AI Engineering Fundamentals 🤖

ITS Novitas 4.0 — Corso Sviluppatore Intelligenza Artificiale
Docente: Marco Uras | Maggio–Giugno 2026 | 30 ore (6 lezioni)

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🎯 Obiettivo del corso

Costruire un chatbot con intelligenza artificiale da zero, partendo dalla prima chiamata API fino al deploy pubblico su internet.

Ogni lezione aggiunge un nuovo livello di capacità al chatbot. Alla fine del corso avrai un prodotto reale, accessibile online, documentato e pronto da mostrare.

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🗓 Programma

#	Data	Argomento	Monte ore
1	Martedì 19/05	Setup & Fondamenta	5/30
2	Giovedì 21/05	Prompt Engineering	10/30
3	Martedì 26/05	Conversazione & Memoria	15/30
4	Giovedì 28/05	RAG — Conoscenza Personalizzata	20/30
5	Giovedì 04/06	Tools, Function Calling & MCP	25/30
6	Martedì 09/06	UI Web, Valutazione & Deploy	30/30

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🛠 Stack tecnologico

Tutto gratuito:

Strumento	Uso
Python 3.11+	Linguaggio base
Anthropic Claude API	Modello LLM (tier free)
ChromaDB	Vector store per RAG
Streamlit	Interfaccia web
Streamlit Cloud	Deploy pubblico gratuito
GitHub	Versionamento e portfolio

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🚀 Come iniziare

1. Clona la repository

git clone https://github.com/TUO-USERNAME/AI-engineering-fundamentals.git
cd AI-engineering-fundamentals

2. Crea il virtual environment

python -m venv venv

# Mac/Linux
source venv/bin/activate

# Windows
venv\Scripts\activate

3. Installa le dipendenze

pip install -r requirements.txt

4. Configura la API key

# Copia il file di esempio
cp .env.example .env

# Apri .env e inserisci la tua chiave Anthropic
# ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...

⚠️ Non committare mai il file .env — è già incluso nel .gitignore

5. Ottieni la API key gratuita

Registrati su console.anthropic.com e crea una API key.

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📁 Struttura del progetto

AI-engineering-fundamentals/
├── lezione1/          # Setup & Fondamenta
├── lezione2/          # Prompt Engineering
├── lezione3/          # Conversazione & Memoria
├── lezione4/          # RAG
├── lezione5/          # Tools & MCP
├── lezione6/          # UI Web & Deploy
├── progetto_finale/   # Il tuo chatbot completo
├── .env.example       # Template variabili ambiente
├── .gitignore
├── requirements.txt
└── README.md

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📖 Libro di riferimento

Chip Huyen — AI Engineering: Building Applications with Foundation Models
O'Reilly Media, 2025

Capitoli usati nel corso: 1, 2 (parziale), 3, 4, 5, 6, 10

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🤝 Come contribuire (studenti)

1. Ogni studente lavora nella propria fork della repository
2. I deliverable vanno nella cartella della lezione corrispondente
3. Usa commit chiari: git commit -m "Lezione1: hello_claude funzionante"
4. Il progetto finale va in progetto_finale/

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Fondazione ITS Academy Novitas 4.0 — www.itsnovitas.it

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