Integra la programmazione con l'intelligenza artificiale nello sviluppo dei tuoi software .NET
Corso Programmazione AI con il metodo SVILUPPATORE MIGLIORE
Sfrutta il potere dell'Intelligenza Artificiale per trasformare il modo in cui sviluppi software. Integra LLM, Machine Learning e AI generativa nelle tue applicazioni .NET
Mentore 1 a 1 Sul TUO codice Risultati misurabili
L'AI non è più un esperimento. È un vantaggio competitivo per le aziende che sanno come integrarla nei propri prodotti e processi.
Ma la differenza tra "usare ChatGPT" e integrare l'AI nei propri applicativi .NET è enorme. La prima è una commodity. La seconda è un asset strategico che i tuoi concorrenti non hanno.
Questo percorso è per team .NET che vogliono integrare AI generativa, LLM e Machine Learning nelle proprie applicazioni — non come gadget, ma come funzionalità core che generano valore per il business.
Cosa impari: il programma completo
2 fasi, 8 moduli di formazione intensiva sul TUO codice.
2 fasi, 8 moduli di formazione intensiva sul TUO codice.
FASE 1 — Fondamenta AI per Developer (Settimane 1-4)
AI Fundamentals per Developer
Non devi diventare un data scientist. Devi capire l'AI da sviluppatore — cosa funziona, cosa no, e come integrarla nelle tue applicazioni .NET.
Programma
- Concetti ML essenziali: training, inference, fine-tuning
- LLM: come funzionano GPT, Claude, Gemini sotto il cofano
- Prompt engineering: tecniche per output affidabili
- Token, contesto, temperatura: parametri che contano
- Costi AI: calcolare budget per token e API call
- Quando l'AI serve e quando è over-engineering
Risultato
Capisci l'AI da sviluppatore. Sai cosa è possibile, cosa costa e quando ha senso usarla nel tuo progetto.
Semantic Kernel
Semantic Kernel è l'SDK Microsoft per orchestrare AI in .NET. È lo strumento che trasforma le chiamate LLM in funzionalità di prodotto.
Programma
- Kernel setup: configurazione, provider, modelli
- Plugin e function calling: estendere l'AI con codice C#
- Planner: orchestrazione automatica di task complessi
- Memory e embeddings: contesto persistente
- Chat history e conversation management
- Filters e middleware per controllo input/output
Risultato
AI orchestrata in .NET. Le tue applicazioni chiamano LLM con pattern strutturati, non con stringa concatenata.
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI è la versione enterprise di OpenAI — compliance, SLA, data residency. Qui impari a usarla per scenari di produzione reali.
Programma
- GPT-4 e GPT-4o: Chat Completion, system prompt, best practice
- Embeddings: vettorializzazione testo per ricerca semantica
- Function Calling: far eseguire azioni reali all'AI
- DALL-E e Whisper: immagini e speech-to-text
- Rate limiting, retry policy e resilienza
- Content filtering e responsible AI su Azure
Risultato
AI generativa enterprise-grade. Le chiamate OpenAI sono sicure, resilienti e conformi alle policy aziendali.
ML.NET
Non tutto richiede un LLM. Per classificazione, anomaly detection e predizione, ML.NET è la soluzione nativa .NET — senza Python, senza cloud.
Programma
- ML.NET pipeline: data loading, training, evaluation
- Classification: spam detection, categorizzazione documenti
- Regression: predizione valori numerici
- Anomaly detection: identificare outlier nei dati
- Model Builder: training assistito in Visual Studio
- Deploy modello: integrazione in API e applicazioni
Risultato
Machine learning nativo in .NET. Classifichi, predici e rilevi anomalie senza dipendere da servizi cloud.
FASE 2 — Scenari Avanzati e Produzione (Settimane 5-8)
RAG Pattern e Vector Database
Il RAG pattern è ciò che permette all'AI di rispondere sui TUOI dati — documenti aziendali, knowledge base, manuali tecnici. È il caso d'uso più richiesto.
Programma
- Architettura RAG: indexing, retrieval, generation
- Vector database: Qdrant, ChromaDB, Azure AI Search
- Chunking strategy: come spezzare i documenti
- Embedding model: scelta e ottimizzazione
- Semantic ranking e relevance tuning
- Chatbot aziendale end-to-end su documenti interni
Risultato
Chatbot aziendali che rispondono sui tuoi dati. L'AI non inventa — cerca nei tuoi documenti e genera risposte accurate.
AI-Assisted Development
L'AI non serve solo nei prodotti — serve nello sviluppo stesso. GitHub Copilot, prompt engineering per codice e automazione dei task ripetitivi.
