Monitoraggio AI: da teoria a pratica
Un percorso formativo pensato per chi vuole capire davvero come funzionano i sistemi di monitoraggio delle performance dell'intelligenza artificiale. Partiamo da zero, andiamo in profondità. Niente promesse miracolose, solo competenze concrete che puoi usare subito.
Richiedi informazioniCome è strutturato il programma
Abbiamo diviso tutto in quattro moduli. Ogni modulo dura circa sei settimane e si concentra su un aspetto specifico del monitoraggio AI. L'approccio è pratico: affronti problemi reali, lavori su dataset veri, costruisci dashboard che potresti davvero usare in produzione.
Fondamenti e architetture
Iniziamo dalle basi: cos'è davvero il monitoraggio AI, perché serve, e come si progetta un sistema che regge nel tempo. Qui parliamo di metriche, logging, e di come evitare gli errori più comuni che vediamo nei progetti reali.
Drift detection e anomalie
I modelli cambiano, i dati pure. In questo modulo impari a riconoscere quando qualcosa va storto: dal data drift al concept drift, con tecniche pratiche per intercettare problemi prima che diventino disastri.
Observability e troubleshooting
Quando un modello fa cilecca in produzione, devi capire perché. Subito. Qui costruisci pipeline di osservabilità complete, impari a leggere i segnali deboli e a debuggare sistemi complessi senza impazzire.
Progetto finale integrato
Nelle ultime settimane metti insieme tutto: progetti un sistema di monitoraggio end-to-end per un caso d'uso realistico. È la parte più impegnativa, ma anche quella che ti prepara davvero al lavoro quotidiano.
Chi ti accompagna nel percorso
I docenti vengono dal campo, non solo dall'università. Hanno costruito sistemi di monitoraggio per aziende vere, affrontato incidenti in produzione alle tre di notte, e sanno cosa serve davvero là fuori.
Corrado Tessari
MLOps Engineer
Ha passato gli ultimi otto anni a tenere in piedi modelli ML in produzione per diverse aziende tech. Specializzato in sistemi distribuiti e monitoring a larga scala, porta nel corso esempi presi direttamente dalla trincea.
Agnese Palmieri
AI Performance Analyst
Viene dal mondo finance dove anche un millisecondo conta. Si occupa di ottimizzazione delle performance e detection delle anomalie, con un focus particolare sui sistemi real-time che non possono permettersi downtime.
Prossima edizione e modalità
Il programma parte a settembre 2025 e si conclude a marzo 2026. Le lezioni sono in presenza presso la nostra sede di Prato, con alcuni workshop online per chi ha difficoltà logistiche. Il ritmo è pensato per chi lavora: due serate in settimana più un sabato mattina ogni due settimane.
Calendario e impegno
24 settimane distribuite tra settembre 2025 e marzo 2026. Circa 180 ore totali tra lezioni, laboratori e lavoro autonomo. Non è un corso da weekend: serve impegno costante, ma è compatibile con un lavoro full-time.
Cosa ti serve per partecipare
Devi avere familiarità con Python e conoscere le basi del machine learning. Non serve essere esperti, ma se non hai mai scritto un modello o lavorato con pandas, meglio recuperare prima. Forniamo materiale preparatorio a chi ne ha bisogno.
- Accesso a laboratori con infrastruttura cloud per esercitazioni pratiche
- Materiali didattici aggiornati con case study del 2024 e inizio 2025
- Supporto continuo tramite forum dedicato e sessioni di Q&A settimanali
- Certificato di completamento riconosciuto nel settore MLOps