Corso
Concetti sui Large Language Models (LLM)
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I large language model sono passati da curiosità da laboratorio a tema su cui ogni sviluppatore dovrebbe avere un’opinione, che si tratti di chiamare un’API, eseguire il fine-tuning di un modello open source o spiegare al team di prodotto perché il chatbot ha appena allucinato una policy di rimborso.
Per aiutarti, abbiamo compilato una classifica dei corsi in base a quattro criteri:
- Profondità concettuale: se il corso spiega davvero token, embedding, attention e l’architettura dei transformer
- Rigore pratico: se scrivi codice che chiama, affina o serve un modello reale
- Copertura di piattaforme e modelli: se il corso si limita a una sola API o ti fa toccare con mano modelli open source e proprietari
- Competenza del docente e risultati: chi lo insegna e cosa riuscirai davvero a costruire dopo
1. Introduction to LLMs in Python — DataCamp
Introduction to LLMs in Python di DataCamp è il miglior corso singolo per sviluppatori che vogliono andare oltre la fase “chiama l’API di OpenAI” e capire davvero l’architettura dei transformer alla base di ogni LLM moderno.
- Livello: Intermedio
- Durata: ~3 ore, self-paced; inizio gratuito
- Costo: Inizio gratuito; accesso completo incluso con abbonamento DataCamp (~$25/mese)
- Ideale per: Sviluppatori che vogliono un’introduzione focalizzata e code-first a LLM e transformer senza impegnarsi subito in una specializzazione completa
Il corso copre la meccanica delle architetture transformer prima di passare all’uso di modelli e dataset preaddestrati da Hugging Face, al loro fine-tuning per compiti specifici e alla valutazione dei risultati.
Cosa spicca e perché è al primo posto: il corso gira sull’AI Tutor di DataCamp, che spiega gli errori nel contesto del codice esatto che stai guardando. I bug degli LLM raramente sono evidenti dal solo stack trace e un tutor che ragiona sul tuo errore specifico batte il tentare a indovinare.
2. LLM Engineering: Master AI, Large Language Models & Agents — Udemy
LLM Engineering è un’ottima scelta per sviluppatori che vogliono un unico corso completo, ricco di progetti, che va dal chiamare API commerciali al fine-tuning di modelli open source fino alla costruzione di agenti.
- Livello: Intermedio (richiesto Python)
- Durata: ~30+ ore di contenuti in 200+ lezioni; prevedi 6–8 settimane con i progetti
- Costo: In genere scontato ben al di sotto del prezzo di listino durante le frequenti offerte Udemy
- Ideale per: Sviluppatori che vogliono un percorso nell’ingegneria degli LLM che copra sia modelli proprietari sia open source
L’istruttore, Ed Donner, è ex CEO di una startup di AI ed ex Managing Director in JPMorgan Chase. Il corso va dalla strutturazione dei prompt e comprensione della tokenizzazione, al fine-tuning di modelli open source con LoRA e quantizzazione, fino alla costruzione di sistemi multi-agente.
3. The LLM Course — Hugging Face
The LLM Course di Hugging Face è un’ottima scelta per sviluppatori che vogliono capire le librerie che alimentano la maggior parte dei progetti LLM open source: Transformers, Datasets, Tokenizers e Accelerate.
- Livello: Principiante–Intermedio
- Durata: ~15–20 ore, self-paced
- Costo: Gratuito, con certificato disponibile
- Ideale per: Sviluppatori che vogliono lavorare direttamente con modelli open source e l’Hugging Face Hub invece di restare dentro l’API di un singolo vendor
Poiché è mantenuto da Hugging Face e aggiornato man mano che l’ecosistema evolve, è una garanzia contro l’insegnamento di API deprecate — anche se tende verso l’ecosistema Hugging Face invece di passare in rassegna le alternative commerciali.
4. ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI
ChatGPT Prompt Engineering for Developers, tenuto da Isa Fulford (OpenAI) e Andrew Ng, è un’ottima opzione per sviluppatori che vogliono un’introduzione rapida e focalizzata al richiamare un LLM via API invece che tramite una finestra di chat.
- Livello: Principiante–Intermedio
- Durata: ~1,5 ore
- Costo: Gratuito
- Ideale per: Sviluppatori che vogliono passare dal “promptare” ChatGPT a mano al chiamare un LLM in modo programmatico e costruire sopra semplici applicazioni
Il corso copre come funzionano gli LLM dietro le quinte, due principi chiave per scrivere prompt efficaci e come usare quei prompt per attività come riassumere, inferire il sentiment, trasformare testo ed espandere appunti in contenuti più lunghi, per chiudere con la costruzione di un chatbot personalizzato. È volutamente breve e presume conoscenze base di Python, rendendolo un buon trampolino prima di un corso più lungo.
5. Prompt Engineering for ChatGPT — Vanderbilt University (Coursera)
Prompt Engineering for ChatGPT, tenuto dal Prof. Jules White a Vanderbilt, è un’ottima opzione per sviluppatori e non sviluppatori che vogliono una base rigorosa specifica sulle tecniche di prompting, indipendente da qualsiasi framework o codebase.
- Livello: Principiante (nessuna esperienza pregressa richiesta)
- Durata: ~19 ore
- Costo: Gratuito per ascoltare; abbonamento Coursera per il certificato
- Ideale per: Chi vuole padroneggiare pattern e tecniche di prompt trasferibili tra ChatGPT, Claude e altri LLM basati su chat
Il corso copre come applicare efficacemente il prompt engineering, usare pattern di prompt per sbloccare comportamenti più avanzati dei modelli e costruire applicazioni basate su prompt per il lavoro o progetti personali.
