AI Full-Stack Developer: From Zero to Production
Trasforma la tua carriera con il corso definitivo WebSkunk per dominare l'Intelligenza Artificiale. Dalle basi della programmazione alle tecnologie AI più avanzate. 12 settimane intensive per diventare il professionista che le aziende stanno cercando.
Iscrizioni aperte per la sessione di Gennaio 2026 | Posti limitati a 15 partecipanti
Formazione esclusivamente in aula per garantire massima qualità
Sei pronto a costruire il futuro dell'AI?
- Sei alle prime armi con la programmazione e vuoi iniziare una carriera nell'AI (faremo un ripasso completo delle basi)
- Hai già esperienza di programmazione e vuoi specializzarti nell'Intelligenza Artificiale
- Vuoi andare oltre la teoria e imparare a costruire applicazioni AI pronte per la produzione
- Aspiri a ruoli come AI Developer, Machine Learning Developer, o LLM Specialist
- Vuoi padroneggiare l'intero stack: dal training del modello al deployment e all'interfaccia utente
Formazione in Aula per Massima Qualità
Cosa Imparerai: Un Percorso Full-Stack
Modulo 1: Basi di Programmazione & DevOps
Parti dalle fondamenta: sintassi Python, strutture dati, algoritmi base. Poi passa a Linux, Git, Docker e Kubernetes. Perfetto sia per principianti che per chi vuole consolidare le basi.
Modulo 2: Machine Learning & Computer Vision
Dalla statistica agli algoritmi, addestra modelli di Machine Learning classici e sistemi di Computer Vision con PyTorch e TensorFlow.
Modulo 3: Deep Dive negli LLM e Fine-Tuning
Svela i segreti dei Large Language Models. Impara a personalizzarli con tecniche di fine-tuning per compiti specifici.
Modulo 4: Sistemi RAG e Database Vettoriali
Costruisci potenti pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) con LlamaIndex, integrando la conoscenza aziendale nei tuoi LLM tramite database vettoriali come Qdrant.
Modulo 5: Agenti AI Complessi
Progetta e sviluppa agenti AI autonomi in grado di eseguire task complessi, utilizzare strumenti esterni e prendere decisioni.
Modulo 6: Full-Stack AI & Deployment
Crea API per i tuoi modelli, gestisci il deployment in ambienti di produzione e costruisci un'interfaccia utente interattiva con React.
Modulo 1: Basi di Programmazione & DevOps
Parti dalle fondamenta: sintassi Python, strutture dati, algoritmi base. Poi passa a Linux, Git, Docker e Kubernetes. Perfetto sia per principianti che per chi vuole consolidare le basi.
Modulo 2: Machine Learning & Computer Vision
Dalla statistica agli algoritmi, addestra modelli di Machine Learning classici e sistemi di Computer Vision con PyTorch e TensorFlow.
Modulo 3: Deep Dive negli LLM e Fine-Tuning
Svela i segreti dei Large Language Models. Impara a personalizzarli con tecniche di fine-tuning per compiti specifici.
Modulo 4: Sistemi RAG e Database Vettoriali
Costruisci potenti pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) con LlamaIndex, integrando la conoscenza aziendale nei tuoi LLM tramite database vettoriali come Qdrant.
Modulo 5: Agenti AI Complessi
Progetta e sviluppa agenti AI autonomi in grado di eseguire task complessi, utilizzare strumenti esterni e prendere decisioni.
Modulo 6: Full-Stack AI & Deployment
Crea API per i tuoi modelli, gestisci il deployment in ambienti di produzione e costruisci un'interfaccia utente interattiva con React.
Modulo 1: Basi di Programmazione & DevOps
Parti dalle fondamenta: sintassi Python, strutture dati, algoritmi base. Poi passa a Linux, Git, Docker e Kubernetes. Perfetto sia per principianti che per chi vuole consolidare le basi.
Modulo 2: Machine Learning & Computer Vision
Dalla statistica agli algoritmi, addestra modelli di Machine Learning classici e sistemi di Computer Vision con PyTorch e TensorFlow.
Modulo 3: Deep Dive negli LLM e Fine-Tuning
Svela i segreti dei Large Language Models. Impara a personalizzarli con tecniche di fine-tuning per compiti specifici.
Modulo 4: Sistemi RAG e Database Vettoriali
Costruisci potenti pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) con LlamaIndex, integrando la conoscenza aziendale nei tuoi LLM tramite database vettoriali come Qdrant.
Modulo 5: Agenti AI Complessi
Progetta e sviluppa agenti AI autonomi in grado di eseguire task complessi, utilizzare strumenti esterni e prendere decisioni.
