Gabriele - Insegnante di intelligenza artificiale - Firenze
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È il meglio del meglio degli insegnanti. Qualità del profilo, eccellenza del diploma, risposta garantita. Gabriele organizzerà con cura la tua prima lezione d'Intelligenza artificiale.

Gabriele

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Gabriele - Insegnante di intelligenza artificiale - Firenze
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Data and AI Engineer, con Dottorato in Informatica, impartisce lezioni di AI e Sistemi Agentici

  • Intelligenza artificiale

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È il meglio del meglio degli insegnanti. Qualità del profilo, eccellenza del diploma, risposta garantita. Gabriele organizzerà con cura la tua prima lezione d'Intelligenza artificiale.

Riguardo Gabriele

Sono un Data & AI Engineer con dottorato in Informatica e anni di esperienza sia in ambito accademico che industriale. Impartisco lezioni di Machine Learning, Database e sviluppo in Python per chi desidera approcciarsi o avanzare nel mondo dell'intelligenza artificiale e del dato — dai fondamentali fino alle architetture più moderne, inclusi i sistemi basati su LLM.
Le mie lezioni seguono una struttura consolidata: si parte dalla teoria, con l'introduzione chiara dei concetti e dei meccanismi sottostanti, per poi dedicare ampio spazio alla pratica, lavorando su esempi reali tratti dal mio percorso professionale e di ricerca. Alla fine di ogni lezione, su richiesta, fornisco esercizi mirati per consolidare quanto appreso. Il mio approccio unisce il rigore metodologico della ricerca scientifica alla concretezza di chi ha progettato e consegnato soluzioni dati in produzione per clienti enterprise.

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Riguardo la lezione

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Offro lezioni individuali e personalizzate nei seguenti ambiti:

Fondamenti degli LLM: architettura transformer, tokenizzazione, pre-training e fine-tuning, RLHF, quantizzazione e differenze tra i principali modelli disponibili
Prompt engineering: chain-of-thought, few-shot prompting, structured output, system prompt design, gestione del contesto e sicurezza
RAG (Retrieval-Augmented Generation): strategie di chunking, modelli di embedding, vector store (Chroma, Pinecone, Weaviate), reranking e valutazione della qualità del retrieval
Sistemi agentici: pattern ReAct, tool use, gestione della memoria a breve e lungo termine, agentic loop, planning e gestione strutturata degli errori
Multi-agent: orchestrazione tra agenti, supervisor pattern, handoff, parallelismo e strategie di coordinamento tra agenti specializzati
Agent harness: scaffolding e sandboxing degli agenti, human-in-the-loop, guardrail, retry logic e fallback strategy — tutto ciò che sta attorno all'agente e ne determina la robustezza in produzione
Orchestrazione con framework: costruzione di pipeline complesse e stateful con LangChain, LangGraph e LlamaIndex
Observability e monitoring: tracing, logging e valutazione continua in produzione con LangFuse e Arize Phoenix

Le lezioni seguono una struttura consolidata: si parte dalla teoria, con l'introduzione chiara dei concetti e dei meccanismi sottostanti, per poi dedicare ampio spazio alla pratica, lavorando su esempi reali tratti dal mio percorso professionale — sistemi agentici deployati, pipeline RAG in produzione, debug di loop infiniti e gestione dei failure mode. Alla fine di ogni lezione, su richiesta, fornisco esercizi mirati per consolidare quanto appreso

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