flutter
01 Flutter Sviluppo Avanzato
Pattern di produzione, performance e architettura
3 giorni Avanzato
Da
€1800
/persona
Vedi Corso Programmazione con Large Language Model
Costruisci applicazioni AI production-ready con gli LLM
3 giorni (21h)
Intermedio
In presenza
Remoto
Max 12 partecipanti
A partire da
€1800
/persona
- Ambiente lab pre-configurato
- Materiali didattici inclusi
- Certificato di completamento
- Supporto post-corso
Preventivi personalizzati per team
Ci Hanno Scelto
Unisciti ai professionisti di aziende leader che si sono formati con noi
A Chi È Rivolto
A Chi È Rivolto
Questo corso è progettato per:
- Sviluppatori software che vogliono integrare LLM nelle applicazioni
- Technical lead che valutano capacità AI per i loro prodotti
- Data engineer che costruiscono pipeline RAG
- Team di prodotto che prototipano funzionalità AI-powered
Questo corso NON è per:
- Chi cerca teoria ML/deep learning (questo corso è applicativo)
- Ruoli non tecnici senza esperienza di coding
Cosa Imparerai
Cosa Imparerai
Alla fine di questo corso, sarai in grado di:
- 1 Progettare prompt efficaci per output consistenti e affidabili
- 2 Costruire sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- 3 Implementare pattern di function calling e tool use
- 4 Gestire streaming, caching e ottimizzazione costi
- 5 Deployare applicazioni LLM in produzione in modo sicuro
Prerequisiti
Prima di partecipare, dovresti avere:
- Competenza in almeno un linguaggio di programmazione (Python, TypeScript, etc.)
- Comprensione base di API e sviluppo web
- Familiarità con ChatGPT o tool simili come utente
Programma del Corso
3-Giorni Programma del Corso
Cosa tratterai ogni giorno
Giorno 1 Fondamenti LLM e Prompt Engineering
6 argomenti • 7h
Giorno 1
Fondamenti LLM e Prompt Engineering
6 argomenti • 7h
Mattina
- Panorama LLM (GPT-4, Claude, modelli open-source)
- Come funzionano gli LLM (senza matematica)
- Basi delle API e autenticazione
Lab Pratico: Setup ambiente di sviluppo e prime chiamate API
Pomeriggio
- Principi di prompt engineering
- System prompt e design delle conversazioni
- Formattazione output (JSON mode, output strutturati)
Lab Pratico: Costruire una pipeline di estrazione dati affidabile
Giorno 2 RAG e Vector Database
6 argomenti • 7h
Giorno 2
RAG e Vector Database
6 argomenti • 7h
Mattina
- Architettura RAG e componenti
- Embedding e ricerca per similarità
- Vector database (Pinecone, Weaviate, pgvector)
Lab Pratico: Costruire un sistema Q&A su documenti da zero
Pomeriggio
- Strategie di chunking ed elaborazione documenti
- Ricerca ibrida (semantica + keyword)
- Valutazione e metriche di qualità
Lab Pratico: Ottimizzare le performance RAG con documenti reali
Giorno 3 Pattern Avanzati e Produzione
6 argomenti • 7h
Giorno 3
Pattern Avanzati e Produzione
6 argomenti • 7h
Mattina
- Function calling e tool use
- Agent e ragionamento multi-step
- Gestione errori e strategie di fallback
Lab Pratico: Costruire un AI agent con accesso a tool
Pomeriggio
- Streaming e risposte real-time
- Caching e ottimizzazione costi
- Monitoring, guardrail e sicurezza
Lab Pratico: Deployare un'applicazione LLM production-ready
Il Nostro Approccio
Non il Solito Corso Video
Ogni partecipante riceve un ambiente cloud pre-configurato con strumenti reali e assistenza dell'istruttore.
Ambienti Reali
Lavora su infrastruttura cloud reale, non simulatori. Cluster Kubernetes, VM, database—tutto production-grade.
Accesso Desktop Remoto
L'istruttore può unirsi alla tua sessione quando sei bloccato—vede esattamente quello che vedi tu e ti guida.
Zero Tempo di Setup
Niente "passiamo la prima ora a installare tool." Gli ambienti sono pre-configurati—inizi subito a imparare.
60% Tempo Pratico
La maggior parte del giorno è dedicata ai lab. Il resto? Demo dal vivo, slide e trucchi del mestiere dal trainer.
training-lab-01
$ kubectl get pods -n training
NAME READY STATUS AGE
webapp-6d9f7b5c4-x2kl9 1/1 Running 2m
api-7f8d9c6b5-m3nj8 1/1 Running 2m
db-5c4d3b2a1-p4qr7 1/1 Running 2m
$ _
60%
pratica hands-on
100%
ambienti reali
L'istruttore può unirsi
FD
CKA
CKAD
Il Tuo Istruttore
Francesco Donzello
Lead Instructor & Fondatore
Francesco è un software engineer e Kubernetes administrator certificato con oltre 10 anni di esperienza nella costruzione di sistemi in produzione. Ha fondato Fraway nel 2016 e da allora ha formato oltre 1000 professionisti in tutta Europa su Kubernetes, Go, Flutter e sviluppo LLM. Il suo approccio alla formazione enfatizza la pratica hands-on con ambienti reali—non simulatori—garantendo che i partecipanti possano applicare le competenze immediatamente nel loro lavoro.
Istruttore certificato CKA e CKAD
Oltre 1000 professionisti formati dal 2016
Professionista attivo che costruisce sistemi in produzione
Formazione erogata per KPMG, Unicredit, Almaviva
1000+
Professionisti Formati
10+
Anni di Esperienza
6
Paesi
Testimonianze
Cosa Dicono i Partecipanti
FAQ
Domande Frequenti
Domande comuni su questo corso
01Quale provider LLM usate nel corso?
Quale provider LLM usate nel corso?
Usiamo principalmente l'API di OpenAI per consistenza, ma i concetti si applicano a Claude, Gemini e modelli open-source. Discutiamo i trade-off tra provider e mostriamo esempi con API multiple.
02Ho bisogno delle mie API key?
Ho bisogno delle mie API key?
Forniamo crediti API per gli esercizi lab. Se vuoi continuare a praticare dopo il corso, avrai bisogno dei tuoi account con i provider scelti.
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