Obiettivi | Certificazione | Contenuti | Tipologia | Prerequisiti | Durata e Frequenza | Docenti | Modalità di Iscrizione | Calendario
Il Corso AITECH – Cisco AI Technical Practitioner è un percorso formativo pensato per professionisti tecnici che desiderano integrare l’Artificial Intelligence nei processi IT, nelle attività di progettazione, automazione, analisi e sviluppo. Il corso consente ai Partecipanti di comprendere come utilizzare strumenti di Generative AI in modo strutturato, sicuro e produttivo, passando da un utilizzo generico dell’AI a un approccio tecnico orientato a workflow aziendali, soluzioni digitali e innovazione operativa. Durante il corso vengono trattati i principali modelli di Generative AI, le tecniche di prompt engineering, la creazione di asset multimodali con contenuti text, visual e audio, l’utilizzo dell’AI per attività di research, sintesi delle informazioni, brainstorming tecnico e analisi dei dati. Il programma affronta inoltre l’impiego dell’AI nel ciclo di vita del software, con focus su AI-powered code generation, debugging, ottimizzazione del codice, automazione dei processi e integrazione tramite API. Particolare attenzione viene dedicata agli aspetti di AI security, privacy, governance, mitigazione dei bias, protezione dei dati sensibili, validazione degli output generati dall’AI e gestione dei rischi specifici come risultati inaccurati, hallucination e vulnerabilità legate all’uso improprio dei modelli. Il corso introduce anche concetti avanzati come RAG, model customization, local deployment, AI-powered workflows e sistemi di Agentic AI, fornendo una visione concreta delle architetture moderne basate su AI. Il corso contribuisce alla preparazione dell’esame di Certificazione Cisco AI Technical Practitioner AITECH (Esame 810-110).
Contattaci ora per ricevere tutti i dettagli e per richiedere, senza alcun impegno, di parlare direttamente con uno dei nostri Docenti (Clicca qui)
oppure chiamaci subito al nostro Numero Verde (800-177596).
Calling from abroad? Reach us at +39 02 87168254.
Obiettivi del corso
Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso AITECH – Cisco AI Technical Practitioner:
- Comprendere i principali modelli di Generative AI, i relativi use case e i workflow tecnici applicabili in contesti aziendali.
- Applicare tecniche di prompt engineering per ottenere output più precisi, controllati e coerenti con obiettivi tecnici specifici.
- Utilizzare strumenti AI per code generation, debugging, documentazione, automazione dei processi e ottimizzazione del software lifecycle.
- Valutare aspetti di AI security, privacy, governance, bias mitigation e protezione dei dati sensibili.
Certificazione del corso
Esame 810-110 AITECH Cisco AI Technical Practitioner;
Questo esame valuta le competenze del candidato nell’utilizzo tecnico e consapevole dell’Artificial Intelligence in contesti IT, software, data analysis, automation e workflow aziendali. Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione Cisco AI Technical Practitioner. L’esame verifica la capacità dell’esaminato di comprendere i principali modelli di Generative AI, i relativi casi d’uso, le differenze tra modelli, piattaforme e approcci di deployment. Vengono testate competenze legate al prompt engineering, inclusa la progettazione di prompt efficaci, la gestione dell’ambiguità, il controllo della qualità degli output e l’uso di tecniche avanzate per ottenere risposte più precise e contestualizzate. Una parte rilevante riguarda AI ethics, AI security e governance, con attenzione a bias, protezione dei dati sensibili, rischi di hallucination, prompt injection, privacy e uso responsabile dei sistemi AI. L’esame copre inoltre l’utilizzo dell’AI per attività di research, sintesi delle informazioni, analisi dati, data transformation e supporto ai processi decisionali. Sono inclusi topic relativi a AI-powered code generation, debugging, ottimizzazione del software lifecycle, workflow automation e integrazione tramite API. Il candidato deve inoltre dimostrare conoscenza dei concetti di RAG, model customization, local deployment, AI-powered workflows e architetture di Agentic AI, inclusa la progettazione di sistemi capaci di eseguire attività multi-step in modo autonomo o semi-autonomo.
