Posti Esauriti
Il corso si propone di fornire una visione completa e integrata delle moderne tecnologie di High Performance Computing e Intelligenza Artificiale, accompagnando i partecipanti dalle basi operative degli ambienti HPC fino allo sviluppo, addestramento e utilizzo di modelli avanzati di Machine Learning, Deep Learning e Large Language Model.
Al termine del percorso, i partecipanti saranno in grado di: di comprendere come progettare ed eseguire pipeline di AI su infrastrutture di supercalcolo; scegliere consapevolmente modelli e tecniche in funzione dei dati disponibili; valutare in modo critico le prestazioni dei modelli sviluppati. Il corso mira, inoltre, a rendere autonomi nell’uso pratico degli strumenti HPC e nell’applicazione dei principali paradigmi dell’AI moderna, inclusi i modelli multimodali.
Contenuti e programma del corso
Modulo 1 – HPC
Intro ambienti di sviluppo e bash (se necessario): Setup ambiente di sviluppo (IDE), environment, e basi di bash
Intro HPC: come funziona Leonardo, come chiedere risorse, come connettersi tramite ssh, caricare/scaricare i dati e sottomettere job
4 h
Modulo 2 – Machine Learning
Pre-processing: come preparare i dati in modo tale che siano utilizzabili in una pipeline di machine learning per estrarre il massimo dell’informazione
Modelli supervisionati e non supervisionati: come scegliere il modello ideale in base ai dati che si hanno a disposizione
Regressione e classificazione: quali tecniche adottare per risolvere questi due macro-gruppi di problemi
Modelli: focus sui diversi modelli disponibili, quali utilizzare nelle specifiche situazioni e perché
4 h
Modulo 3 – Neural Networks
Neural Network: intro alle reti neurali, cosa sono, come si costruiscono, che problemi possono risolvere
Computer Vision: modelli specifici per la visione artificiale, come implementarli e quali scegliere
Training: come si addestra un modello, i batch, data augmentation, il ciclo di training, la funzione di loss, gli ottimizzatori
Valutazione: come si monitora l’andamento del modello e come si misurano le sue performance
4 h
Modulo 4 – LLM e Multimodali
LLM: introduzione ai large language model, cosa sono e come funzionano
Fine-tuning: come si adatta un modello alle proprie esigenze
Inferenze: come si utilizza un modello per fare previsioni e a quali strumenti affidarsi per metterlo in produzione
Multimodali: introduzione ai modelli multimodali, come funzionano e come si possono utilizzare
4 h
Durata del corso
16 ore
A chi si rivolge
Il corso si rivolge a professionisti che vogliono ottenere maggiore consapevolezza riguardo i principali temi nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale e le loro possibili applicazioni a livello aziendale.
Requisiti
Conoscenze base di programmazione, matematica e statistica.
Calendario
12 Maggio, 2026 dalle 9:00 alle 13:00
25 Maggio, 2026 dalle 9:00 alle 13:00
8 Giugno, 2026 dalle 9:00 alle 13:00
22 Giugno, 2026 dalle 9:00 alle 13:00