{"id":131,"date":"2026-05-18T12:37:42","date_gmt":"2026-05-18T12:37:42","guid":{"rendered":"https:\/\/convly.ai\/90-day-ai-engineer-path\/"},"modified":"2026-08-01T06:48:26","modified_gmt":"2026-08-01T06:48:26","slug":"90-day-ai-engineer-path","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/","title":{"rendered":"Da zero a ingegnere AI: il tuo percorso di apprendimento di 90 giorni"},"content":{"rendered":"<p>Da zero a ingegnere AI: il tuo percorso di apprendimento di 90 giorni. In questa guida completa esploriamo tutto ci\u00f2 che devi sapere per imparare l\u2019ingegneria AI nel 2026, dai concetti fondamentali alle applicazioni pratiche e alle tendenze future.<\/p>\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_85 counter-flat ez-toc-counter ez-toc-container-direction\">\n<label for=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7d66f94\" class=\"ez-toc-cssicon-toggle-label\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Attiva\/Disattiva<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #000000;color:#000000\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input type=\"checkbox\"  id=\"ez-toc-cssicon-toggle-item-6a744b7d66f94\"  aria-label=\"Attiva\/Disattiva\" \/><nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#Introduction_to_Learn_Ai_Engineering\" >Introduzione all\u2019ingegneria AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#What_Is_Learn_Ai_Engineering\" >Che cos\u2019\u00e8 l\u2019ingegneria AI?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#How_Learn_Ai_Engineering_Works\" >Come funziona l\u2019ingegneria AI<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#Key_Benefits_and_Applications\" >Principali vantaggi e applicazioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#Top_Tools_and_Platforms\" >Principali strumenti e piattaforme<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#Best_Practices\" >Best practice<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#Common_Challenges_and_Solutions\" >Sfide comuni e soluzioni<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#The_Future_of_Learn_Ai_Engineering\" >Il futuro dell\u2019ingegneria dell'AI apprendibile<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#A_Realistic_90-Day_Plan_Phase_by_Phase\" >Un piano realistico di 90 giorni, fase per fase<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/90-day-ai-engineer-path\/#Related_articles\" >Articoli correlati<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Introduction_to_Learn_Ai_Engineering\"><\/span>Introduzione all\u2019ingegneria AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il campo dell\u2019ingegneria AI si \u00e8 evoluto in modo straordinario negli ultimi anni. Mentre ci avviciniamo al 2026, comprendere <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-year-in-review-2026\/\" data-wpil-monitor-id=\"58\">questi sviluppi<\/a> \u00e8 fondamentale per chiunque operi nel settore tecnologico, aziendale o della ricerca. Questa guida offre una panoramica approfondita dello scenario attuale, dei concetti chiave e delle applicazioni pratiche.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_Is_Learn_Ai_Engineering\"><\/span>Che cos\u2019\u00e8 l\u2019ingegneria AI?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Nella sua essenza, l\u2019ingegneria AI rappresenta uno degli sviluppi pi\u00f9 importanti nei tutorial. Che tu sia un professionista esperto o un principiante, comprendere i fondamenti \u00e8 essenziale per prendere decisioni informate e <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/will-ai-take-your-job\/\" data-wpil-monitor-id=\"60\">rimanere competitivo<\/a>.<\/p>\n<p>L\u2019importanza crescente dell\u2019ingegneria AI riflette tendenze pi\u00f9 ampie nell\u2019ambito dell\u2019intelligenza artificiale e della tecnologia. Organizzazioni di tutto il mondo stanno investendo massicciamente in questo settore, con risultati che stanno trasformando settori quali la sanit\u00e0, la finanza, l\u2019istruzione e l\u2019intrattenimento.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"How_Learn_Ai_Engineering_Works\"><\/span>Come funziona l\u2019ingegneria AI<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Comprendere i meccanismi alla base dell\u2019ingegneria AI ti permette di valutare in modo pi\u00f9 efficace strumenti, framework e strategie. A un livello generale, il processo prevede la raccolta dei dati, <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-resume-screener-tutorial\/\" data-wpil-monitor-id=\"56\">il riconoscimento di schemi<\/a>, e ottimizzazione iterativa.