Master in No Code & AI Products

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Prima di costruire automazioni intelligenti, serve un modello mentale chiaro dello stack applicativo e una base solida di orchestrazione con n8n. In questo modulo costruisci le fondamenta operative: capisci perché AI + No Code accelera prototipazione e delivery, e impari a usare n8n come “cervello” dello stack per trasformare un input (trigger) in azioni concrete e ripetibili. In parallelo, entri nei fondamenti di AI per builder: token, embedding e contesto; perché un modello può “allucinare”; e soprattutto impari a scegliere l’approccio giusto tra LLM, RAG e Agenti in base al problema. L’obiettivo non è “fare prompting”, ma ragionare da product builder: capire quando l’AI serve davvero e come inserirla in un sistema.

Questo modulo è dedicato al lavoro pratico con dati e integrazioni, la base di qualunque prodotto o automazione scalabile. Impari a leggere e manipolare JSON, a comprendere i fondamenti di HTTP e delle API REST (endpoint, metodi, parametri, autenticazione) e a ragionare in modo strutturato su come far comunicare servizi diversi. L’obiettivo è padroneggiare un pattern riutilizzabile — API → Processo → Storage — per creare flussi modulari, estendibili e pronti a diventare componenti di un prodotto o di un sistema più grande.

Scrivere prompt efficaci non significa “scrivere bene”: significa progettare il comportamento dell’AI e rendere gli output affidabili, ripetibili e leggibili da un workflow. In questo modulo impari a definire con precisione obiettivo, contesto e struttura dell’output, lavorando su prompt design, variabili per il context engineering, few-shot prompting e JSON schema per ottenere risposte strutturate. Introduci poi un approccio di misurazione della qualità: cosa sono le evaluations e dove “vivono” (tra n8n e OpenAI), così da poter verificare in modo sistematico se un prompt sta funzionando davvero, non solo “a occhio”. Il modulo si chiude con una parte di laboratorio: costruisci, testi e iteri i prompt, imparando a gestire edge case, ridurre ambiguità e migliorare nel tempo la coerenza degli output strutturati.