Programma
- GitHub Copilot: configurazione, prompt, best practice
- Prompt engineering per refactoring e code review
- Generazione test automatica con AI
- Documentazione assistita: commenti, README, API doc
- Code migration assistita: VB → C#, .NET Framework → .NET
- Limiti dell'AI-assisted: quando fidarsi e quando no
Risultato
Produttività moltiplicata. L'AI ti assiste nel coding quotidiano — ma sai quando fidarti e quando verificare.
Governance e Qualità AI
L'AI in produzione senza governance è un rischio legale e reputazionale. Qui impari a controllare output, costi e compliance.
Programma
- Output validation: verificare accuratezza delle risposte
- Guardrail: content filtering, topic restriction, safety
- Bias detection e mitigazione
- Cost management: monitoring token usage, budget alert
- Audit trail: logging chiamate AI per compliance
- GDPR e data privacy: cosa inviare e cosa no
Risultato
AI controllata e conforme. L'output è validato, i costi sono sotto controllo e la compliance è garantita.
Produzione e Scaling
Un prototipo AI che funziona in demo è facile. Un sistema AI in produzione con migliaia di utenti è un'altra storia.
Programma
- Deploy modelli: containerizzazione, scaling, endpoint
- Caching intelligente: evitare chiamate duplicate all'LLM
- Queue e background processing per task AI pesanti
- Monitoring: latenza, error rate, quality metrics
- A/B testing: confrontare modelli e prompt
- Fallback strategy: cosa fare quando l'AI non risponde
Risultato
Sistema AI in produzione che scala. Le performance sono monitorate, i costi ottimizzati e i fallback gestiti.
A chi è rivolto questo percorso
CTO che vuole l'AI come vantaggio competitivo
Volete integrare AI nei vostri prodotti ma non sapete da dove partire. Cercate un approccio pragmatico, non accademico — AI che genera valore per il business.
Sviluppatore .NET che vuole integrare AI
Volete padroneggiare l'integrazione AI in .NET per costruire funzionalità intelligenti: chatbot, analisi predittiva, automazione, assistenti virtuali.
Team che vuole aggiungere AI ai prodotti esistenti
Avete applicazioni .NET in produzione e volete arricchirle con funzionalità AI senza riscriverle. Semantic Kernel, RAG, LLM integration — tutto con C#.
Chi è Matteo Migliore
Cosa dicono i professionisti che hanno seguito il percorso
Matteo riesce a spiegare anche le nuove tecnologie con padronanza assoluta. Ci ha mostrato come integrare strumenti moderni nelle nostre applicazioni .NET con un approccio concreto e immediatamente applicabile.
Esperto di Business Intelligence — Cotonella S.p.a.
Oltre agli argomenti specifici del corso, Matteo trasferisce trucchi e suggerimenti su progettazione, testing e architettura. Questo approccio a 360 gradi ha cambiato il nostro modo di affrontare le nuove tecnologie.
Analista Software — Wakiwi
Investimento e percorso
I percorsi sono strutturati su misura in base al numero di partecipanti, durata e complessità del progetto.
Compila il modulo per ricevere il programma completo e un preventivo personalizzato in base alle tue esigenze specifiche.
Percorso Individuale
1 partecipante, mentoring personalizzato
- 8 moduli completi
- Sessioni live bisettimanali 1-to-1
- Accesso piattaforma 12 mesi
- Supporto continuo via chat
Percorso Team
2-3 partecipanti, trasformazione di reparto
- 8 moduli completi
- Integrazione AI su codebase aziendale
- Architettura AI reference
- Accesso piattaforma 12 mesi per tutti
Workshop Intensivo
1-2 giorni su temi specifici
- Focus su Semantic Kernel, RAG o LLM
- Fino a 5 partecipanti
- Materiale didattico completo
- Sessione follow-up a 30 giorni
Pronto a integrare l'AI nelle tue applicazioni .NET?
Compila il modulo e ricevi tutte le informazioni sul percorso formativo AI per sviluppatori .NET. Analizziamo il tuo scenario e il percorso migliore per te o il tuo team.
Analisi gratuita Valutiamo le opportunità AI per le vostre applicazioni
Parli con un nostro tutor Non con un commerciale, ma con un vero esperto che ti seguirà
Indicazioni pratiche Ricevi indicazioni utili anche se decidi di non proseguire
Domande frequenti
No. Il percorso è per sviluppatori .NET che vogliono integrare AI nelle applicazioni, non per data scientist. Si parte dalle fondamenta dell'integrazione AI.
La durata è personalizzata in base agli obiettivi. I percorsi tipici vanno da 3 a 6 mesi, con sessioni bisettimanali.
Il percorso copre sia Azure OpenAI Service che Semantic Kernel, con pattern applicabili a qualsiasi provider LLM. La scelta specifica dipende dalle esigenze del progetto.
Sessioni live bisettimanali con accesso alla piattaforma con materiali, registrazioni e esempi avanzati.