Full-Stack per AI.Costruisci un'applicazione di intelligenza artificiale intera: il backend, l'interfaccia, i dati e il modello addestrato e messo in produzione.

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.