Cloud Workshops

Sviluppare con Claude Code

Setup, modelli, permessi, prompt efficaci, Claude.md: tutti i fondamenti del tool e le best practice operative per iniziare con il piede giusto.

Agenti, Skill e Hook

Creare agenti specializzati personalizzati per le proprie esigenze di sviluppo e gestione. Impostare Claude Code per eseguire workflow ripetibili e processi di automazione.

MCP e Integrazioni

I metodi di integrazione con Kubernetes, Grafana, GitHub, Terraform...

Plugin e Superpowers

Creazione e gestione di pacchetti di estensione e sviluppo strutturato con framework di skill, per strutturare uno sviluppo potenziato ed efficace.

Esercizi e Adozione

Hands-on, esercizi, esempi di utilizzo e anti-pattern. Approccio pratico per affinare la conoscenza dello strumento e perfezionare il risultato.

Introduzione all'AI ed ai servizi AWS

I fondamenti di intelligenza artificiale e i principali servizi AWS per la movimentazione e analisi dei dati, per il machine learning e l'intelligenza artificiale.

Foundation Models con Amazon Bedrock

Panoramica dei foundation models disponibili su AWS e introduzione all’utilizzo di Amazon Bedrock per interazione con modelli generativi.

Integrazione dei modelli generativi nelle applicazioni

Introduzione ai pattern applicativi più comuni, come Retrieval-Augmented Generation (RAG), per combinare modelli generativi e dati aziendali.

Integrazione dei modelli generativi nelle applicazioni

Introduzione ai pattern applicativi più comuni, come Retrieval-Augmented Generation (RAG), per combinare modelli generativi e dati aziendali.

Progettare applicazioni di Generative AI su AWS

Best practice per progettare sistemi di Generative AI scalabili e sicuri su AWS. Panoramica delle architetture tipiche, tecniche di prompt engineering e strumenti disponibili nell'ecosistema AWS.

Dagli LLM all'Agentic AI

Introduzione ai sistemi agentici autonomi con AgentCore e fondamenti di sviluppo di piattaforme agentiche.

Introduzione a Kubernetes

Introduzione all'orchestratore di container Kubernetes e utilizzo di kubernetes in locale (Minikube, RancherDesktop)

I Workload di Kubernetes per il deploy applicativo

I principali workload di kubernetes: POD, Deployment, Statefulset, DaemonSet, CronJobs

Esposizione dei servizi in Kubernetes

Esposizione dei servizi al pubblico in Kubernetes: NodePort, LoadBalancer, ClusterIP

Ingress e gestione del traffico

Gestione del traffico in ingresso tramite i tipi Ingress (nginx) e introduzione alla Gateway API

Kubernetes gestito in cloud

Architettura di un cluster gestito, gestione del control plane, nodi worker, autoscaling e integrazione con l’infrastruttura cloud. Networking, storage e identità nei cluster Kubernetes in ambienti cloud

Dagli LLM all'Agentic AI

Introduzione ai sistemi agentici autonomi: pianificazione, tool usage, memory e orchestrazione.

AgentCore: orchestrare agenti intelligenti

Costruire agenti che orchestrano task complessi: definizione degli agenti, tool, capacità di reasoning e interazione con servizi AWS e API.

Strands: design di workflow agentici

Introduzione a Strands come framework: orchestrazione, collaborazione tra agenti e pattern per task complessi come ricerca e analisi dati.

Connettere gli agenti al mondo reale

Come collegare gli agenti a fonti dati e servizi: RAG, integrazione con database, API aziendali e servizi AWS (Lambda, DynamoDB, S3).

Hands-on: costruire la prima applicazione agentica

Come progettare e sviluppare un'applicazione agentica end-to-end, con orchestrazione di task, accesso ai tool e deploy su AWS.