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)
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AI per sviluppatori: capisci cosa usi prima di usarlo
Non devi diventare un data scientist per integrare l'AI nelle tue applicazioni .NET. Ma usare LLM senza capirne il funzionamento porta a scelte costose e output inaffidabili. Qui costruiamo le basi tecniche che ogni sviluppatore .NET deve avere per decidere bene.
Programma
- Training, inference e fine-tuningCome funzionano i modelli AI e cosa significa per le decisioni tecniche che prendi ogni giorno
- Architettura transformerCome funzionano GPT, Claude e Gemini, non è magia ma un sistema sfruttabile consapevolmente
- Prompt engineeringCome scrivere prompt che producono output affidabili e ripetibili riducendo le allucinazioni
- Token, contesto e temperaturaCome questi parametri decidono qualità, costo e comportamento di ogni chiamata API
- Costo reale dell'integrazione AICome calcolare budget per token, prevedere le API call e confrontare i provider
- Quando l'AI aggiunge valoreCome riconoscere i casi d'uso genuini e scartare l'hype che brucia mesi di sviluppo
Risultato
Capisci l'AI da sviluppatore. Sai cosa è possibile, cosa costa e quando ha senso integrarla nel tuo prodotto.
- 2
Semantic Kernel: orchestra l'AI con codice C# strutturato
Semantic Kernel è l'SDK Microsoft per orchestrare AI in .NET. Chiamare un LLM con stringhe concatenate è un prototipo, non un prodotto: Semantic Kernel trasforma le chiamate in funzionalità strutturate e manutenibili. Qui impari a usarlo per costruire logica AI che dura nel tempo.
Programma
- Configurazione multi-providerCome collegare OpenAI, Azure OpenAI, Ollama e modelli locali da un'unica API unificata
- Plugin C# per l'AICome creare funzioni C# che l'AI può invocare autonomamente, trasformando la tua logica di business in strumenti
- Planner per task complessiCome far scomporre all'AI un obiettivo in passi e eseguirli in sequenza
- Memoria con embeddingCome aggiungere contesto persistente alle conversazioni senza far esplodere il budget di token
- Gestione della chat historyCome accumulare il contesto in modo controllato evitando token sprecati
- Filters per sicurezza e loggingCome intercettare input e output AI in un unico punto centralizzato
Risultato
AI orchestrata in .NET con pattern strutturati. Le tue applicazioni chiamano LLM in modo affidabile, non con stringhe concatenate e speranza.
- 3
Azure OpenAI: produzione enterprise con SLA e compliance
Azure OpenAI è la versione enterprise di OpenAI con compliance, SLA e data residency europei. Per applicazioni aziendali con dati sensibili, non esiste alternativa a Azure OpenAI tra affidabilità e conformità normativa. Qui impari a usarla per scenari di produzione reali con utenti veri.
Programma
- Chat Completion con GPT-4Come usare system prompt e role messages per output coerenti e controllati in produzione
- Embeddings per ricerca semanticaCome vettorializzare testo per costruire chatbot aziendali e sistemi di ricerca
- Function CallingCome far chiamare all'AI le tue API, aggiornare database e mandare email, non solo rispondere
- DALL-E e WhisperCome integrare generazione immagini e trascrizione audio nelle tue applicazioni .NET
- Resilienza delle chiamate APICome gestire rate limiting e retry policy per evitare timeout che bloccano gli utenti
- Content filtering su AzureCome bloccare automaticamente gli output inappropriati garantendo compliance GDPR
Risultato
AI generativa enterprise-grade. Le chiamate OpenAI sono sicure, resilienti e conformi alle policy aziendali. Sei pronto per la produzione.
- 4
ML.NET: machine learning nativo senza Python
Non tutto richiede un LLM. Per classificazione, anomaly detection e predizione numerica, ML.NET è la soluzione nativa .NET. Senza Python, senza cloud, senza data scientist dedicato: tutto all'interno del tuo progetto .NET esistente. Qui impari quando usarlo e come deployarlo in produzione.
