Prossima data proposta: <time datetime="2026-12-11">11 dicembre 2026</time> · non ancora confermata. Per verificare stato e iscrizioni consulta la scheda del corso.
Per scegliere una tecnologia AI è necessario prima classificare il problema. Una classificazione di documenti, un chatbot generativo e un agente che usa strumenti esterni hanno requisiti differenti su dati, verifiche e permessi. AI-901 aiuta a comprendere l'ecosistema Azure e a evitare di applicare un unico tipo di modello a qualsiasi esigenza.
In breve: destinatari, livello e obiettivo
- Corso di riferimento: Microsoft AI-901 – Introduction to AI in Azure.
- A chi serve: Per persone che si affacciano all'AI e a ruoli business o IT che devono dialogare con team tecnici. Sono sufficienti competenze informatiche generali; non è necessario programmare.
- Programma: competenze, scenari e argomenti pubblicati del corso, senza presupporre esame o voucher compresi.
- Calendario e modalità: la fonte aggiornata è la scheda completa del corso Microsoft AI-901 – Introduction to AI in Azure; una data proposta non equivale a una partenza confermata.
Perché queste competenze sono importanti nel lavoro
Un ufficio vuole estrarre dati da documenti e sintetizzarne il contenuto. I passaggi sono diversi: riconoscere il testo, strutturare i campi, valutare la precisione e solo dopo generare una sintesi. Occorre prevedere revisioni umane dove gli errori possono influenzare processi economici.
Le competenze chiave da padroneggiare
- Terminologia: AI, machine learning, deep learning e modelli generativi.
- Casi d'uso di analisi di documenti, testo, immagini e voce.
- Servizi Azure AI e modelli di consumo.
- Fondamenti di prompt e interazioni con modelli generativi.
- Qualità delle risposte, metriche e limitazioni.
- Responsible AI, privacy, sicurezza e governance.
Programma tecnico: gli argomenti spiegati per area
Le aree seguenti derivano dal programma corrente pubblicato per il corso: aiutano a leggere le competenze nel loro contesto, prima di scegliere una specifica edizione.
Fondamenti dell'intelligenza artificiale moderna
- AI, machine learning e generative AI
- Tipi di workload e casi d'uso
- Principi di Responsible AI
Servizi AI nell'ecosistema Azure
- Microsoft Foundry e portfolio dei servizi AI
- Scelta del servizio in base allo scenario
- Resource, endpoint e concetti di deployment
Machine learning essenziale
- Dati, feature, label e modelli
- Training e valutazione
- Scenari di classificazione, regressione e clustering
Generative AI e modelli linguistici
- Large language model e token
- Prompt e contesto
- Grounding, qualità e limiti delle risposte
Creare applicazioni AI
- Uso di API e SDK
- Integrazione dei modelli nelle applicazioni
- Gestione di input, output ed errori
Introduzione agli agenti AI
- Ruolo e comportamento di un agente
- Tool e knowledge source
- Workflow e automazione di task
Elaborare testo, immagini e voce
- Text analysis e traduzione
- Image analysis e OCR
- Speech-to-text e text-to-speech
Dati e ricerca per soluzioni AI
- Concetti di vector search
- RAG e recupero delle informazioni
- Connessione a dati e contenuti aziendali
Identità e sicurezza delle applicazioni AI
- Autenticazione e autorizzazione
- Managed identity e protezione dei secret
- Controllo dell'accesso a dati e servizi
Governare e monitorare l'AI
- Content safety e protezione dei dati
- Metriche, log e monitoraggio di base
- Costi, uso responsabile e miglioramento continuo
Uno scenario applicativo, dal problema alla verifica
Una società vuole scegliere fra una funzione di classificazione documentale e un assistente generativo: il metodo richiede prima di identificare dati, errori tollerabili e requisiti di sicurezza.
Un esercizio non è completo quando la modifica viene semplicemente applicata. È necessario definire il risultato atteso, misurare lo stato iniziale, verificare ciò che cambia e conservare le evidenze utili per spiegare l'esito o ripristinare la situazione precedente.
Laboratori e attività pratiche previste dal programma
- Esplorare Microsoft Foundry e scegliere modello e servizio adatti a un caso d'uso introduttivo.
- Creare una semplice applicazione o esperienza agentica usando prompt, API o strumenti guidati.
- Verificare identità, accesso, grounding, sicurezza degli output e indicatori di utilizzo della soluzione.
Le attività provengono dal programma pubblicato. Ambienti, durata delle esercitazioni, materiali e accessi sono regolati dalla specifica edizione: non devono essere dedotti dalla sola descrizione della guida.
Errori frequenti e scelte da evitare
- Confondere modelli predittivi e modelli generativi.
- Accettare output credibili senza confronto con dati e fonti.
- Assegnare all'agente strumenti con privilegi eccessivi.
- Scegliere servizi senza verificare tipo di input e protezione dei dati.
- Ignorare costi, logging e gestione degli errori applicativi.
Verifica i prerequisiti prima dell'iscrizione
- Conoscere le principali famiglie di applicazioni software.
- Capire concetti generali di dati e cloud.
- Saper formulare requisiti e casi d'uso.
- Non serve essere sviluppatori o data scientist esperti.
Se il corso interessa un team aziendale
È un percorso di allineamento iniziale fra business e IT: aiuta a definire casi d'uso, regole di qualità e criteri di verifica prima di iniziare progetti AI più specializzati.
Edizioni, modalità di frequenza e certificazione
Prossime edizioni rilevate in VEGAGEST
Calendario aggiornato al 15 ottobre 2026; le date qui elencate sono future rispetto a tale rilevazione.
- Intensiva · tramite partner · 11 dicembre 2026 · proposta da confermare
Attenzione: lo stato Pianificato indica l'edizione inserita in calendario, mentre Proposta è una data indicativa da confermare. Le informazioni aggiornate prevalgono sempre su questa fotografia editoriale.
Consulta la scheda completa del corso Microsoft AI-901 – Introduction to AI in Azure per formule, durata, prezzi, iscrizione e calendario aggiornato. Le edizioni possono essere pianificate, proposte o attivabili su richiesta, con stati distinti.
Verifica contenuti aggiornati, esami e requisiti nella documentazione ufficiale del vendor. La frequenza del corso non conferisce automaticamente un titolo e non implica voucher incluso.
Domande frequenti
Domande frequenti
AI-901 è un corso specialistico di machine learning?
No, presenta i concetti fondamentali e servizi Azure.
Devo conoscere Python?
No, non è un requisito di base.
Tratta l'AI generativa?
Sì, nel quadro introduttivo dei servizi e casi d'uso Azure.
Il riferimento all'esame garantisce la certificazione?
No, requisiti e disponibilità dell'esame vanno verificati su Microsoft Learn.
Quando serve RAG invece di una risposta del solo modello?
Quando è utile integrare conoscenze esterne e fonti pertinenti, mantenendo verifiche e controlli sull'accesso ai dati.
Un agente AI deve sempre eseguire azioni?
No. Il livello di autonomia dipende da rischio, permessi e approvazioni richieste.
Quando è prevista la prossima edizione di Microsoft AI-901?
In VEGAGEST la prima data proposta è il 11 dicembre 2026; non è una partenza confermata. La scheda del corso riporta il calendario aggiornato.
<small>Approfondimento editoriale Vega Training basato sul programma del corso e sulle fonti indicate. Gli argomenti e gli esami possono variare nel tempo.</small>