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Corso di IA per i diplomati di ingegneria delle piattaforme

Descrizione dei contenuti del corso di IA

Questo corso prevede limpiego di strumenti di IA nelle attività di ingegneria delle piattaforme moderne (ad esempio pipeline DevOps, Infrastructure as Code, monitoraggio, scansioni di sicurezza). Gli studenti impareranno come integrare l’assistenza dell’IA per analizzare i log, risolvere i problemi di sistema, automatizzare le configurazioni, individuare le vulnerabilità e ottimizzare le prestazioni o i costi. Particolare attenzione è dedicata a un uso responsabile dell’IA, incluse le buone pratiche di sicurezza e privacy, le considerazioni etiche e la collaborazione con esperti umani per la revisione finale. 

Laboratori pratici e scenari reali garantiranno ai partecipanti la possibilità di applicare flussi di lavoro potenziati dallIA con sicurezza e fiducia in ambienti simili a quelli di produzione.

Strumenti che esplorerai

  • GitHub
  • Copilot
  • ChatGPT
  • Aider
  • Cline
  • Prometheus
  • Grafana Cloud AI
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Moduli

➤ Introduzione: Intelligenza Artificiale nel mondo IT (0.5 ore)

  • Comprendere le basi dell’intelligenza artificiale e i suoi concetti chiave
  • Distinguere i diversi tipi di intelligenza artificiale, come chatbot e IA agentica
  • Verificare le conoscenze pregresse sui concetti di IA per individuare eventuali lacune

➤ Pensiero analitico e produttività nell’era dell’IA (~0.75 ore)

  • Comprendere la struttura del processo di pensiero analitico
  • Individuare come l’IA possa essere utilizzata nelle diverse fasi del processo di pensiero analitico
  • Comprendere l’uso dellʼIA nei ruoli IT per aumentare la produttività
  • Valutare l’adeguatezza degli strumenti di IA per risolvere problemi specifici

➤ Comunicare con l’IA (~0.75 ore)

  • Riconoscere i limiti e i rischi dell’uso dellʼIA in contesti professionali
  • Valutare esempi di uso etico e non etico dell’IA in contesti professionali
  • Esplorare diversi approcci alla formulazione di prompt per comunicare in modo efficace con l’IA
  • Esercitarsi nella redazione di un file README con l’aiuto dellʼIA

➤ Panoramica degli strumenti di IA per gli ingegneri di piattaforma (~1 ora)

  • Identificare gli strumenti di IA più comuni per le attività di DevOps
  • Spiegare come l’IA possa ridurre il carico di lavoro manuale nelle attività di ingegneria delle piattaforme
  • Valutare i rischi associati alla dipendenza dall’IA

➤ IA per log, alert e risoluzione di problemi di base (~1.5 ore)

  • Dimostrare un’analisi guidata dallʼIA dei log di Kubernetes / Docker
  • Interpretare e validare i suggerimenti per la risoluzione dei problemi generati dall’IA
  • Decidere quando segnalare i risultati della risoluzione dei problemi basata sull’IA

➤ Introduzione di base all’IaC e all’IA (~1.5 ore)

  • Spiegare in termini semplici cos’è l’Infrastructure as Code (IaC) e fornire esempi di base
  • Riconoscere i vantaggi più comuni dell’utilizzo dell’IaC nelle attività di ingegneria delle piattaforme (ad es. coerenza, automazione, riproducibilità)
  • Individuare semplici modi in cui l’IA possa aiutare i principianti a creare script di base per l’automazione dell’infrastruttura

➤ Debug e test guidati dall’IA (~0.75 ore)

  • Utilizzare strumenti di IA per analizzare e fare il debug delle stack trace
  • Creare script di test efficaci utilizzando un approccio TDD supportato dall’IA
  • Valutare in modo critico i suggerimenti di debug generati dall’IA

➤ Uso responsabile dell’IA e procedure di escalation (~1 ora)

  • Individuare i rischi legati alla sicurezza e alla privacy nell’uso dellʼIA
  • Dimostrare pratiche sicure nell’utilizzo degli strumenti di IA
  • Definire procedure di escalation per i suggerimenti dell’IA che comportano rischi

➤ Sicurezza e scansione delle vulnerabilità assistite dall’IA (~1.5 ore)

  • Eseguire la scansione di immagini container e file di configurazione utilizzando strumenti di IA
  • Interpretare le vulnerabilità individuate dagli strumenti di IA
  • Dare priorità alle correzioni di sicurezza raccomandate dall’IA

➤ Ottimizzazione delle prestazioni e dei costi assistita dall’IA (~1.5 ore)

  • Identificare le inefficienze nell’uso delle risorse utilizzando l’analisi dell’IA
  • Valutare le raccomandazioni relative al compromesso tra prestazioni e costi
  • Formulare misure concrete sulla base dei suggerimenti di ottimizzazione forniti dall’IA

➤ Implementazione e test end-to-end (~1.5 ore)

  • Integrare gli strumenti di IA in tutto il flusso di lavoro di ingegneria della piattaforma
  • Valutare in modo critico i risultati delle attività di progetto supportate dall’IA
  • Riflettere sull’efficacia della scelta degli strumenti di IA
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