AI System Modeler

Progettare sistemi software complessi nell’era dell’Intelligenza Artificiale.

Quando un sistema software viene progettato con il supporto dell’IA, il problema non è soltanto generare codice. Prima ancora, occorre rendere esplicita la conoscenza su cui quel sistema dovrà basarsi, evitando che l’Intelligenza Artificiale debba ricostruire autonomamente vincoli e contesti attraverso interpretazioni implicite.

AI System Modeler è il percorso operativo ufficiale ideato e tenuto da Alessandro Bemporad per padroneggiare KOAN Ontology v6.3.1.

In circa 6 ore di formazione specialistica, imparerai a trasformare la conoscenza di un dominio aziendale in un modello formale esplicito, rigoroso e strutturato (in formato TOML), concepito fin dall’origine come linguaggio condiviso e simmetrico tra analisti umani, architetti software e Intelligenze Artificiali Generative.

Sei un’azienda? Hai bisogno di un pacchetto di licenze per il tuo team? Contattami qui.

01

Fondamenti dell’Ontologia Applicata all’Ingegneria del Software:

Come mappare i confini di un dominio e strutturarlo senza ambiguità.

02

La Sintassi e la Struttura di KOAN:

Padronanza assoluta di Entity, Entity Space, Entity Type, Role Type, Property Type, Characterization, Property Set e Assertion.

03

Modellazione dei Vincoli e delle Relazioni:

Gestione delle cardinalità, delle relazioni derivate/inverse e delle assunzioni di ruolo con vincoli temporali.

04

Applicazione Pratica e Generazione Simmetrica:

Come strutturare, verificare e validare modelli logici che possono essere scritti dagli analisti umani, ma anche generati direttamente dalle AI a partire da requisiti espressi in linguaggio naturale o pseudo-naturale.

Per evitare astrazioni puramente teoriche e applicare i concetti su un dominio ad alta complessità, il corso adotta un’ambientazione d’eccezione come unico grande caso di studio pratico: la gestione logica e infrastrutturale della nave da esplorazione Andromeda.

L’architettura dei sistemi di bordo dell’Andromeda funge da perfetta metafora di un’organizzazione del mondo reale: un ecosistema complesso in cui componenti come sensori, procedure di analisi di reperti spaziali e sistemi intelligenti devono scambiarsi informazioni e cooperare in modo deterministico e privo di ambiguità. Attraverso questo modello, si affrontano scenari di analisi concreti e strutturati.

Questo corso è progettato specificamente per professionisti operanti in contesti di medie e grandi dimensioni:

  • System & Software Architect che devono disegnare l’architettura cognitiva di sistemi software complessi supportati dall’IA.
  • Business & Domain Analyst che vogliono rendere il patrimonio informativo aziendale direttamente computabile dalle IA generative senza perdita di contesto.
  • Senior Engineer & Lead Developer che cercano un metodo rigoroso e deterministico per formalizzare le regole e i vincoli del dominio di business.

Scarica la Brochure del Corso: Clicca sul pulsante qui sotto per scaricare il PDF e approfondire il programma dettagliato dell’Academy.

Scarica la Specifica Ufficiale (Gratis): KOAN Ontology è una specifica aperta rilasciata sotto licenza Creative Commons. Visita koanontology.org per consultare e scaricare gratuitamente la documentazione tecnica completa della versione 6.3.1.

Scegli l’accesso individuale per professionisti o richiedi un pacchetto multi-licenza per il tuo team aziendale.

Sezione 0: Benvenuto a Bordo
  • Benvenuto a bordo — Anteprima
  • Un modello condiviso — Anteprima
Sezione 1: TOML
  • TOML è una mappa
  • Preliminari: le regole del gioco
  • Commenti
  • La coppia chiave/valore
  • Le chiavi: bare, quoted, dotted
  • Stringhe: le quattro forme
  • Numeri interi (integer)
  • Float
  • Boolean
  • Date e ore
  • Array
  • Tabelle (table)
  • Inline table
  • Array of tables — Anteprima
  • Dove siamo arrivati: TOML
Sezione 2: Entity e Entity Space
  • Il confine del mondo
  • Entity — Anteprima
  • L’identità
  • Entity space
  • Namespace
  • Dichiarare un Entity Space
  • L’intestazione del file: [koan]
  • Importare altri Entity Space
  • Lo standard condiviso
  • Il nome non è l’identità
  • Dove siamo arrivati: cosa esiste
Sezione 3: Terminology
  • Terminology: I campi fondamentali
  • Terminology: Etichette e visibilità
  • Terminology: Una base per tutte le lingue
  • Terminology: Documentare il significato — Anteprima
  • Dove siamo arrivati: il linguaggio del dominio
Sezione 4: Entity Type e Particular
  • Raggruppare per natura
  • Entity Type (ETT)
  • Particular (PAR)
  • Istanziazione (instance_of) — Anteprima
  • L’Archetipo
  • Classi e Oggetti
  • Schemi e Categorie
  • Schemi flat e gerarchici
  • Schemi nominali e ordinali
  • Misure
  • Risorse digitali
  • Dove siamo arrivati: la natura delle cose
Sezione 5: Role Type
  • Natura e funzione
  • Role Type (RLT)
  • Assumere un ruolo
  • Il tempo del ruolo
  • Dove siamo arrivati: essere e diventare
Sezione 6: Property and Relation
  • Un nuovo kind: PTY
  • Proprietà, Caratterizzazioni e Asserzioni — Anteprima
  • Tipi di proprietà
  • Caratteristiche e collegamenti
  • Come si usa il kind “PTY”
  • Tre archetipi di PTY
  • Attribute (ATR)
  • Measurement (MSM)
  • Relation (RLN)
  • Relazioni dirette e inverse
Sezione 7: Characterization
  • Perché esistono le Characterization?
  • La Characterization come contesto
  • Anatomia di una CHR
  • CHR delle PTY “Attribute”
  • CHR delle PTY “Measurement”
  • I cinque tipi di target
  • Relazioni derivate
  • Materializzazione delle relazioni derivate
  • Il Property Set
Sezione 8: ASSERTION
  • Introduzione alle Assertion (ASN)
  • Anatomia di una Assertion
  • subject e subject_as
  • Il valore di una Assertion
  • target e target_as
  • Una Property come subject
  • Assertion con PTY Measurement
  • Conformità alla Characterization
  • I cinque casi relazionali
  • Relazioni derivate e Assertion
  • Polarity — Anteprima
  • Confidence — Anteprima
  • Asserter
  • Adesso comincia il lavoro — Anteprima