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Intelligenza artificiale per ingegneri: Transformer, LLM, RAG e agenti AI: dai fondamenti al codice
Paperback
Technology & EngineeringProgramming
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ISBN13: 9798192124826
Publisher: Independently Published
Published: Aug 12 2026
Pages: 386
Weight: 1.47
Height: 0.80 Width: 7.00 Depth: 10.00
Language: Italian
Publisher: Independently Published
Published: Aug 12 2026
Pages: 386
Weight: 1.47
Height: 0.80 Width: 7.00 Depth: 10.00
Language: Italian
Che cosa succede davvero tra un prompt e la risposta di un modello linguistico?
Perché un LLM sa scrivere codice ma sbaglia una moltiplicazione?
E che cosa serve, concretamente, per portare in produzione un sistema basato su questi modelli senza brutte sorprese su costi, sicurezza e normative? Questo libro risponde con l'approccio dell'ingegneria: prima si capisce il meccanismo, con i conti svolti a mano fino all'ultima cifra, poi lo si costruisce in codice Python eseguibile. Niente magia e niente scatole nere: ogni componente viene aperto, spiegato e rimontato. PARTE I. FONDAMENTI
Perché un LLM sa scrivere codice ma sbaglia una moltiplicazione?
E che cosa serve, concretamente, per portare in produzione un sistema basato su questi modelli senza brutte sorprese su costi, sicurezza e normative? Questo libro risponde con l'approccio dell'ingegneria: prima si capisce il meccanismo, con i conti svolti a mano fino all'ultima cifra, poi lo si costruisce in codice Python eseguibile. Niente magia e niente scatole nere: ogni componente viene aperto, spiegato e rimontato. PARTE I. FONDAMENTI
La strada che porta dalle reti neurali ai modelli linguistici: una rete addestrata interamente su carta, con la backpropagation verificata cifra per cifra in PyTorch; la tokenizzazione BPE eseguita a mano; gli embedding e la geometria del significato; il meccanismo di attention ricostruito numero per numero; l'architettura Transformer completa, fino a scrivere un mini-GPT funzionante in poche righe di codice; e il percorso che trasforma un modello grezzo in un assistente: instruction tuning, allineamento alle preferenze umane, quantizzazione, modelli aperti. PARTE II. COSTRUIRE CON GLI LLM
L'uso professionale dei modelli via API: streaming, function calling, structured output; il prompt e context engineering come disciplina, con le difese contro la prompt injection; la ricerca semantica e i vector database; il RAG completo, dal chunking alla valutazione, con citazioni verificabili. PARTE III. AGENTI E SISTEMI MULTI-AGENTE
Il loop agentico con strumenti e guardrail; il Model Context Protocol per collegare gli agenti ai sistemi aziendali; i pattern di orchestrazione multi-agente, il protocollo A2A e LangGraph, con un caso reale di logistica B2B raccontato con le scelte vere e le lezioni imparate. PARTE IV. IN PRODUZIONE
Architetture e costi, gateway e degradazione controllata; la sicurezza; GDPR e AI Act applicati ai sistemi LLM; observability e valutazione con golden set e modelli giudici; e un caso di studio finale che monta ogni pezzo del libro in un assistente aziendale completo: RAG con permessi, agenti con conferma umana, server MCP, tracciamento di ogni richiesta e il conto economico fatto fino in fondo. A CHI SI RIVOLGE
A ingegneri, sviluppatori e studenti che non si accontentano di usare l'AI: vogliono capire come funziona e costruirci sopra sistemi seri. Bastano Python di base e nozioni di matematica del primo anno di università ; tutto il resto viene costruito nel libro, un passaggio alla volta. Diciassette capitoli con listati completi ed eseguibili: un percorso che con la teoria spiega e il codice che funziona.
L'uso professionale dei modelli via API: streaming, function calling, structured output; il prompt e context engineering come disciplina, con le difese contro la prompt injection; la ricerca semantica e i vector database; il RAG completo, dal chunking alla valutazione, con citazioni verificabili. PARTE III. AGENTI E SISTEMI MULTI-AGENTE
Il loop agentico con strumenti e guardrail; il Model Context Protocol per collegare gli agenti ai sistemi aziendali; i pattern di orchestrazione multi-agente, il protocollo A2A e LangGraph, con un caso reale di logistica B2B raccontato con le scelte vere e le lezioni imparate. PARTE IV. IN PRODUZIONE
Architetture e costi, gateway e degradazione controllata; la sicurezza; GDPR e AI Act applicati ai sistemi LLM; observability e valutazione con golden set e modelli giudici; e un caso di studio finale che monta ogni pezzo del libro in un assistente aziendale completo: RAG con permessi, agenti con conferma umana, server MCP, tracciamento di ogni richiesta e il conto economico fatto fino in fondo. A CHI SI RIVOLGE
A ingegneri, sviluppatori e studenti che non si accontentano di usare l'AI: vogliono capire come funziona e costruirci sopra sistemi seri. Bastano Python di base e nozioni di matematica del primo anno di università ; tutto il resto viene costruito nel libro, un passaggio alla volta. Diciassette capitoli con listati completi ed eseguibili: un percorso che con la teoria spiega e il codice che funziona.
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