Programma
- Pipeline ML.NET completaCome caricare dati, fare training, valutare e deployare un modello senza uscire da .NET
- Classificazione automaticaCome classificare documenti, email e ticket di supporto con un modello addestrato sui tuoi dati
- Regressione predittivaCome prevedere valori numerici come domanda futura, rischio cliente o tempi di consegna
- Anomaly detectionCome rilevare frodi, guasti macchinari e comportamenti anomali prima che causino danni
- Model Builder in Visual StudioCome addestrare modelli guidati senza scrivere codice ML, in pochi click
- Deployment come API .NETCome integrare il modello come servizio con inferenza in millisecondi
Risultato
Machine learning nativo in .NET. Classifichi, predici e rilevi anomalie senza Python, senza cloud e senza data scientist dedicato.
FASE 2: Scenari Avanzati e Produzione (Settimane 5-8)
- 5
RAG Pattern: l'AI che risponde sui tuoi dati aziendali
Il RAG pattern permette all'AI di rispondere sui tuoi documenti aziendali, knowledge base e manuali tecnici. È il caso d'uso più richiesto, ma costruirlo male produce chatbot che inventano risposte peggio di non averlo. Qui impari l'architettura corretta dall'indicizzazione alla risposta verificabile.
Programma
- Architettura RAG completaCome indicizzare documenti, recuperare i chunk rilevanti e generare risposte accurate e verificabili
- Scelta del vector databaseCome decidere tra Qdrant, ChromaDB e Azure AI Search in base al volume dati e ai requisiti
- Chunking strategy ottimaleCome dividere i documenti per massimizzare la rilevanza delle risposte, non a caso
- Modello di embedding per lingua e dominioCome scegliere il modello giusto per italiano e settori specialistici
- Semantic rankingCome ottimizzare la rilevanza dei risultati per ottenere le risposte migliori, non le prime trovate
- Chatbot aziendale end-to-endCome costruire un sistema che risponde sulla knowledge base interna come un esperto sempre disponibile
Risultato
Chatbot aziendali che rispondono sui tuoi dati. L'AI non inventa: cerca nei tuoi documenti e genera risposte accurate e verificabili.
- 6
AI-Assisted Development: moltiplica la produttività del team
L'AI non serve solo nei prodotti: accelera lo sviluppo stesso. Un team che usa GitHub Copilot in modo superficiale risparmia minuti; uno che lo usa bene risparmia giorni. Qui impari le tecniche avanzate che fanno la differenza reale sulla produttività.
Programma
- GitHub Copilot avanzatoCome generare interi metodi, test e refactoring con prompt precisi, non solo autocomplete
- Code review assistita dall'AICome trovare bug, code smell e violazioni architetturali prima del merge
- Generazione automatica di testCome passare da zero copertura a una suite completa partendo dai tuoi metodi pubblici
- Documentazione automatizzataCome mantenere aggiornati commenti XML, README e API doc senza sforzo manuale
- Migrazione assistita da AICome accelerare la conversione da VB a C# e da .NET Framework a .NET 10
- Verifica dell'output AICome riconoscere quando fidarsi del risultato e quando verificare manualmente
Risultato
Produttività moltiplicata. Il team scrive meno boilerplate, riceve più feedback e migra codice legacy in meno tempo.
- 7
Governance e Qualità AI: controllo totale sull'output
L'AI in produzione senza governance è un rischio legale e reputazionale concreto. Un'allucinazione mostrata a un utente vale zero scuse tecniche: la responsabilità è tua come sviluppatore. Qui impari a controllare output, costi e compliance in modo sistematico.
