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Corso Microsoft: partire da un’applicazione

21 lezioni Microsoft: distinguere concetti e costruzione, una direzione alla volta.

Corso originale e ambito esaminato

Editore: Microsoft Cloud Advocates · Lingua esaminata: English / en

Introduzione, programma e prerequisiti esaminati; video ed esercizi completi non completati.

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Ultima verifica: Versione: 3Data dell’evento: Da verificare
Glossario essenziale

I modelli generano contenuti e ragionano. Gli agenti usano strumenti per svolgere attività. Un Harness gestisce l’ambiente di un agente. MCP collega strumenti e dati. Gli Skill sono istruzioni operative riutilizzabili.

Prima di iniziare

Prerequisiti

  • Python o TypeScript di base per Build; capitoli Learn per lettura.
  • Esaminato l’ingresso inglese; la nostra guida in otto lingue non garantisce traduzioni di tutti i capitoli originali.

Tempo stimato

Prima una pagina di pratica; nessuna durata totale garantita.

Passaggi di implementazione

  1. Scrivere un piccolo obiettivo

    Esercizio del passaggio: Da tre frasi proprie creare una domanda verificabile e una risposta attesa. Evitare file aziendali o privati; basta una scheda di attività.

    Fonti di questo passaggio: Microsoft · Generative AI for Beginners

  2. Fare un esercizio su carta

    Esercizio del passaggio: Due prompt per la stessa domanda: solo obiettivo, poi materiale, formato e gestione dell’ignoto. Su carta distinguere criteri verificabili e slogan.

    Fonti di questo passaggio: Microsoft · Generative AI for Beginners

  3. Verificare con un controesempio

    Esercizio del passaggio: Aggiungere una domanda senza risposta nel testo e richiedere un’incertezza esplicita. Verificare prove e arresto quando mancano dati; fluidità non è correttezza.

    Fonti di questo passaggio: Microsoft · Generative AI for Beginners

  4. Decidere se passare al laboratorio

    Esercizio del passaggio: Registrare input, attesa, risultato reale o su carta, errore e costi aperti su una pagina. Poi seguire la configurazione attuale del corso; account, API e hardware sono una scelta propria.

    Fonti di questo passaggio: Microsoft · Generative AI for Beginners

Controlli di verifica

Esercizio

Registrare input, attesa, risultato reale o su carta, errore e costi aperti su una pagina. Poi seguire la configurazione attuale del corso; account, API e hardware sono una scelta propria.

Costo

Da verificare

Materiali pubblici leggibili gratuitamente; verificare account, quote, hosting e hardware prima dei laboratori. I nostri esercizi su carta non richiedono servizi a pagamento né iscrizioni o chiamate API.

Limiti e ambito

  • Introduzione, programma e prerequisiti esaminati; video ed esercizi completi non completati.
  • Materiali pubblici leggibili gratuitamente; verificare account, quote, hosting e hardware prima dei laboratori. I nostri esercizi su carta non richiedono servizi a pagamento né iscrizioni o chiamate API.

Fonti originali

  1. Microsoft · Generative AI for Beginners ↗

    github.com · · Documentazione ufficiale

  2. Microsoft · MIT license ↗

    raw.githubusercontent.com · · Documentazione ufficiale