Python viene spesso presentato come uno dei linguaggi migliori con cui iniziare a programmare. Ma oggi conoscerlo significa molto più che saper scrivere script o automatizzare attività.
Per un professionista con buone basi, Python può diventare il punto di accesso alla Data Analysis, al Machine Learning, al Deep Learning e persino allo studio dei Large Language Model, gli stessi modelli alla base di strumenti come ChatGPT e Gemini.
Un esempio interessante è AI Research Foundations di Google DeepMind, un percorso che mostra bene quanto il passaggio dalla programmazione allo studio degli LLM sia oggi più accessibile di quanto possa sembrare.
Python come base per Machine Learning e AI
Il percorso parte sempre dalle fondamenta.
Variabili, funzioni, strutture dati, moduli e programmazione a oggetti possono sembrare concetti lontani dall’intelligenza artificiale, ma costituiscono la base per lavorare successivamente con librerie come NumPy, Pandas, scikit-learn e con i framework dedicati al Deep Learning.
È lo stesso principio alla base del mio Corso di Programmazione Online: Introduzione a Python: non imparare soltanto la sintassi, ma acquisire abbastanza autonomia da comprendere, scrivere e modificare il codice.
Con competenze più solide diventa poi importante imparare a strutturare software più complesso. Nel Corso di Programmazione Online: Python Avanzato, ad esempio, entrano in gioco programmazione a oggetti, decoratori, type hints, gestione delle eccezioni, moduli, pacchetti e testing.
Sono competenze importanti anche nel mondo AI: utilizzare un notebook già pronto è una cosa, essere in grado di costruire e mantenere un progetto reale è un’altra.
AI Research Foundations di Google DeepMind
Google DeepMind ha sviluppato AI Research Foundations per accompagnare studenti e professionisti verso una comprensione più tecnica dell’intelligenza artificiale moderna.
Uno degli aspetti più interessanti è che il percorso non parte semplicemente dall’utilizzo di un LLM attraverso un’interfaccia o una API.
Si parte dalla costruzione di un piccolo language model.
Da lì vengono introdotti progressivamente concetti come rappresentazione dei dati, reti neurali, Transformer, fine-tuning, alignment e accelerazione dei modelli.
Il curriculum è composto da otto attività e punta a costruire e perfezionare modelli linguistici moderni partendo dalle fondamenta. È rivolto a persone che possiedono già una buona conoscenza di Python.
Il valore del percorso sta soprattutto nella progressione: gli LLM non vengono presentati come una tecnologia isolata, ma come il risultato di una serie di concetti che partono dall’elaborazione dei dati e arrivano al Deep Learning.
Ed è qui che Python diventa particolarmente importante.
Dal Data Analysis agli LLM
Prima di arrivare ai Transformer è necessario capire come vengono rappresentati ed elaborati i dati, come funziona un modello di Machine Learning e cosa significa addestrare una rete neurale.
È il tipo di passaggio affrontato nel mio Corso di Programmazione Online: Data Analysis e AI con Python, dove Python viene utilizzato per elaborare dataset, visualizzare informazioni, costruire modelli di regressione e classificazione e introdurre concetti di Machine Learning e Deep Learning.
Gli LLM sono molto più complessi, naturalmente, ma condividono con questi sistemi molte fondamenta: dati, rappresentazioni numeriche, parametri, ottimizzazione e reti neurali.
Il percorso può quindi essere visto come una progressione:
Python → Data Analysis → Machine Learning → Deep Learning → LLM
Non è necessario diventare esperti di ogni passaggio prima di procedere al successivo, ma comprenderne le basi rende molto più semplice affrontare ciò che viene dopo.
Studiare da soli o seguire un percorso guidato?
Oggi il materiale disponibile online è enorme.
Documentazione, corsi gratuiti, repository GitHub, notebook e video permettono di studiare praticamente qualsiasi argomento. Lo stesso AI Research Foundations ne è un ottimo esempio; Google DeepMind mette inoltre a disposizione i laboratori pratici del curriculum nel repository ufficiale AI Foundations.
Il problema, però, spesso non è trovare il materiale.
È capire cosa studiare, in quale ordine e con quale livello di approfondimento.
Nello studio completamente autonomo è facile saltare alcuni passaggi: affrontare i Transformer senza conoscere bene le reti neurali, utilizzare sistemi RAG senza aver approfondito gli embedding oppure affidarsi a framework che fanno funzionare tutto in poche righe senza capire cosa accade realmente.
Per questo un percorso di formazione professionale può accelerare sensibilmente l’apprendimento, non solo nella formazione aziendale ma anche nella formazione individuale.
Un formatore può individuare le lacune, selezionare gli argomenti realmente utili e adattare il percorso al livello iniziale.
Nei percorsi 1-to-1, ad esempio, uno studente può aver bisogno di partire con il percorso Python per principianti, mentre un professionista con esperienza di sviluppo può passare direttamente a Python per professionisti o a Python per l’AI ed il Data Analysis.
Lo stesso principio vale per la formazione aziendale: non tutti i team hanno bisogno delle stesse competenze e non tutti devono arrivare allo stesso livello.
Utilizzare l’AI o comprenderla?
C’è infine una distinzione importante.
Non è necessario conoscere Python per utilizzare bene strumenti come ChatGPT, Gemini o Copilot. Per questo esistono percorsi come il mio corso AI generativa, orientato soprattutto all’utilizzo pratico dell’AI nei flussi di lavoro.
Ma per chi vuole approfondire il Machine Learning, comprendere gli LLM o lavorare allo sviluppo di sistemi AI, Python rappresenta una delle basi più importanti.
Percorsi come AI Research Foundations mostrano bene quanto sia possibile partire dalla programmazione e arrivare gradualmente a concetti che, fino a pochi anni fa, sembravano riservati quasi esclusivamente alla ricerca.
Il punto non è conoscere ogni nuovo modello o framework.
È costruire fondamenta abbastanza solide da poter comprendere anche quello che arriverà dopo.
Scegli il corso più adatto alle tue esigenze o richiedi un percorso formativo personalizzato per capire l’intelligenza artificiale ed iniziare ad utilizzarla davvero.
