DP-3028: Implement GenAI Engineering with Azure Databricks

Il corso DP-3028: Implementare Ingegneria AI Generativa con Azure Databricks insegna ai professionisti dei dati come costruire soluzioni di AI generativa su Azure Databricks. Questo corso pratico di 8 ore copre il fine-tuning di LLM, i pattern di Retrieval-Augmented Generation, i database vettoriali e MLflow per la gestione del ciclo di vita dei modelli GenAI. Esamatic srl, Microsoft Learning Partner a Milano, eroga questo corso con Microsoft Certified Trainer.

• Credenziale Applied Skills: valida la competenza nell’implementazione dell’ingegneria AI generativa su Azure Databricks
• Fine-Tuning LLM: personalizzazione di modelli linguistici di grandi dimensioni per task specifici del dominio su Databricks
• Pattern RAG: implementazione della Retrieval-Augmented Generation per risposte AI basate sulla conoscenza
• Database Vettoriali: creazione e gestione di indici di ricerca vettoriale per il recupero semantico
• MLflow per GenAI: tracciamento esperimenti, gestione modelli e distribuzione di soluzioni GenAI su scala

Panoramica del Corso DP-3028 Implementare Ingegneria GenAI con Azure Databricks

Azure Databricks fornisce una piattaforma integrata per costruire, addestrare e distribuire applicazioni di AI generativa con sicurezza e governance enterprise-grade. Il corso DP-3028 fornisce esperienza pratica nel fine-tuning di LLM, nell’implementazione di architetture RAG con ricerca vettoriale, nella gestione del ciclo di vita dei modelli GenAI con MLflow e nella distribuzione di soluzioni di AI generativa pronte per la produzione sulla piattaforma Databricks.

Obiettivi Formativi

1. Effettuare il fine-tuning di modelli linguistici di grandi dimensioni — personalizzare i modelli fondamentali per casi d’uso specifici del dominio utilizzando l’infrastruttura e le tecniche di training di Databricks
2. Implementare architetture RAG — costruire pipeline di Retrieval-Augmented Generation che combinano la ricerca vettoriale con l’inferenza LLM per risposte accurate e fondate
3. Gestire database vettoriali e embedding — creare indici di ricerca vettoriale, generare embedding e implementare il recupero semantico per le knowledge base
4. Distribuire soluzioni GenAI con MLflow — tracciare esperimenti, registrare modelli e distribuire endpoint di AI generativa usando MLflow e Databricks Model Serving

A Chi è Rivolto

Questo corso è ideale per data engineer, ML engineer e sviluppatori AI che desiderano costruire e distribuire applicazioni di AI generativa utilizzando la piattaforma Azure Databricks.

Vantaggi Professionali

L’ingegneria AI generativa è la specialità in più rapida crescita nel settore dati e AI. La credenziale Applied Skills DP-3028 valida la capacità pratica di implementare soluzioni GenAI su Databricks — una competenza con domanda straordinaria per AI engineer, specialisti di piattaforme ML e architetti GenAI.

Prerequisiti

• Esperienza con Azure Databricks e Apache Spark
• Comprensione dei fondamenti di machine learning e addestramento modelli
• Familiarità con la programmazione Python e la manipolazione dati
• Conoscenza base dei concetti di elaborazione del linguaggio naturale

Domande Frequenti

Cos’è la credenziale Applied Skills DP-3028?

Il DP-3028 è una credenziale Microsoft Applied Skills che valida la capacità pratica di implementare soluzioni di ingegneria AI generativa su Azure Databricks. Si ottiene tramite una valutazione lab basata sulle performance.

Cos’è la Retrieval-Augmented Generation (RAG)?

RAG è un pattern architetturale che migliora le risposte dei LLM recuperando documenti rilevanti da una knowledge base e fornendoli come contesto. Questo riduce le allucinazioni e consente risposte specifiche del dominio senza fine-tuning.

Serve esperienza Databricks per il DP-3028?

Sì, la familiarità con Azure Databricks e Apache Spark è raccomandata. Il corso si basa sulla conoscenza della piattaforma Databricks per implementare soluzioni specifiche GenAI.

La credenziale DP-3028 scade?

Le credenziali Microsoft Applied Skills sono valide per un anno dalla data di ottenimento e possono essere rinnovate tramite rivalutazione.