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Corso - Intelligenza artificiale

Prepararsi alla transizione dei processi per il marketing, la comunicazione, le risorse umane, la gestione aziendale

  • A distanza
  • Fondamenti
  • Full immersion
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2 giorni (14 Ore)
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L'Intelligenza Artificiale è ormai inseparabile da qualsiasi progetto di digitalizzazione aziendale. E' dunque altamente consigliato ai decisori e agli attori di tale progetto di studiare e valutare con attenzione le innumerevoli possibilità di utilizzo e interpretazione dei dati offerte da questo insieme di tecnologie.

Gli sviluppi negli algoritmi di elaborazione dei dati stanno dando origine a nuove possibilità tecnologiche come il Machine Learning e il Deep Learning. Come implementare una soluzione di Intelligenza Artificiale? Quali strumenti possono essere implementati? Quali benefici ne possono derivare? È riservata ad alcune attività e professioni specifiche?

Attraverso molteplici esempi e feedback, questo seminario consentirà ai partecipanti di rafforzare le proprie conoscenze iniziali per avviare efficacemente l'implementazione di una soluzione di Intelligenza Artificiale adattata all'attività della proprio azienda.

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Per chi

A chi è rivolto

Per chi

  • Dirigenti, direttori IT
  • Direttori di progetto
  • Chiunque desideri comprendere i meccanismi e i potenziali benefici del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale Generativa per guidare o gestire la preparazione di soluzioni AI nell'Enterprise

Prerequisiti

Nessuno

Programma

Programma del corso

Gli usi dell'Intelligenza Artificiale

  • Dalla fantasia alla realtà dell'Intelligenza Artificiale
  • Storia, concetti di base e applicazioni dell'intelligenza artificiale
  • Visione globale dei dispositivi di Intelligenza Artificiale
  • Machine Learning vs Deep Learning

 

Quali sono i meccanismi dell'Intelligenza Artificiale?

 

Reti neurali e deep learning

  • Cos'è una rete neurale?
  • La rete neurale: architettura, funzioni di attivazione e ponderazione delle attivazioni precedenti...
  • Cos'è l'apprendimento della rete neurale? Rete profonda e poco profonda, overfit, underfit, convergenza
  • Imparare una rete neurale: funzioni di costo, back-propagation...
  • Modellazione di una rete neurale: modellazione dei dati di input e output in base al tipo di problema
  • Approssimazione di una funzione da parte di una rete neurale
  • Approssimazione di una distribuzione da parte di una rete neurale
  • Generazione di rappresentazioni interne all'interno di una rete neurale
  • Generalizzazione dei risultati delle reti neurali
  • Rivoluzione del Deep Learning: genericità di strumenti e problematiche

 

Che cos'è il Deep Learning?

  • Dati: volumi, dimensionamento, equilibrio tra classi, descrizione
  • Dati grezzi vs funzionalità lavorate
  • Classificazione dei dati
  • Tipi: dati, video, immagini, suoni, testo, ecc.
  • Le sfide di una classificazione dei dati e le scelte implicite in un modello di classificazione

 

Presentazione dei Bot

  • Tipi di bot in base alle aree di attività
  • Sfide di marketing nella digitalizzazione delle relazioni con i clienti
  • Perché le aziende si affidano ai Bot?
  • Ottimizzare la costruzione dell'interfaccia di scambio del Bot
  • Offerte dai leader di mercato: Now (Google), Siri (Apple), Alexa (Amazon), Cortana (Microsoft)
  • Come progettare un Bot?

 

Linguaggio naturale

  • Fondamenti di un sistema di comprensione del linguaggio naturale
  • Comprendere i principi
  • Complessità dell'implementazione
  • Panoramica delle soluzioni open source
  • Soluzione di Google (Cloud Platform Speech), Alexa (Amazon), LUIS QnaMaker (Microsoft), Cognitive Services (Microsoft) ...

Come implementare un'applicazione AI?

  • Il ciclo di vita di un progetto di AI
  • Supporto per i cambiamenti necessari (formazione, comunicazione, gestione)

 

Quali attori dell'azienda dovremmo prepararci a coinvolgere, considerare?

  • Gli attori di un progetto e di un post-progetto
  • Nuovi ruoli in azienda
  • I fornitori di servizi esterni e l'ecosistema

 

La roadmap della distribuzione di un'applicazione AI

  • La roadmap dell'implementazione di un'applicazione AI (prima, durante e dopo il progetto)
  • Le specificità di un progetto di IA
  • La retro pianificazione del/i reclutamento/i e il loro impatto sui progetti

 

Scenari applicativi degli strumenti di AI

  • AI può diventare un valido alleato in azienda. Alcuni possibili scenari applicativi in azienda per il marketing, la comunicazione, l'HR, e la gestione aziendale:
  • AI nella creazione di contenuti digitali, come grafiche e testi;
  • AI per la creazione di siti web;
  • AI per gli assistenti digitali personali;
  • AI per l’apprendimento;
  • AI per l’ottimizzazione di programmi microsoft;
  • AI per effettuare una traduzione in modo automatico e veloce;
  • AI per la cybersicurezza;
  • AI nell'automotive per l'assistenza alla guida;
  • AI per la gestione aziendale
Obiettivi

Obiettivi del corso

  • Avere una definizione concreta di soluzioni e strumenti di Intelligenza Artificiale
  • Essere in grado di discernere le chiavi del successo di una soluzione di Intelligenza Artificiale
  • Conoscere le soluzioni, gli strumenti e le tecnologie attualmente utilizzate in un progetto di Intelligenza Artificiale
Esercitazioni

Esercitazioni

Un approccio metodico al tema basato continuamente su casi concreti

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Finanziamenti

Opportunità di finanziamento

I Fondi Paritetici Interprofessionali permettono, alle aziende aderenti, di finanziare la formazione aziendale ed individuale rivolta ai propri dipendenti.

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Date

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    I partecipanti riceveranno le istruzioni per partecipare alcuni giorni prima dell’inizio del corso.
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