e l’analisi delle immagini.
• NLP e Generative AI: Fondamenti di Natural Language Processing, architetture Transformer e studio dei Large Language Models (LLM).
• Architetture Avanzate: Sviluppo e ingegnerizzazione di applicazioni enterprise basate su LLM e sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• Sistemi Agentici: Paradigmi emergenti, tra cui AI Agents, integrazione di strumenti esterni (Tool Use) e apprendimento interattivo.
• Governance e Gestione del Rischio: Analisi critica dei limiti tecnologici, identificazione dei failure cases e mitigazione dei rischi in contesti reali.

L’intera componente laboratoriale è sviluppata in Python. Questa scelta didattica riflette lo standard industriale assoluto per lo sviluppo in ambito AI/ML, permettendo agli studenti di operare sul linguaggio più richiesto dal mercato, che unisce un’eccezionale accessibilità a un vastissimo ecosistema di librerie specializzate.

Per partecipare al Corso di Machine Learning & AI Development è necessario avere:

• 18 anni compiuti
• Non obbligatoria ma preferibile una conoscenza base della logica di programmazione; tuttavia, i moduli iniziali sono strutturati per armonizzare le competenze tecniche, garantendo un corretto allineamento su Python anche per i profili meno esperti.

Scrivi a segreteria@dbgameacademy.it o chiama il (+39) 02 21118528 se hai già frequentato corsi di programmazione o AI per accedere alla promo studenti a te dedicata!

Il corso ha un approccio estremamente pratico: imparerai a costruire un prototipo guidato e funzionante, progettato per consolidare le tue competenze step-by-step senza richiedere hardware avanzato o setup complessi.

Partendo da un solido nucleo comune, imparerai a gestire l’intero ciclo di vita di un progetto AI attraverso queste fasi chiave:

• Gestione dei dati: caricamento, pulizia e preparazione ottimale.
• Modellazione di base: creazione di una baseline semplice per avere un punto di riferimento.
• Rappresentazioni avanzate: utilizzo pratico di embeddings e modelli pre-addestrati.
• Information Retrieval: implementazione di sistemi di ricerca per similarità.
• Analisi critica: valutazione minima dei risultati, troubleshooting degli errori e discussione consapevole dei limiti tecnici.

A partire da queste fondamenta, imparerai a specializzare il tuo progetto scegliendo uno di questi due percorsi guidati:

• Computer Vision e Anomaly Detection: un approccio più leggero e visuale, ottimizzato per funzionare fluidamente anche su normali CPU.
• LLM, RAG e Agenti Controllati: un focus sui sistemi generativi, l’elaborazione del testo e le knowledge base, con una gestione flessibile del modello linguistico in base alle tue risorse hardware.

L’intero percorso è studiato per garantirti un apprendimento strutturato, riproducibile e didatticamente sicuro, evitandoti la dispersione di progetti troppo liberi e focalizzandosi su risultati concreti.

• Lezioni in live streaming, tenute in diretta dallo Specialist Trainer, in cui vengono trattati gli argomenti principali della materia
• Prove pratiche per applicare in modo concreto le nozioni acquisite 
• Interazione online su Discord per condividere idee, ricevere feedback e collaborare con i compagni di corso

Chi fa questo percorso si posiziona sul mercato come figura tecnica ad alto valore aggiunto: professionisti capaci di fare da ponte tra la ricerca teorica sull’Intelligenza Artificiale e la reale ingegnerizzazione del software. Il profilo in uscita non si limita a integrare strumenti pronti all’uso, ma comprende l’architettura dei modelli, le dinamiche di addestramento e le logiche di controllo, risultando in grado di progettare, ottimizzare e distribuire soluzioni IA scalabili, sicure e orientate ai processi aziendali.

• AI / ML Developer: Progetta, addestra e integra modelli di Machine Learning e Deep Learning all’interno di applicazioni e infrastrutture software.
• Generative AI & LLM Engineer: Specializzato nello sviluppo di soluzioni basate su Large Language Models, nella creazione di pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) e nell’integrazione di sistemi ad agenti autonomi.
• Computer Vision Developer: Realizza algoritmi per l’elaborazione di immagini e video, con applicazioni nell’automazione industriale, nel controllo qualità, nella diagnostica e nella videosorveglianza avanzata.
• NLP Engineer (Natural Language Processing): Sviluppa sistemi per l’analisi del testo, la classificazione dei documenti, la ricerca semantica e l’interazione conversazionale.
• AI Integrator & Solution Specialist: Figura tecnica focalizzata sul coniugare i sistemi enterprise tradizionali con i nuovi strumenti di IA, valutando fattibilità, costi, limiti e rischi operativi.

Gli iscritti, alla fine del corso, avranno la possibilità di visionare le offerte lavorative pubblicate sulla piattaforma di Job Placement DBGA Careers, cogliendo nuove opportunità e ampliando i propri orizzonti professionali.