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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
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  • 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 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 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 propria 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
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
  • 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

 

 

AI ACT, Etica bias e intelligenza artificiale

  •  La normativa europea: AI ACT
  •  Lavoro e AI: le nuove skills dei dipendenti che operano con l’AI
  • Etica e AI
  • Bias AI e Allucinazioni
     

Prompt e Chatbot

  • Sperimentazione in aula di prompt
  • Creazione di ChatBot
  • 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
  • Come progettare un Bot?

 

Linguaggio naturale

  • Fondamenti di un sistema di comprensione del linguaggio naturale
  • Comprendere i principi
  • Complessità dell'implementazione

 

Come implementare un'applicazione AI?

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

 

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

Il corso è caratterizzato da un approccio metodico al tema, basato continuamente su casi concreti

Finanziamenti

Opportunità di finanziamento

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

Affidati a Cegos e al suo Team dedicato per essere supportato lungo tutte le fasi del progetto finanziato, dalla valutazione di fattibilità, alla presentazione della domanda al Fondo Interprofessionale, fino alla rendicontazione dei costi e al rimborso delle spese.

Scopri come accedere ai finanziamenti per questo intervento.

Date

  • 1.690,00 € +IVA
    Posti disponibili
    Iscriviti
    I partecipanti riceveranno le istruzioni per partecipare alcuni giorni prima dell’inizio del corso. Consulta gli  orari
  • 1.690,00 € +IVA
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