Programma
- Validazione dell'output AICome verificare le risposte prima di mostrarle all'utente eliminando le allucinazioni pericolose
- Guardrail e topic restrictionCome implementare content filtering per far rispondere l'AI solo su ciò che deve
- Rilevamento e mitigazione del biasCome garantire risposte eque e conformi alle policy aziendali e legali
- Monitoraggio token e budget alertCome tenere i costi AI sempre sotto controllo senza sorprese in bolletta
- Audit trail delle chiamate AICome tracciare ogni risposta per renderla verificabile e conforme ai requisiti di compliance
- GDPR e AICome rispettare il regolamento decidendo cosa inviare ai provider e cosa mantenere on-premise
Risultato
AI controllata e conforme. L'output è validato, i costi sono sotto controllo e la compliance è garantita. Pronto per l'uso enterprise.
- 8
Produzione e Scaling: da prototipo a sistema con migliaia di utenti
Un prototipo AI che funziona in demo è facile da costruire. Un sistema AI in produzione con migliaia di utenti simultanei è un'altra cosa: latenza, costi e failover richiedono architetture specifiche. Qui impari tutto ciò che i tutorial non mostrano.
Programma
- Scaling su containerCome deployare sistemi AI con scaling automatico da 10 a 10.000 utenti senza cambiare codice
- Caching intelligente degli LLMCome ridurre i costi del 60-80% evitando chiamate identiche al provider
- Background jobs per AICome processare task pesanti in coda senza far aspettare l'utente in foreground
- Monitoring AI in produzioneCome tracciare latenza, error rate e qualità delle risposte con alert automatici
- A/B testing tra modelliCome misurare l'impatto di prompt e modelli diversi prima di applicarli a tutti gli utenti
- Fallback strategyCome garantire il funzionamento del sistema con graceful degradation quando l'AI non risponde
Risultato
Sistema AI in produzione che scala. Le performance sono monitorate, i costi ottimizzati e i fallback gestiti. Da prototipo a prodotto enterprise.
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
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 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 e si arriva a scenari enterprise avanzati.
La durata è personalizzata in base agli obiettivi e al livello del team. I percorsi tipici vanno da 3 a 6 mesi, con sessioni bisettimanali. Possiamo estendere il percorso fino a 12 mesi per coperture più ampie.
Sessioni live bisettimanali con accesso alla piattaforma con materiali, registrazioni e esempi avanzati. Non è un corso preregistrato, è affiancamento dal vivo su progetti reali.
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 e dell'infrastruttura del team.
Il programma copre Semantic Kernel, Azure OpenAI Service, pattern RAG, creazione di agenti intelligenti, embeddings e ricerca vettoriale, prompt engineering avanzato, integrazione AI in applicazioni .NET esistenti, gestione dei costi e sicurezza delle interazioni AI.
Non è un corso preregistrato con video generici. È un percorso di mentoring dal vivo, condotto da un architetto software con esperienza reale su progetti enterprise. Le sessioni si svolgono sul codice del tuo team, con feedback immediato.
Sì. Il percorso include strategie di gestione dei costi delle API, protezione dei dati sensibili, prevenzione delle allucinazioni, content filtering e best practice per l'uso responsabile dell'AI in contesti enterprise.
Assolutamente sì. Prima dell'inizio valutiamo le competenze del team e gli obiettivi di business. Il programma viene costruito su misura: possiamo approfondire RAG, agenti, Semantic Kernel, integrazione con sistemi esistenti o qualsiasi altro tema rilevante.
Sì. Il percorso viene calibrato in base alla valutazione iniziale del team. I contenuti e la velocità si adattano alle competenze esistenti, garantendo valore per tutti i livelli.
Le sessioni si svolgono in videoconferenza dal vivo, con condivisione schermo e lavoro diretto sul codice. Ogni sessione viene registrata e resa disponibile sulla piattaforma insieme a materiali di approfondimento.
Il percorso è progettato per team da 2 a 12 persone. Gruppi più piccoli permettono un'interazione più intensa e personalizzata; per team più grandi possiamo organizzare sessioni parallele.
Il costo dipende dalla durata, dal numero di partecipanti e dal livello del percorso. Contattaci per analizzare la tua situazione e proporti la soluzione più adatta a te o al tuo team.