Modulo 6: Full-Stack AI & Deployment
Crea API per i tuoi modelli, gestisci il deployment in ambienti di produzione e costruisci un'interfaccia utente interattiva con React.
Modulo 1: Basi di Programmazione & DevOps
Parti dalle fondamenta: sintassi Python, strutture dati, algoritmi base. Poi passa a Linux, Git, Docker e Kubernetes. Perfetto sia per principianti che per chi vuole consolidare le basi.
Modulo 2: Machine Learning & Computer Vision
Dalla statistica agli algoritmi, addestra modelli di Machine Learning classici e sistemi di Computer Vision con PyTorch e TensorFlow.
Modulo 3: Deep Dive negli LLM e Fine-Tuning
Svela i segreti dei Large Language Models. Impara a personalizzarli con tecniche di fine-tuning per compiti specifici.
Modulo 4: Sistemi RAG e Database Vettoriali
Costruisci potenti pipeline RAG (Retrieval-Augmented Generation) con LlamaIndex, integrando la conoscenza aziendale nei tuoi LLM tramite database vettoriali come Qdrant.
Modulo 5: Agenti AI Complessi
Progetta e sviluppa agenti AI autonomi in grado di eseguire task complessi, utilizzare strumenti esterni e prendere decisioni.
Modulo 6: Full-Stack AI & Deployment
Crea API per i tuoi modelli, gestisci il deployment in ambienti di produzione e costruisci un'interfaccia utente interattiva con React.
Opportunità di Carriera
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Domande Frequenti
Non ho mai programmato prima, posso davvero seguire questo corso?
+Assolutamente sì! Il corso è progettato proprio per partire da zero. Il primo modulo copre tutte le basi della programmazione Python, dalle variabili agli algoritmi. I nostri docenti hanno esperienza nel formare principianti e il formato in aula garantisce supporto continuo. Molti dei nostri migliori studenti sono partiti senza alcuna esperienza di programmazione.
Quanto tempo devo dedicare allo studio oltre alle lezioni?
+Consigliamo 4-6 ore settimanali di studio individuale oltre alle 6 ore di lezione. Questo include esercizi pratici, letture e lavoro sul progetto finale. Il carico è gestibile anche per chi lavora full-time, e il supporto continuo dei docenti ti aiuterà a ottimizzare i tempi di studio.
Che garanzie ho di trovare lavoro dopo il corso?
+Pur non potendo garantire il 100% di placement, i nostri dati parlano chiaro: oltre l'85% degli studenti che completano il corso trova una posizione nel settore AI entro 6 mesi. Il nostro network di 50+ aziende partner, la segnalazione dei migliori profili e il supporto continuo post-corso massimizzano le tue opportunità di successo.
Il corso è riconosciuto a livello professionale?
+Riceverai l'Attestato WebSkunk "AI Full-Stack Developer" che è riconosciuto dalle nostre aziende partner e sempre più apprezzato nel settore tech italiano. Più importante del certificato è il portfolio di progetti reali che svilupperai, che dimostra concretamente le tue competenze ai recruiter.
Posso seguire il corso se lavoro full-time?
+Certamente! Le lezioni si svolgono in orario serale (tipicamente 19:00-22:00) proprio per permettere a chi lavora di partecipare. La frequenza di 2 sere a settimana è studiata per essere sostenibile anche con impegni lavorativi full-time.
Cosa succede se perdo alcune lezioni?
+Ogni lezione viene registrata e resa disponibile agli studenti. Inoltre, il supporto continuo dei docenti e il sistema di mentoring ti permetteranno di recuperare eventuali argomenti persi. La classe ridotta (max 15 persone) garantisce attenzione personalizzata per ogni studente.
Il prezzo include tutto il materiale necessario?
+Sì, la quota include: tutte le 72 ore di lezione, materiale didattico completo, accesso ai codici e dataset degli esercizi, licenze software necessarie, supporto continuo sul progetto finale e accesso alla community WebSkunk. Non ci sono costi nascosti.
Perché scegliere la formazione in aula invece di un corso online?
+L'AI è un campo complesso che richiede supporto immediato. In aula hai accesso diretto ai docenti, puoi fare domande in tempo reale, collaborare con altri studenti e ricevere feedback istantaneo sui tuoi progetti. Il tasso di completamento dei corsi in aula è del 95% vs 15% dei corsi online.
Che computer/software serve per seguire il corso?
+Serve un laptop con almeno 8GB di RAM (consigliati 16GB) e sistema operativo Windows, Mac o Linux. Tutto il software necessario è gratuito e open source. Ti forniremo una guida completa per l'installazione prima dell'inizio del corso e supporto tecnico durante la prima lezione.
I posti sono limitati per garantire la massima qualità
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