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Corso Cisco AITECH
Cisco AI Technical Practitioner · preparazione all’esame 810-110 AITECH
Passa da un uso generico dell’intelligenza artificiale a un approccio tecnico: prompt engineering, coding, data analysis, API, workflow automation, sicurezza, RAG e sistemi agentici.
Formula intensiva2 giorni
LiveDocente e classe in tempo reale
Esame810-110
Non ci sono prerequisiti formali; il corso è rivolto a professionisti tecnici che vogliono applicare l’AI nel proprio lavoro.
CorsoCisco AITECH
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Cisco Networking Academy
Un secondo riconoscimento Cisco dedicato allo sviluppo e alla diffusione delle competenze digitali.
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Preparazione alla certificazione Cisco AI Technical Practitioner
Il corso segue il perimetro dell’esame Cisco 810-110 AITECH e applica l’intelligenza artificiale a coding, dati, API, workflow e sistemi agentici.
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Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
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Certificazione internazionale
Il corso prepara all’esame 810-110 per la certificazione AITECH
La certificazione Cisco AI Technical Practitioner attesta competenze su modelli generativi, prompt engineering, AI ethics e security, data research e analysis, AI for code, workflow optimization e Agentic AI.
810-110Esame ufficiale AITECH
60 minutiDurata indicata dal vendor
Il superamento dell’esame consente di ottenere la certificazione AITECH, nel rispetto dei requisiti previsti dal vendor.
L’esame non è incluso nella quota e può essere acquistato separatamente.
Risultati di apprendimento
Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Valutare modelli, piattaforme e strumenti di Generative AI rispetto a costi, latenza, sicurezza e deployment.
Progettare prompt chiari, contestualizzati e multi-step per ottenere output tecnici più precisi e verificabili.
Usare l’AI per code generation, debugging, refactoring, documentazione e ottimizzazione del software lifecycle.
Applicare principi di AI security, privacy, governance, bias mitigation e protezione dei dati sensibili.
Integrare strumenti AI con API e workflow per automatizzare attività, ricerca, sintesi e trasformazione dei dati.
Valutare fine-tuning, RAG, deployment locale e architetture agentiche per casi d’uso aziendali.
È il corso giusto per te se
Vuoi trasformare l’AI in uno strumento operativo
- lavori in ambito IT, networking, software, data o solution architecture;
- vuoi progettare prompt più precisi e controllare qualità e affidabilità degli output;
- devi usare l’AI per coding, debugging, documentazione, ricerca e analisi dati;
- vuoi integrare modelli e strumenti attraverso API e workflow automatizzati;
- ti interessa comprendere RAG, model customization, deployment locale e Agentic AI.
Requisiti consigliati
Nessun prerequisito formale
Il corso non richiede certificazioni precedenti. È pensato per professionisti tecnici e figure che conoscono il proprio dominio di lavoro e vogliono integrare l’AI in processi IT, software, data analysis, automazione e decision support.
Verifica l’idoneità con il nostro teamFormazione realmente live
Spiegazione, configurazione e troubleshooting in diretta
Il docente sviluppa gli scenari con la classe, osserva i risultati e collega ogni attività alla logica di progettazione e verifica. Le domande vengono affrontate mentre gli strumenti sono in esecuzione.
Le eventuali registrazioni vengono confermate per la singola edizione e non sostituiscono la relazione con il docente.
Spiegazione e correzione nel momento in cui emerge il problema.
Gli argomenti vengono collegati in un percorso operativo unitario.
Ogni modifica viene seguita da controlli sullo stato e sui risultati.
Le scelte vengono motivate rispetto ad alternative e vincoli reali.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Due giornate concentrate per acquisire una visione completa e immediatamente applicabile dell’AI tecnica nei processi professionali.
- percorso rapido
- esempi tecnici e scenari
- focus su workflow reali
- adatta a professionisti e team
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Quando prevista, la formazione comprende indicazioni sul relativo esame e sulla preparazione necessaria.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyCiscoVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
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
Per aziende, enti e team
AI tecnica per singoli professionisti e team aziendali
Il corso può essere seguito in open class oppure organizzato per un team che deve definire linguaggio comune, criteri di sicurezza e workflow AI applicabili ai propri processi.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoCisco.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
Il corso prepara all’esame Cisco 810-110 AITECH?
Sì. Il programma segue i domini dell’esame 810-110 AITECH e sviluppa competenze su AI generativa, prompt engineering, sicurezza, dati, coding, workflow e Agentic AI.
Come si svolge l’esame e quale certificazione rilascia?
L’esame dura 60 minuti, costa 150 dollari, è disponibile in inglese e, se superato, conferisce la certificazione Cisco AI Technical Practitioner.
Quanti Continuing Education credits riconosce il corso?
Il completamento del training ufficiale riconosce 8 Continuing Education credits, utilizzabili per la ricertificazione secondo le regole Cisco.
Sono previsti prerequisiti obbligatori?
No. Cisco non richiede prerequisiti formali; è utile conoscere il proprio ambito tecnico e avere familiarità con strumenti digitali, dati e processi IT.
Servono competenze avanzate di programmazione?
No. Il corso introduce l’AI applicata al coding e alle API senza richiedere esperienza avanzata; una base tecnica facilita le esercitazioni.
Il corso tratta prompt engineering, coding e analisi dati?
Sì. Comprende progettazione dei prompt, verifica degli output, coding assistito, debugging, documentazione, preparazione dei dati e analisi esplorativa.
Sono affrontati fine-tuning, RAG e deployment locale?
Sì. Confronta fine-tuning e Retrieval-Augmented Generation, introducendo embeddings, database vettoriali, personalizzazione dei modelli e opzioni di deployment locale.
Il corso copre API, workflow e Agentic AI?
Sì. Affronta integrazione tramite API, automazione multi-step, orchestrazione degli strumenti, workflow assistiti e principi di progettazione dei sistemi Agentic AI.
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