Full-Stack per AI — ecco cosa puoi aspettarti davvero.
Il programma
Seicento ore per imparare a costruire un'applicazione di intelligenza artificiale intera, non solo il modello. Si parte dai fondamenti — machine learning, deep learning, IA generativa — e dai framework con cui si lavora davvero: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn.
Poi centocinquanta ore di sviluppo full-stack, il blocco più lungo. Python avanzato e il backend con Flask, Django e FastAPI; il frontend con HTML, CSS, JavaScript e React; i database SQL e NoSQL; le API REST progettate, scritte e documentate.
Con le fondamenta in piedi entri nel machine learning vero: data engineering ed ETL, pulizia dei dati e feature engineering, pipeline di training e valutazione, reti CNN, RNN e Transformer — l'architettura dietro i modelli linguistici di oggi — e poi NLP e computer vision, dalla sentiment analysis all'object detection.
Le ultime cento ore d'aula sono quelle che separano un esercizio da un prodotto: Docker e Kubernetes, CI/CD per i modelli, deployment su AWS SageMaker, Azure ML o Google AI Platform, monitoraggio delle prestazioni e del model drift.
Chiudono centocinquanta ore di tirocinio, in aziende tech, startup di IA o centri di ricerca, su problemi veri e dentro team veri.
Dove puoi arrivare
- Full-Stack AI Developer: costruisci applicazioni di IA complete, non solo modelli
- ML Engineer, nel team che porta i modelli dal laboratorio alla produzione
- Data Scientist, ad analizzare dati e costruire modelli predittivi
- Backend Developer specializzato in intelligenza artificiale
- AI Solution Architect junior, a disegnare l'impianto di una soluzione IA
- Startup di IA, aziende tech e centri di ricerca: gli stessi contesti del tirocinio
A chi è aperto
Disponibilità a percorso intensivo full-time per diversi mesi. Computer con almeno 8 GB RAM (16 consigliati), SSD. Non è richiesta esperienza pregressa di programmazione né laurea.