A chi si rivolge

Percorso completo per la certificazione Microsoft AI-300 “Operationalizing Machine Learning and Generative AI Solutions” (Machine Learning Operations Engineer Associate, livello Associate). Sette moduli allineati ai cinque domini ufficiali “skills measured”: infrastruttura MLOps (15-20%), ciclo di vita e operazioni dei modelli (25-30%), infrastruttura GenAIOps (20-25%), qualità e osservabilità del generativo (10-15%), ottimizzazione di RAG e fine-tuning (10-15%). Taglio operativo da MLOps engineer: automazione, riproducibilità, promozione fra ambienti, rilascio e monitoraggio, con Python, GitHub Actions e infrastructure as code. Prodotti aggiornati ad agosto 2026 (Azure Machine Learning v2, Microsoft Foundry, Azure Monitor).

Come è strutturato questo percorso

Moduli allineati ai domini ufficiali dell’esame AI-300:

  1. Il workspace di Azure Machine Learning: risorse, asset e infrastruttura come codice — Dominio ‘Design and implement an MLOps infrastructure’ (15-20%): cosa c’è dentro un workspace, come si separano risorse e asset, e come si costruisce tutto in modo ripetibile.
  2. Orchestrare l addestramento — Prima parte del dominio più pesante, ‘Implement machine learning model lifecycle and operations’ (25-30%): esperimenti, job di training e come si confrontano i risultati.
  3. Dal modello registrato alla produzione — Seconda parte di ‘Implement machine learning model lifecycle and operations’ (25-30%): registrazione, deployment e cosa succede dopo, quando il mondo cambia.
  4. L ambiente Microsoft Foundry — Prima parte del dominio ‘Design and implement a GenAIOps infrastructure’ (20-25%): mettere in piedi progetti Foundry con la stessa disciplina usata per il workspace.
  5. Scegliere i modelli e governare i prompt — Seconda parte di ‘Design and implement a GenAIOps infrastructure’ (20-25%): la scelta del modello per il caso d’uso, la capacità riservata e il prompt trattato come codice.
  6. Qualità e osservabilità delle soluzioni generative — Dominio ‘Implement generative AI quality assurance and observability’ (10-15%): misurare se il sistema risponde bene, e vedere cosa succede quando è in produzione.
  7. Ottimizzare: RAG e fine-tuning — Dominio ‘Optimize generative AI systems and model performance’ (10-15%): far rispondere meglio un sistema che già funziona, intervenendo sul recupero o sul modello.

Ogni modulo ha più unità di lettura brevi. Alla fine puoi passare alla simulazione esame con il banco domande completo.