<\/p>\n<p>Le fondamenta tecniche attingono a diverse discipline, tra cui matematica, informatica e conoscenze specifiche del dominio. I concetti chiave includono:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Elaborazione e analisi dei dati<\/strong> \u2014 il fondamento di qualsiasi sistema di ingegneria dell'AI apprendibile<\/li>\n<li><strong>Riconoscimento di schemi<\/strong> \u2014 identificare segnali significativi in dati complessi<\/li>\n<li><strong><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/train-custom-gpt-tutorial\/\" data-wpil-monitor-id=\"57\">Addestramento e ottimizzazione dei modelli<\/a><\/strong> \u2014 migliorare progressivamente le prestazioni nel tempo<\/li>\n<li><strong>Valutazione e convalida<\/strong> \u2014 garantisce affidabilit\u00e0 e accuratezza<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Key_Benefits_and_Applications\"><\/span>Principali vantaggi e applicazioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le applicazioni pratiche dell'ingegneria dell'AI apprendibile spaziano in numerosi settori e casi d\u2019uso. Ecco le aree pi\u00f9 impattanti in cui questa tecnologia sta facendo la differenza nel 2026:<\/p>\n<h3>Applicazioni aziendali<\/h3>\n<p>Le aziende stanno sfruttando l'ingegneria dell'AI apprendibile per automatizzare flussi di lavoro, ridurre i costi e migliorare il processo decisionale. Dalle piccole startup alle aziende della lista Fortune 500, il tasso di adozione continua ad accelerare.<\/p>\n<h3>Ricerca e sviluppo<\/h3>\n<p>In ambito di ricerca, l'ingegneria dell'AI apprendibile consente scoperte che in passato erano impossibili. Scienziati e ingegneri utilizzano questi strumenti per esplorare nuove ipotesi, validare teorie e individuare schemi in insiemi di dati complessi.<\/p>\n<h3>Prodotti per consumatori<\/h3>\n<p>Applicazioni quotidiane \u2014 dai motori di raccomandazione agli assistenti vocali \u2014 dipendono fortemente dall'ingegneria dell'AI apprendibile. I miglioramenti dell\u2019esperienza utente sono tangibili e misurabili.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_Tools_and_Platforms\"><\/span>Principali strumenti e piattaforme<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La scelta dei <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/25-free-ai-tools-2026\/\" data-wpil-monitor-id=\"59\">giusti strumenti<\/a> \u00e8 fondamentale per ottenere successo nell\u2019ingegneria dell'AI apprendibile. Di seguito trovate la nostra selezione dei migliori strumenti disponibili nel 2026:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Framework open source<\/strong> \u2014 soluzioni flessibili e guidate dalla comunit\u00e0<\/li>\n<li><strong>Piattaforme cloud<\/strong> \u2014 servizi gestiti che riducono il carico operativo<\/li>\n<li><strong>Strumenti specializzati<\/strong> \u2014 progettati appositamente per specifici casi d\u2019uso nell\u2019ingegneria dell'AI apprendibile<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ciascuna opzione presenta punti di forza specifici, e la scelta migliore dipende dalle tue esigenze particolari, dal budget disponibile e dal tuo livello di competenza.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Best_Practices\"><\/span>Best practice<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Il successo nell\u2019ingegneria dell'AI apprendibile richiede l\u2019adozione di consolidate best practice:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Inizia definendo obiettivi chiari<\/strong> \u2014 definire in anticipo cosa significhi successo<\/li>\n<li><strong>Investi nella qualit\u00e0 dei dati<\/strong> \u2014 la qualit\u00e0 dell\u2019output dipende dalla qualit\u00e0 dell\u2019input<\/li>\n<li><strong>Itera e migliora costantemente<\/strong> \u2014 nessuna soluzione \u00e8 perfetta al primo tentativo<\/li>\n<li><strong>Monitora e manutenzione continua<\/strong> \u2014 il monitoraggio continuo delle prestazioni \u00e8 essenziale<\/li>\n<li><strong>Tieniti aggiornato<\/strong> \u2014 il settore evolve rapidamente e le migliori pratiche di ieri potrebbero gi\u00e0 essere obsolete<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Common_Challenges_and_Solutions\"><\/span>Sfide comuni e soluzioni<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Sebbene l\u2019ingegneria dell'AI apprendibile offra benefici straordinari, gli operatori si confrontano con diverse sfide comuni. Comprendere questi ostacoli e le relative soluzioni aiuta a evitare errori e a ottenere risultati migliori.