Scopri come governare e adottare gli LLM in azienda con MADE e Politecnico di Milano
Dalle 9:30 alle 17:00
18 ore totali
MADE4.0 - Via Durando 10, Milano
Aperte
Tipo
Teorico
Tecnologie e processi
Intelligenza Artificiale
Attestato di partecipazione
Rilasciato da MADE – Competence Center i4.0
Dove
MADE Competence Center (via Durando 10 – Milano)
Questo Corso rientra nelle agevolazioni previste dal PNRR da erogare alle PMI. Il corso arriva ad essere coperto al 90%.
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Lun-Ven dalle 9:00 alle 18:00.
Un percorso immersivo promosso da MADE in collaborazione con AIRIC e Politecnico di Milano per comprendere come introdurre l’AI generativa in impresa in modo efficace e sostenibile. Attraverso workshop pratici e casi reali, i partecipanti valutano sicurezza, integrazione, costi, governance e modelli di adozione degli LLM.
Sicurezza, affidabilità e governance degli LLM in azienda
Integrazione dell’AI con sistemi, dati e processi tramite MCP
Confronto tra modelli open-weight e proprietari: costi, performance e controllo
Strategie di adozione dell’AI generativa sostenibili e orientate al valore
Demo pratiche, casi reali e applicazioni concrete per il business
Modulo 1 – LLM Guardrails: Proteggere e Governare la propria AI Generativa
Data: Su richiesta
In questo modulo vengono affrontate le principali sfide dell’adozione degli LLM in azienda: rischi e opportunità, guardrails per sicurezza, privacy, prompt injection e allucinazioni. Previsti confronto tra soluzioni standard e custom, off-topic detection, sessioni hands-on e live demo.
Modulo 2 – GenAI MCP Come potenziare le capacità degli LLM
Data: Su richiesta
Modulo dedicato all’evoluzione degli LLM da strumenti standalone a soluzioni integrate nei processi aziendali. Verranno approfonditi vantaggi e limiti dei modelli, integrazione con sistemi e database tramite Tools e Model Context Protocol (MCP), casi d’uso, sessioni hands-on e live demo.
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Modulo 3 – Modelli openweight VS Modelli proprietari
Data: Su richiesta
Focus sul controllo dei dati e alla sovranità digitale nell’adozione degli LLM in azienda. Verranno approfondite differenze tra modelli open-weight e proprietari, TCO, strategie di deployment e serving, valutazione di performance, costi e governance, con sessioni hands-on e confronti pratici tra modelli.
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