AI & Machine Learning

Corso di formazione su Artificial intelligence & Machine learning: dai fondamenti, alle principali applicazioni tecnologiche e casi d'uso reali. Scopri di più!

Descrizione del corso

Il campo dell’Intelligenza Artificiale comprende l’informatica, l’elaborazione del linguaggio naturale, la matematica, la psicologia, le neuroscienze, la scienza dei dati, l’apprendimento automatico e molte altre discipline.

L’Intelligenza artificiale può essere descritta come “abilità” di un sistema tecnologico di risolvere problemi o svolgere compiti e attività tipici della mente e delle abilità umane.

Con l’AI, infatti, gli elaboratori elettronici sono riusciti ad emulare prestazioni e funzioni solitamente pertinenti all’intelligenza umana, grazie allo studio di teorie, metodologie e tecniche di progettazione di sistemi hardware e software.

Le principali tematiche affrontate:

  • Cosa è l’Intelligenza Artificiale?
  • Concetti base dell’Intelligenza Artificiale
  • Real World AI and Statistics
  • Machine Learning: principi e applicazioni
  • Performance Metrics
  • AI e Big Data
  • L’applicazione dell’AI sui diversi ambiti
  • Precauzioni AI: il pregiudizio (Bias) algoritmico
  • Il futuro dell’Intelligenza Artificiale

A chi è rivolto il corso?

Opportunità lavorative e ruoli che beneficiano di questo corso

Post-vendita

  • Ispettore post vendita

Progettazione

  • Progettista elettrico sw
  • Progettista elettrico hm
  • Progettista meccanico

Vendite

  • Project manager

Staff

  • Addetto ai SI tecnici
  • Addetto ai SI gestionali

Produzione

  • Acquisitore
  • Logistico

Produzione

  • Addetto poli produttivi
  • Montatore elettrico
  • Montatore meccanico
  • Assistente post vendita

Obiettivi del corso

Concetti di base

Un'introduzione ai fondamenti di questa disciplina e alle sue innumerevoli applicazioni.

AI e Data Science

Trasferire agli utenti di servizi che utilizzano soluzioni basate anche sulle metodologie di Intelligenza Artificiale, i principali obiettivi, contenuti e vantaggi nell’ambito della Data science

Casi d'uso

Verificare, con applicazioni pratiche su casi reali, i risultati ottenibili con l’utilizzo dell’Intelligenza artificiale

Bias

Comprensione e mitigazione dei rischi legati ai pregiudizi algoritmici dell'AI

Questo corso include

  • Esempi di casi di business reali

  • Certificato di completamento del corso

  • Contenuti di approfondimento scaricabili

  • Supporto help desk

  • Accesso da mobile e tablet

  • Monitoraggio completo dei progressi didattici

  • Test di valutazione delle competenze (obbligatorio)

  • Test di valutazione intermedi (opzionali)

Certificato completamento corso

Dopo il completamento del corso è possibile ottenere un certificato scaricabile da esporre come testimonianza delle competenze raggiunte. La certificazione è componibile a seconda delle esigenze aziendali.

Docente del corso

Alessandro Ruberti

  • PHD Candidate - Politecnico di Milano
  • Lecturer - Università degli Studi di Milano
  • Anni di consolidata esperienza in data science e supply chain

Contenuti del corso

  1. Storia e filosofia
  2. Perché è importante?
  3. Come si può definire l’intelligenza artificiale?
  4. Le differenti aree dell’IA

  1. Le tre fasi dell’IA*
  2. L’evoluzione dell’intelligenza artificiale
  3. I campi d'applicazione dell’IA
  4. Il riconoscimento delle immagini
  5. L'impatto dell’IA sulla società (pro e contro)
  6. Come l’IA può contribuire ad analizzare i fenomeni sociali complessi?

  1. L'evoluzione e l’aumento della capacità di calcolo
  2. Le basi statistiche dell’IA
  3. Linguaggi di programmazione
  4. Le capacità di apprendimento e previsione degli algoritmi dell’IA

  1. Cognitive computing
  2. Fondamentali di machine learning di machine learning
  3. Tipi di strutture del machine learning
  4. Supervised learning
  5. Unsupervised learning
  6. Deep learning -reti neurali
  7. Reinforcement learningcome
  8. Machine learning: controllo & test del meccanismo di apprendimento
  9. Controllo & test del meccanismo di apprendimento

  1. Cosa sono le metriche di performance?
  2. Metodi "chiave" per la misura delle prestazioni predittive
  3. Le variabili chiave: accuratezza, precisione, specificità

  1. Le tipologie di dati e l'analisi delle sorgenti
  2. Le figure professionali nell'ambito dei big data
  3. Gestire ed analizzare la qualità dei dati
  4. Formulare previsioni con l’IA

  1. Robotica (food, automotive)
  2. Pianificazione
  3. Algoritmi (traduzione, riconoscimento parole, trading)
  4. Sicurezza (spam filtering, sicurezza pubblica, sanità)
  5. Giochi e arte
  6. Ambitidi applicazione
  7. Esempi di casi d’uso reali

  1. I problemi che l’IA non può risolvere
  2. Il rischio del pre-giudizio algoritmico (algorithmic bias)
  3. Le cause del pregiudizio, rilevazione e mitigazione del bias

  1. Le previsioni del futuro: un futuro di predizioni
  2. Le implicazioni sociali dell’IA

Requisiti di accesso

Accesso a qualsiasi browser

Dispositivo PC / Tablet / Smartphone

Connessione ad internet

Area Connected Machine

Scopri i percorsi formativi progettati appositamente per i ruoli coinvolti nella gestione di progetti basati sulle Connected Machines per il miglioramento di impianti e processi produttivi.

Post-vendita AI & Machine Learning Cloud Computing Business intelligence & OEE Big Data & Data Governance Information Security Internet of Things (IoT) Service Management
Ispettore post vendita
Progettazione AI & Machine Learning Cloud Computing Business intelligence & OEE Big Data & Data Governance Information Security Internet of Things (IoT) Service Management
Progettista elettrico sw
Progettista elettrico hm
Progettista meccanico
Vendite AI & Machine Learning Cloud Computing Business intelligence & OEE Big Data & Data Governance Information Security Internet of Things (IoT) Service Management
Project manager
Area manager
Addetto marketing
Assistente post vendita
Staff AI & Machine Learning Cloud Computing Business intelligence & OEE Big Data & Data Governance Information Security Internet of Things (IoT) Service Management
Addetto ai SI tecnici
Addetto ai SI gestionali

Area Logistica e Supply Chain

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Produzione AI & Machine Learning Digital Logistics e Supply Chain ERP e Organizzazione aziendale
Acquisitore
Logistico
Magazziniere

Production

Scopri i nostri percorsi formativi personalizzati per l'area produzione e manufacturing, ideati per migliorare le tue competenze operative. Soluzioni su misura per ogni livello professionale e settore.

Produzione AI & Machine Learning Service Management Business intelligence & OEE
Addetto poli produttivi
Aggiustatore
Tecnico di officina
Montatore elettrico
Montatore meccanico
Assistente post vendita

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