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Corso - Responsabile del progetto Intelligenza Artificiale

La conduzione di un progetto di Intelligenza Artificiale

  • A distanza
  • Fondamenti
  • Full immersion
Corso a catalogo
Durata
7 giorni (49 Ore)

Quota d'iscrizione
4.790,00 €  +IVA

WebCode
IT.1.11
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WebCode
IT.1.11

Durata
7 giorni (49 Ore)

10.550,00€ +IVA
(Quota riferita ad un gruppo di 10 pax max, +10% di Project Management)
Formazione customizzata
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Il corso permette di acquisire tutte le competenze necessarie per guidare un progetto di Intelligenza Artificiale. Consente di comprendere le sfide, gli utilizzi e i vincoli tecnici, legali ed etici dell'Intelligenza Artificiale e della Data Science per condurre il progetto di sviluppo di un'innovazione in grado di creare valore.

La formazione si basa su casi pratici che consentono di comprendere in modo molto concreto tutte le fasi di un progetto di Intelligenza Artificiale.

Per partecipare al corso non occorrono pre-requisiti accademici né competenze informatiche avanzate, ma per trarne il massimo beneficio sarà necessario:

  • avere competenze informatiche di base (ricerca e download si file, navigazione nelle cartelle e utilizzo di browser Internet);
  • avere il browser Chrome installato preventivamente (o essere in grado di installarlo durante il corso);
  • avere le autorizzazioni necessarie per installare software e plugin;
  • avere le autorizzazioni necessarie per visitare siti web;
  • avere un account Gmail (o crearne uno prima del corso).
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Per chi

A chi è rivolto

Per chi

  • Responsabile del Progetto di un progetto di intelligenza artificiale (IA)
  • Chiunque debba integrare l’Intelligenza Artificiale in un progetto.

Prerequisiti

  • Vedi Introduzione

Programma

Programma del corso

PARTE 1: Comprendere le tecnologie di intelligenza artificiale e data science (2 giorni)

1: Introduzione all'Intelligenza Artificiale (IA)

  • Cosa è l'IA?
  • Comprendere il machine learning
  • Scoprire i casi d'uso dell'IA

2: Costruire una soluzione di IA

  • La classificazione al centro dell'apprendimento automatico
  • Sfida: sviluppare una soluzione di IA
  • L'offerta esistente in materia di IA
  • Integrare l'IA nel proprio progetto
  • Diversi approcci per strutturare un progetto di IA

3: Introduzione alla Data Science

  • Cos'è la Data Science?
  • Perché la Data Science è necessaria per l'IA?
  • Casi d'uso della Data Science applicata
  • La Data Science nell'organizzazione

4: Sperimentare un progetto di Data Science

  • La regressione, al centro della previsione degli algoritmi
  • Sfida: costruire un algoritmo di previsione
  • Sfida: creare un dataset da zero
  • Sfida: scoprire il feature engineering

5: Fasi, profili e risorse di un progetto di IA

  • Le fasi di un progetto di IA
  • Composizione di un team di progetto di IA

PARTE 2: Comprendere gli impatti legali ed etici dell'Intelligenza Artificiale (1 giorno)

1: Fondamenti di diritto commerciale applicato all'IA

  • Impatti dell'IA sul diritto contrattuale
  • Impatti dell'IA sul diritto dei consumatori
  • Impatti dell'IA sul diritto della concorrenza

2: Strumenti di protezione dell'IA tramite la proprietà intellettuale

  • Protezione dei beni immateriali
  • Diritti dei terzi

3: Sfide e principali meccanismi di protezione dei dati personali

  • Il GDPR e regolamentazioni simili
  • Il trionfo della privacy

4: Conseguenze giuridiche dell'uso dell'IA

  • Le nuove responsabilità
  • Le trasformazioni del diritto del lavoro
  • Conseguenze etiche dell'uso dell'IA

PARTE 3: Lean startup: sviluppo di prodotti e servizi innovativi di IA (2 giorni)

1: Comprendere i benefici dell'approccio lean startup

  • Definire il lean startup
  • Comprendere le somiglianze e le differenze tra i vari approcci all'innovazione e allo sviluppo (lean startup, pipeline dell'innovazione, agilità, design thinking, ciclo a V)
  • Integrare un approccio lean startup nel proprio processo di innovazione

2: Identificare opportunità di innovazione

  • Identificare il target di mercato e gli obiettivi di innovazione
  • Identificare concetti innovativi attraverso la creatività:
    • capire i principi chiave della creatività
    • identificare problemi dei clienti da risolvere
    • condurre una sessione creativa
    • scegliere una soluzione che crei valore per i clienti
  • Formalizzare il concetto innovativo e il suo mercato con l'uso del lean canvas.
  • "Vendere" il progetto ai decisori.

3: Implementare l'approccio lean startup in 3 fasi

  • Costruire la soluzione:
    • identificare il MVP (Minimum Viable Product o Prodotto Minimo Vendibile) da portare sul mercato
    • sviluppare l'MVP in modo agile
  • Misurare l'impatto della soluzione sul mercato:
    • implementare un sistema di misurazione dell'impatto sui clienti
    • analizzare le reazioni e l'interesse dei clienti
    • identificare i problemi principali e le frustrazioni dei clienti
  • Apprendere (adattare o pivotare):
    • analizzare le reazioni positive e negative dei clienti
    • adattare o modificare il concetto con l'uso del lean canvas

 PARTE 4: Condurre un progetto di Intelligenza Artificiale in modalità Agile (2 giorni)

1: Comprendere i benefici dei metodi agili

  • Origine dei metodi agili
  • Capire i benefici attesi da questi metodi rispetto ai metodi classici di gestione dei progetti

 2: Capire l'approccio SCRUM

  • Identificare le fasi di un approccio SCRUM
  • Identificare gli attori e i loro ruoli: Product owner, Scrum Master, team
  • Concetti come iterazione, sprint, release

3: Utilizzare gli strumenti e i rituali agili

  • Esprimere i bisogni: backlog, user stories, prioritizzazione delle stories
  • Pianificare il lavoro da fare e valutare i carichi
  • Svolgimento di uno Sprint Planning Meeting
  • Il tabellone Kanban per monitorare l'avanzamento dei task
  • Organizzazione del lavoro quotidiano, la riunione quotidiana
  • La fine e la revisione di uno Sprint
  • Organizzare i diversi test di accettazione
Obiettivi

Obiettivi del corso

  • Comprendere il funzionamento della Data Science e dell'Intelligenza Artificiale
  • Conoscere i vincoli legali ed etici dell'Intelligenza Artificiale
  • Padroneggiare l'approccio all'innovazione di un progetto di Intelligenza Artificiale
  • Padroneggiare l'approccio di sviluppo agile di un'applicazione di Intelligenza Artificiale
Esercitazioni

Esercitazioni

  • Un panorama completo delle tecniche e dei metodi necessari per padroneggiare un progetto di Intelligenza Artificiale dall\'inizio alla fine, inclusi gli aspetti legali ed etici
  • Sfide e laboratori pratici che permettono ai principianti, durante la sessione, di comprendere e creare applicazioni utilizzando le tecnologie di Intelligenza Artificiale e data Science.

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Date

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