Il corso permette di apprendere le conoscenze necessarie per capire che cosa sono i "Modelli linguistici di grandi dimensioni". In particolare verranno introdotte le caratteristiche dei principali LLM, le tecniche di apprendimento e il modo in cui riescono a rispondere alle domande oppure a prendere decisioni, attraverso il meccanismo dell'inferenza. Dopo una breve storia, verrà fatta una panoramica sul "Ciclo di vita degli LLM", verranno descritti i componenti hardware utilizzati dagli LLM (CPU, GPU, TPT e NPU) e le caratteristiche tecniche che sono alla base del funzionamento degli LLM, come ad esempio: i token, gli embedding e i parametri. Alla fine del corso verrà fatta una panoramica sui modelli LLM pre-addestrati e sulle tecniche di "Fine Tuning" usate per specializzare questi modelli locali su argomenti e temi specifici. Tutti gli argomenti trattati verranno supportati da laboratori pratici, anche con il linguaggio Python.