Contenuti del corso
Generative AI Ecosystem
- Core concepts of Generative AI and technical use cases
- Overview of Large Language Models (LLMs), multimodal models, and AI tools
- Differences between traditional AI, Machine Learning, and Generative AI
- Use of AI in IT workflows, software, data analysis, and business processes
- Evaluation of AI output limitations: accuracy, bias, and hallucination
AI Architect’s Toolkit
- Criteria for selecting AI platforms in enterprise environments
- Evaluation of cloud deployment, local deployment, and hybrid architecture
- Analysis of costs, token usage, context window, latency, and scalability
- Introduction to AI services, model selection, and technical toolchains
- Architectural decisions for integrating AI into business processes
Prompt Engineering for Technical Precision
- Principles of prompt engineering for reliable technical outputs
- Design of clear, contextualized, and outcome-driven prompts
- Techniques for refinement, iteration, and response control
- Management of ambiguity, constraints, and expected output formats
- Prompting for troubleshooting, documentation, analysis, and technical design
AI-Driven Multimodal Asset Creation
- Creation of text, visual, and audio content using Generative AI tools
- Production and review of technical documentation and business content
- Generation of visual assets, diagrams, images, and multimedia content
- Adaptation of AI outputs to audience, tone, and professional context
- Validation of the quality of generated content
Generative AI Security and Privacy Fundamentals
- Principles of AI security, privacy, and responsible AI
- Risks related to sensitive data, data leakage, and improper data handling
- Mitigation of bias, hallucination, and inaccurate outputs
- Introduction to prompt injection and AI-specific threats
- Governance and controls for safe enterprise AI adoption
Debugging and Correcting AI-Generated Outputs
- Identification of errors, inconsistencies, and low-quality AI outputs
- Techniques for verification, fact-checking, and output validation
- Correction of bias, hallucination, and incomplete responses
- Use of iterative prompting to improve precision and consistency
- Application of quality control in professional workflows
Advanced Prompting Strategies
- Design of complex and multi-step prompts
- Use of advanced techniques for reasoning, decomposition, and role-based prompting
- Management of complex contexts and technical requirements
- Control of format, tone, constraints, and output structure
- Prompt design for analysis, automation, and decision support
AI-Powered Discovery and Synthesis
- Use of AI for research, discovery, and information retrieval
- Synthesis of technical content, documentation, and information sources
- Support for brainstorming, ideation, and solution design
- Critical evaluation of generated or synthesized information
- Organization of insights for decision-making and reporting
AI Systems Integration with APIs
- Role of APIs in AI systems and application workflows
- Concepts of API integration, authentication, and secure API usage
- Connection between AI tools, applications, and business systems
- Process automation through API-driven workflows
- Best practices for security, control, and integration management
AI-Driven Software Engineering
- Use of AI for code generation, debugging, and refactoring
- Support for technical documentation and code review
- Optimization of software lifecycle, productivity, and development velocity
- Analysis of risks related to code quality, security, and maintainability
- Integration of AI into software engineering workflows
AI for Data Engineering and Exploration
- Use of AI for data cleaning, data transformation, and data exploration
- Support for Exploratory Data Analysis (EDA) and insight generation
- Interpretation and synthesis of datasets using AI tools
- Data preparation for analysis, reporting, and decision support
- Evaluation of data quality and generated results
Customizing AI Models
- Strategies for model customization for specific use cases
- Differences between fine-tuning and Retrieval-Augmented Generation (RAG)
- Concepts of embeddings, vector databases, and knowledge retrieval
- Evaluation of local deployment architectures and private AI
- Selection of the most suitable approach based on data, costs, and security
AI-Powered Workflows and Agentic AI
- Design of AI-powered workflows for multi-step tasks
- Core concepts of Agentic AI and autonomous agents
- Differences between directive workflows, semi-autonomous systems, and autonomous systems
- Orchestration of tools, APIs, data sources, and AI models
- Evaluation of security, control, and governance in agentic systems
Tipologia
Corso di Formazione con Docente
Docenti
I docenti sono Istruttori accreditati CISCO e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.
Infrastruttura laboratoriale
Per tutte le tipologie di erogazione, dove previsto, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi reali Cisco presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center Cisco in modalità remota. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcune topologie di rete dei Laboratori Cisco Disponibili:
Dettagli del corso
Prerequisiti
Non ci sono prerequisiti.
Durata del corso
- Durata Intensiva 2gg;
Frequenza
Varie tipologie di Frequenza Estensiva ed Intensiva.
Date del corso
- Corso Cisco AITECH (Formula Intensiva) – Su Richiesta – 09:00 – 17:00
Modalità di iscrizione
Le iscrizioni sono a numero chiuso per garantire ai tutti i partecipanti un servizio eccellente.
L’iscrizione avviene richiedendo di essere contattati dal seguente Link, o contattando la sede al numero verde 800-177596 o inviando una richiesta all’email [email protected].
