La roadmap definitiva per l'Ingegneria AI Full-stack per passare da 0 a 100. Questo è il percorso esatto mappato su cosa serve realmente per passare da Principiante → Ingegnere AI Full-Stack. > Inizia con le Basi della Programmazione. > Impara Python, Bash, Git e testing. > Ogni forte ingegnere AI inizia con le basi. > Impara come interagire con i modelli comprendendo le API LLM. > Questo ti insegnerà output strutturati, caching, prompt di sistema, ecc. > Le API sono fantastiche, ma i LLM grezzi hanno ancora bisogno delle informazioni più recenti per essere efficaci. > Impara come i LLM sono solitamente potenziati con più informazioni/pattern. > Questo ti insegnerà le basi del fine-tuning, RAG, ingegneria dei prompt/context, ecc. > I forti LLM sono inutili senza contesto. È qui che le tecniche di Recupero aiutano. > Impara a conoscere i DB vettoriali, il recupero ibrido, le strategie di indicizzazione, ecc. > Una volta che il recupero è solido, passa a RAG. > Impara a costruire pipeline di recupero + generazione, reranking e recupero multi-step utilizzando framework di orchestrazione popolari. > Ora, entra nel mondo degli Agenti AI, dove l'AI passa dal rispondere all'agire. > Impara la memoria, i sistemi multi-agente, il design human-in-the-loop, i pattern Agentic, ecc. > Impara come spedire in produzione con l'Infrastruttura. > Questo ti insegnerà CI/CD, container, routing dei modelli, Kubernetes e deployment su larga scala. > Concentrati su Osservabilità & Valutazione. > Impara come creare dataset di valutazione, LLM come giudice, tracciamento, strumentazione e pipeline di valutazione continua. ...