Generative AI per Principianti - Edizione Java

July 3, 2026 · View on GitHub

Impegno di tempo: L'intero workshop può essere completato online senza configurazioni locali. L'installazione dell'ambiente richiede 2 minuti, con l'esplorazione degli esempi che richiede da 1 a 3 ore a seconda della profondità di esplorazione.

Avvio rapido

Fai un fork di questo repository nel tuo account GitHub
Clicca su Code → scheda Codespaces → ... → Nuovo con opzioni...
Usa le impostazioni predefinite – questo selezionerà il contenitore di sviluppo creato per questo corso
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Vai direttamente a Capitolo 2: Provision Azure AI Foundry

Supporto Multilingue

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Questo repository include oltre 50 traduzioni, il che aumenta notevolmente la dimensione del download. Per clonare senza traduzioni, usa sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/Generative-AI-for-beginners-java.git
cd Generative-AI-for-beginners-java
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
Questo ti fornisce tutto il necessario per completare il corso con un download molto più veloce.

Struttura del Corso & Percorso di Apprendimento

Capitolo 1: Introduzione a Generative AI

Concetti di base: Comprendere i Large Language Models, i token, gli embeddings e le capacità dell'AI
Ecosistema AI in Java: Panoramica di Spring AI e degli SDK OpenAI
Protocollo Contesto Modello: Introduzione al MCP e al suo ruolo nella comunicazione tra agenti AI
Applicazioni Pratiche: Scenari reali inclusi chatbot e generazione di contenuti
→ Inizia Capitolo 1

Capitolo 2: Configurazione dell'Ambiente di Sviluppo

Azure AI Foundry: Provisioning di distribuzioni modello come codice con Bicep e Azure Developer CLI (azd)
Spring Boot + Spring AI: Best practice per lo sviluppo di applicazioni AI enterprise
Autenticazione senza chiavi: Connettersi in modo sicuro con Microsoft Entra ID — nessuna chiave API da gestire
Strumenti di Sviluppo: Contenitori Docker, VS Code e configurazione GitHub Codespaces
→ Inizia Capitolo 2

Capitolo 3: Tecniche Core di Generative AI

Prompt Engineering: Tecniche per risposte ottimali dai modelli AI
Embeddings & Operazioni su Vettori: Implementare ricerche semantiche e matching di similarità
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Integrare l'AI con le tue fonti dati
Funzioni di Chiamata: Estendi le capacità AI con strumenti e plugin personalizzati
→ Inizia Capitolo 3

Capitolo 4: Applicazioni Pratiche & Progetti

Generatore di Storie su Animali Domestici (petstory/): Generazione creativa di contenuti con Azure AI Foundry
Demo Locale Foundry (foundrylocal/): Integrazione modello AI locale con OpenAI Java SDK
Servizio Calcolatore MCP (calculator/): Implementazione base del Model Context Protocol con Spring AI
→ Inizia Capitolo 4

Capitolo 5: Sviluppo Responsabile dell'AI

Sicurezza contenuti Azure AI Foundry: Testa il filtro contenuti e i meccanismi di sicurezza integrati (blocchi rigidi e rifiuti soft)
Demo AI Responsabile: Esempio pratico che mostra come funzionano i moderni sistemi di sicurezza AI
Best Practice: Linee guida essenziali per uno sviluppo e distribuzione etici dell'AI
→ Inizia Capitolo 5

Risorse Aggiuntive

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

Serie Generative AI

Apprendimento Core

Serie Copilot

Ottenere Aiuto

Se rimani bloccato o hai domande sulla creazione di app AI, unisciti ad altri studenti e sviluppatori esperti nelle discussioni su MCP. È una comunità di supporto dove le domande sono benvenute e la conoscenza viene condivisa liberamente.

Se hai feedback sul prodotto o riscontri errori durante lo sviluppo visita:

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