<\/p>\n<p>Problemi legati alla qualit\u00e0 dei dati, requisiti computazionali elevati, considerazioni etiche e complessit\u00e0 di integrazione sono alcune delle sfide pi\u00f9 frequentemente citate. Ciascuna di esse \u00e8 affrontata mediante strategie di mitigazione consolidate, ampiamente utilizzate da professionisti esperti.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Future_of_Learn_Ai_Engineering\"><\/span>Il futuro dell\u2019ingegneria dell'AI apprendibile<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Guardando al futuro, la traiettoria dell\u2019ingegneria dell'AI apprendibile punta verso implementazioni ancora pi\u00f9 potenti, accessibili e responsabili. Tra le principali tendenze da tenere d\u2019occhio figurano maggiore efficienza, migliore interpretabilit\u00e0, quadri etici pi\u00f9 solidi e una diffusione pi\u00f9 ampia.<\/p>\n<p>La democratizzazione dell\u2019ingegneria dell'AI apprendibile \u2014 ovvero la messa a disposizione di strumenti potenti anche per non specialisti \u2014 continua ad accelerare. Questa tendenza sta creando nuove opportunit\u00e0 di innovazione e applicazione in ogni settore.<\/p>\n<p><!--ai-enriched--><\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"A_Realistic_90-Day_Plan_Phase_by_Phase\"><\/span>Un piano realistico di 90 giorni, fase per fase<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>I consigli generici su come \u00abimparare l\u2019ingegneria dell\u2019AI\u00bb nascondono l\u2019unica domanda che conta: <strong>cosa fai luned\u00ec mattina?<\/strong> Un percorso di 90 giorni funziona meglio suddividendolo in tre fasi da 30 giorni ciascuna, ognuna conclusa con un risultato concreto da mostrare a un potenziale datore di lavoro. Una prima onesta precisazione: i 90 giorni sono realistici se sai gi\u00e0 scrivere codice e conosci le basi di Python. Se parti da zero in programmazione, considera questo piano come la seconda met\u00e0 di un percorso di sei-nove mesi, dedicando i primi mesi all\u2019apprendimento dei fondamenti di Python prima di iniziare con l\u2019AI.<\/p>\n<p><strong>Giorni 1\u201330 \u2014 Fondamenti e la tua prima applicazione con un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM).<\/strong> Consolida le conoscenze di Python, Git e del modo di chiamare un\u2019API di un modello ospitato. Evita la tentazione di partire subito con matematica avanzata o con l\u2019addestramento di modelli da zero; l\u2019ingegneria moderna dell\u2019AI consiste soprattutto nel <em>utilizzando<\/em> modelli performanti in modo efficace. I brevi corsi gratuiti di DeepLearning.AI di Andrew Ng e il percorso formativo Learn di Hugging Face rappresentano le vie pi\u00f9 rapide per entrare in questo campo. Entro il giorno 30 dovresti aver rilasciato una piccola ma completa applicazione \u2014 ad esempio uno strumento di sintesi testuale o di risposta a domande \u2014 distribuita tramite un endpoint reale, non lasciata in un notebook.<\/p>\n<p><strong>Giorni 31\u201360 \u2014 Recupero dati e dati reali.<\/strong> \u00c8 qui che acquisisci la competenza pi\u00f9 richiesta dai datori di lavoro: la generazione aumentata da recupero (RAG, Retrieval-Augmented Generation). Impara LangChain o un framework simile, gli embedding e almeno un database vettoriale. Costruisci un sistema in grado di rispondere a domande estratte dai tuoi documenti personali (PDF, policy aziendali, manuali). Vai oltre i tutorial standard introducendo una strategia di suddivisione in blocchi (chunking) e un semplice controllo di rilevanza: cloni superficiali del tipo \u00abchat con un PDF\u00bb sono ormai ovunque, ed \u00e8 proprio questa profondit\u00e0 a farti distinguere.<\/p>\n<p><strong>Giorni 61\u201390 \u2014 Agenti, valutazione e portfolio.<\/strong> Integra un agente mirato capace di invocare strumenti per risolvere un compito reale; la concentrazione su un obiettivo preciso vale pi\u00f9 di dimostrazioni complesse con agenti multipli. In modo cruciale, costruisci un <strong>sistema di valutazione (evaluation harness)<\/strong> \u2014 rubriche, scoring automatico, controlli di regressione tra versioni del modello. Le competenze nella valutazione sono rare e costituiscono un chiaro segnale di prontezza alla produzione.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Distribuisci tutto:<\/strong> Applicazioni Streamlit, API e configurazioni containerizzate con Docker superano nettamente i notebook Jupyter in ogni colloquio di assunzione.<\/li>\n<li><strong>Punta a realizzare tre-cinque progetti completi,<\/strong> non dieci progetti a met\u00e0, ciascuno dotato di un file README che descriva il problema affrontato, l\u2019architettura adottata e i limiti noti.