Programma Corso Sviluppo software con AI: impara il vibe coding professionale

Modulo 1 - Introduzione al mondo AI

• Cos'è l'intelligenza artificiale: dal machine learning all'AI generativa, breve storia ed evoluzione
• Il panorama attuale: modelli, vendor e strumenti (proprietari e open source)
• Casi d'uso dell'AI generativa: testo, immagini, audio, video e codice
• Etica e limiti: bias, allucinazioni, privacy dei dati

Modulo 2 - Come funzionano i Large Language Model

• Funzionamento dei LLM: come i modelli generano testo e codice
• Token e tokenizzazione: le unità di elaborazione del linguaggio
• Context window: limiti e gestione della memoria del modello
• Parametri di generazione: temperature, top-p e determinismo
• Allucinazioni: perché i modelli sbagliano e come accorgersene
• Modelli a confronto: capacità, costi e criteri di scelta

Modulo 3 - Il vibe coding

• Cos'è il vibe coding: sviluppo assistito da intelligenza artificiale generativa
• Differenze rispetto alla programmazione tradizionale
• Prompt-driven development: dal linguaggio naturale al codice funzionante
• Velocità di iterazione: cicli rapidi di generazione, test e correzione
• Progettazione flessibile: adattare il progetto man mano che emergono nuove esigenze
• Il ruolo del builder: supervisione, valutazione e decisioni

Modulo 4 - Strumenti di vibe coding

• Panoramica degli strumenti: Claude Code, Codex, GitHub Copilot, e altri competitor
• Strumenti browser-based: v0, Lovable, Replit (panoramica)
• Setup dell'ambiente di lavoro: VS Code, terminale, account e chiavi API
• Claude Code: installazione, comandi principali e flusso di lavoro
• Criteri di scelta dello strumento in base al progetto

Modulo 5 - Prompt engineering per lo sviluppo

• Scrivere prompt efficaci: struttura e chiarezza delle istruzioni
• Tecniche di prompting: zero-shot vs few-shot
• Fornire contesto: requisiti, vincoli, esempi di input e output
• Scomporre problemi complessi in richieste incrementali
• Iterare sul prompt: correggere il tiro quando il risultato non è quello atteso

Modulo 6 - Agentic AI

• Cos'è un agente AI: pianificazione, uso di strumenti, autonomia
• Agentic coding: dal completamento del codice all'agente che gestisce il progetto
• Gestione del contesto di progetto: skills, regole e memoria
• MCP e integrazione con strumenti e servizi esterni
• Supervisionare un agente: quando intervenire e come guidarlo

Modulo 7 - Sviluppo assistito: interfacce e logica

• AI per la generazione di interfacce utente (UI)
• AI per la generazione di logica applicativa
• Basi di UI/UX: principi di usabilità e gerarchia visiva
• Wireframe e mockup: dalla bozza al layout con il supporto dell'AI

Modulo 8 - Debugging, refactoring e testing con AI

• AI per il debugging: individuare e correggere errori con l'aiuto del modello
• AI per il refactoring: migliorare qualità e leggibilità del codice esistente
• Generazione di test automatici con l'AI
• Leggere e interpretare i messaggi di errore insieme al modello

Modulo 9 - Verifica e controllo del codice generato

• Verifica e validazione del codice generato dall'AI
• Code review assistita: cosa controllare sempre
• Sicurezza: vulnerabilità comuni nel codice generato e gestione delle credenziali
• Quando l'AI sbaglia: riconoscere loop e soluzioni errate

Modulo 10 - Workflow e best practices di vibe coding

• Vibe coding e versionamento: commit e branching
• Documentare il progetto con il supporto dell'AI
• Costi e consumi: gestire abbonamenti e utilizzo delle API