Intelligenza artificiale

Padroneggia l'IA che trasforma le professioni.

L'intelligenza artificiale ridefinisce le pratiche professionali in tutti i settori. I Learning Workspaces di Mandragore Academy ti permettono di comprendere, utilizzare e padroneggiare i principali strumenti di IA attraverso percorsi formativi arricchiti da un accompagnamento conversazionale intelligente, progettati per trasformare le conoscenze in competenze operative.

Preparatevi per i lavori di oggi e di domani.

Scegli il tuo percorso e sviluppa competenze immediatamente applicabili nella tua attività professionale.

Formazione indipendente — non affiliata né certificata dai produttori delle soluzioni presentate.

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ChatGPT

Padroneggiare ChatGPT

165 percorsi disponibili Visualizza i corsi

Claude AI

Padroneggiare Claude AI

46 percorsi disponibili Visualizza i corsi

Apprendimento automatico

Conoscere il Machine Learning

15 percorsi disponibili Visualizza i corsi

AI Agents e Agentic Systems

Controllare gli agenti di IA

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Anteprima del catalogo

01 Scoperta

Scoprire ChatGPT

IA generativa, modelli GPT, interfaccia, limiti, buone pratiche.

Che cos'è ChatGPT? Intelligenza artificiale generativa e modelli GPT I diversi modelli e i loro usi Comprendere l'interfaccia ChatGPT +4

02 Scoperta

Formulare correttamente le richieste

Obiettivo, contesto, ruolo, vincoli, formato, iterazioni.

Definire un obiettivo chiaro Il corretto contesto Assegna un ruolo a ChatGPT Aggiungere vincoli e criteri +4

03 Standard

Prompt Engineering

Zero-shot, attività complesse, prompt a più fasi, libreria di prompt.

Zero-shot, One-shot e Few-shot Scomporre un compito complesso Progettare prompt a più fasi Generare più soluzioni +4

01 Scoperta

Scoprire Claude

Anthropic, Constitutional AI, Haiku/Sonnet/Opus, differenze rispetto a ChatGPT.

Che cos'è Claude? I modelli Haiku, Sonnet, Opus Claude vs ChatGPT Constitutional AI +4

02 Scoperta

Scrivere correttamente un prompt per Claude

Ruolo, obiettivo, contesto, formato, esempi, tag XML — specificità Claude.

Ruolo e persona Obiettivo chiaro Contesto e background Limitazioni e formato +3

03 Standard

Prompt Engineering Claude

Zero/Few Shot, Chain of Thought, Extended Thinking, Constitutional promptng.

Zero Shot / One Shot / Few Shot Chain of Thought Tree of Thought Extended Thinking — ragionamento visibile +3

01 Livello 1

Comprendere l'apprendimento automatico e inquadrare un problema

Trasformare un’esigenza aziendale in un problema misurabile di Machine Learning e stabilire se il ML è realmente pertinente

Comprendere cosa porta davvero il Machine Learning Distinguere tra apprendimento supervisionato e non supervisionato Identificare classificazione, regressione e altre famiglie di problemi Definire caratteristiche, obiettivi, osservazioni e previsioni +4

02 Livello 1

Preparare ed esplorare i dati per il Machine Learning

costruire un dataset utilizzabile senza introdurre bias, data leakage o incoerenze

Esplorare le distribuzioni, i tipi e la qualità dei dati Gestire valori mancanti e valori anomali Preparare variabili numeriche e categoriche Codificare le categorie senza inserire ulteriori informazioni +4

03 Livello 1

Costruire una prima pipeline ML riproducibile

integrare pretrattamento, addestramento, previsione e valutazione in un flusso di lavoro riproducibile

Installazione di un ambiente ML riproducibile Costruire un baseline con scikit-learn Creare le trasformazioni di pretrattamento Assemblare preprocessing e modellazione con Pipeline +4

01 Livello 1

Comprendere gli agenti di IA e inquadrare un caso d'uso

Distinguere tra assistente, workflow e agente e decidere se l'autonomia agentica apporta davvero valore

Comprendere cosa distingue assistente, workflow e agente Identificare l'obiettivo, l'ambiente, gli strumenti e lo stato Comprendere il ciclo di percezione, decisione, azione e osservazione Definire il livello di autonomia accettabile +4

02 Livello 1

Progettare le istruzioni e il comportamento di un agente

definire un comportamento agentico prevedibile, verificabile e limitato da regole esplicite

Definire il ruolo, l'obiettivo e la responsabilità dell'agente Strutturare vincoli e regole permanenti Separare istruzioni, contesto e dati utente Definire uscite strutturate e schemi attesi +4

03 Livello 1

Fornire strumenti e azioni strutturate a un agente

Consentire a un agente di agire su sistemi esterni con strumenti tipizzati, validati e controllati

Comprendere il ciclo di tool calling Trasformare una funzione in uno strumento tipografico Definire parametri, descrizioni e schemi affidabili Collegare un'API esterna come strumento +4

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