<\/li>\n<li><strong>Mostra il tuo lavoro:<\/strong> come gestisci gli errori e strutturi i dati \u00e8 il primo segnale di maturit\u00e0 produttiva che i recruiter cercano.<\/li>\n<\/ul>\n<h3>Puoi davvero diventare un ingegnere dell\u2019AI in 90 giorni?<\/h3>\n<p>S\u00ec, ma solo partendo dal punto di partenza giusto. Se gi\u00e0 programmi e conosci Python, 90 giorni intensivi sono sufficienti per costruire progetti RAG, con agenti e sistemi di valutazione pronti per la distribuzione, in grado di garantirti colloqui di lavoro. Se invece parti da zero in programmazione, le roadmap attuali del 2026 indicano un percorso onesto di sei-nove mesi, con la prima fase dedicata all\u2019apprendimento di Python prima di affrontare qualsiasi argomento legato all\u2019AI. La coerenza conta pi\u00f9 dell\u2019intensit\u00e0: 10\u201315 ore settimanali costanti battono sessioni sporadiche e frenetiche.<\/p>\n<h3>Hai bisogno di una laurea o di solide conoscenze matematiche per essere assunto?<\/h3>\n<p>Una laurea in informatica o matematica \u00e8 un vantaggio, ma per la maggior parte dei ruoli di ingegneria dell\u2019AI oggi un portfolio di progetti distribuiti ha pi\u00f9 peso di un diploma. Devi per\u00f2 possedere solide basi di ingegneria del software e una buona familiarit\u00e0 con algebra lineare, probabilit\u00e0 e statistica \u2014 sufficiente per ragionare su embedding, valutazione e comportamento dei modelli, non necessaria per derivare dimostrazioni formali. Il lavoro dimostrabile e gi\u00e0 distribuito \u00e8 la credenziale che i responsabili delle assunzioni considerano pi\u00f9 affidabile.<\/p>\n<h3>Devi imparare PyTorch o TensorFlow per primo?<\/h3>\n<p>Inizia con PyTorch. Compare nella maggior parte delle offerte di lavoro nel settore AI (circa il 38%, contro il ~33% di TensorFlow) e domina sia la ricerca sia i tutorial, rendendolo la scelta pi\u00f9 sicura. Detto ci\u00f2, nell\u2019ingegneria dell\u2019AI focalizzata sulle applicazioni passerai gran parte del tuo tempo quotidiano con API di LLM, LangChain, RAG e database vettoriali, piuttosto che con l\u2019addestramento raw dei modelli nei framework. Impara PyTorch abbastanza bene da saper effettuare fine-tuning e leggere il codice dei modelli, ma privilegia lo stack applicativo pi\u00f9 richiesto dai datori di lavoro.<\/p>\n<h2>Punti chiave<\/h2>\n<ul>\n<li>L\u2019ingegneria dell'AI apprendibile \u00e8 un campo in rapida evoluzione, con significative applicazioni pratiche nel 2026<\/li>\n<li>Comprendere i fondamenti \u00e8 essenziale per prendere decisioni informate<\/li>\n<li>Sono disponibili numerosi strumenti e piattaforme, ciascuno con punti di forza distinti<\/li>\n<li>Seguire le best practice migliora in modo significativo i risultati<\/li>\n<li>Il futuro appare promettente, con innovazioni continue all\u2019orizzonte<\/li>\n<\/ul>\n<p>Restate sempre un passo avanti seguendo <a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/about\/\" data-wpil-monitor-id=\"3\">Convly AI per gli ultimi approfondimenti<\/a>, tutorial e analisi sull\u2019ingegneria dell'AI apprendibile e sul panorama pi\u00f9 ampio dell\u2019intelligenza artificiale.<\/p>\n<p><!--related-block--><\/p>\n<div class=\"convly-related\">\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Related_articles\"><\/span>Articoli correlati<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/gpt-5-5-vs-gemini-3-1-pro\/\">GPT-5.5 vs Gemini 3.1 Pro: Specs, Pricing &amp; Which to Choose (2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-build-a-rag-pipeline-2026\/\">Come costruire una pipeline RAG nel 2026 (passo dopo passo)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/local-llm-ollama-setup\/\">Configurare il primo modello linguistico locale con Ollama<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/build-personal-ai-assistant-python\/\">Costruire un assistente personale basato sull\u2019intelligenza artificiale in 30 minuti (tutorial Python)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/how-to-run-llama-3-locally-on-snapdragon-8-gen-4\/\">Come eseguire Llama 3 in locale su Snapdragon 8 Gen 4 (guida passo passo, 2026)<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/convly.ai\/it\/ai-resume-screener-tutorial\/\">Creare uno screener per curriculum basato sull\u2019intelligenza artificiale (tutorial completo)<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>From zero to ai engineer: your 90-day learning 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