6. Generative AI: Introduction to Large Language Models — LinkedIn Learning
Generative AI: Introduction to Large Language Models, tenuto da Fred Nwanganga, è una buona opzione per sviluppatori e responsabili tecnici che vogliono una spiegazione chiara, senza codice, di come funzionano gli LLM prima di toccare un’API.
- Livello: Principiante
- Durata: Meno di 2 ore
- Costo: Abbonamento LinkedIn Learning (spesso incluso con le biblioteche); prova gratuita disponibile
- Ideale per: Sviluppatori che vogliono il modello concettuale — reti neurali, transformer, encoder e decoder, attention — spiegato chiaramente prima di scrivere codice
Il corso copre cosa sono l’AI generativa e gli LLM, come si sono evoluti, le basi di deep learning su cui si fondano e la meccanica dell’architettura transformer, inclusa l’attention e la self-attention, per chiudere con uno sguardo alle implicazioni sociali di questi modelli.
7. Essentials of Large Language Models: A Beginner's Journey — Educative
Essentials of Large Language Models di Educative è una buona opzione per sviluppatori che preferiscono lezioni testuali e interattive rispetto ai video e che vogliono un modello mentale a livello di sistema su come funzionano davvero gli LLM.
- Livello: Principiante
- Durata: Self-paced, basato su testo e codice
- Costo: Abbonamento Educative
- Ideale per: Sviluppatori che imparano più velocemente leggendo ed eseguendo codice inline che guardando screencast, e che vogliono il “perché” dietro i comportamenti degli LLM, non solo le chiamate API
Il corso copre i fondamenti degli LLM dai primi principi — architettura, tokenizzazione, embedding, attention e dinamiche di training — prima di passare a workflow pratici per il prompting e l’integrazione di strumenti per risposte dinamiche.
Tabella comparativa dei migliori corsi sugli LLM
| Posizione | Corso | Formato di apprendimento | Profondità del programma | Costo / Segnali sui risultati |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Introduction to LLMs in Python — DataCamp | AI-native, pratico | Architettura transformer, fine-tuning, Hugging Face | Inizio gratuito; l’AI Tutor personalizza ogni lezione |
| 2 | LLM Engineering — Udemy | Video bootcamp | API, fine-tuning (LoRA), agenti, progetti end-to-end | Spesso scontato; badge “bestseller” |
| 3 | The LLM Course — Hugging Face | Corso interattivo gratuito | Transformers, Tokenizers, Datasets, fine-tuning | Gratuito; mantenuto direttamente da Hugging Face |
| 4 | ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI | Video breve | Prompt via API, riassunti, trasformazione del testo | Gratuito; ~1,5 ore |
| 5 | Prompt Engineering for ChatGPT — Vanderbilt | Video corso | Pattern di prompt, applicazioni basate su prompt | Ascolto gratuito; certificato Coursera |
| 6 | Generative AI: Introduction to LLMs — LinkedIn Learning | Video breve | Basi di reti neurali, architettura transformer, attention | Abbonamento LinkedIn Learning; prova gratuita disponibile |
| 7 | Essentials of LLMs: A Beginner's Journey — Educative | Interattivo basato su testo | Architettura, tokenizzazione, embedding, attention | Abbonamento Educative; formato senza video |
Author
Josef Waples
Sono uno scrittore e editor di data science, con contributi a articoli di ricerca su riviste scientifiche. Sono particolarmente interessato ad algebra lineare, statistica, R e affini. Inoltre, gioco anche parecchio a scacchi!
FAQs
Devo conoscere Python per seguire un corso sugli LLM?
Per la maggior parte dei corsi pratici in questa lista — DataCamp, il corso di Hugging Face e i corsi Udemy e Databricks — sì, sono richieste basi di Python e familiarità con le API. I corsi di prompting di Vanderbilt e il professional certificate di IBM sono più accessibili ai non sviluppatori, perché puntano sulla tecnica di prompting più che sul codice.
Qual è la differenza tra un corso di prompt engineering e uno di LLM engineering?
Un corso di prompt engineering ti insegna a ottenere output migliori da un modello esistente tramite la formulazione delle richieste — senza bisogno di codice. Un corso di LLM engineering ti insegna a costruire sistemi intorno a un modello: chiamare API, fare fine-tuning di modelli open source, gestire embedding e retrieval e distribuire il risultato.
Qual è il miglior corso sugli LLM per principianti assoluti?
Prompt Engineering for ChatGPT di Vanderbilt non richiede esperienza pregressa ed è un punto di partenza ragionevole per chi non è tecnico. Per i principianti che invece vogliono programmare, Introduction to LLMs in Python di DataCamp è pensato per essere accessibile, con l’AI Tutor che colma le lacune quando emergono.
Dovrei iniziare dai LLM open source (Hugging Face) o dalle API commerciali (OpenAI, Anthropic, Google)?
La maggior parte degli sviluppatori finisce per aver bisogno di entrambi. Le API commerciali ti permettono di costruire più in fretta; i modelli open source ti insegnano cosa succede davvero sotto il cofano e ti danno controllo su fine-tuning, hosting e costi. Corsi come quelli di DataCamp e Hugging Face tendono verso l’open source; il bootcamp LLM Engineering di Udemy e i corsi brevi di DeepLearning.AI coprono entrambi.
Quanto tempo serve per imparare gli LLM abbastanza da costruirci sopra?
Un corso breve (1–3 ore) basta per prendere confidenza con le chiamate API e scrivere prompt decenti. Una comprensione operativa, a livello di codice, di transformer, fine-tuning e RAG richiede in genere 15–30 ore con un corso come quelli di DataCamp, Hugging Face o Databricks. Andare abbastanza a fondo da fare fine-tuning e distribuire sistemi in produzione, come nel bootcamp di Udemy su LLM Engineering, è più realisticamente un impegno di 6–8 settimane.
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