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On line-Training Corso Intelligenza Artificiale (AI-IND)

  • La trasformazione tecnologica in corso spinta dall'Intelligenza Artificiale (AI) ha reso obsolete tecniche considerate all'avanguardia solo dieci anni fa ed offre nuove opportunità per ottimizzare i processi produttivi. In molte aziende è fisiologico che i professionisti non siano pienamente al corrente delle nuove tecnologie e delle loro possibili applicazioni nei rispettivi settori. Questo fatto sottolinea l'importanza di avere figure specializzate nell'Intelligenza Artificiale, in grado di offrire consulenze mirate e di guidare efficacemente la trasformazione digitale all'interno delle aziende. Inoltre, l'introduzione di queste tecnologie richiede agli imprenditori, ai direttori e ai leader aziendali di ampliare le proprie competenze al fine di gestire progetti di AI in modo efficace. È essenziale che tutte queste figure abbiano una conoscenza dell'AI per identificare le possibili applicazioni nel loro contesto aziendale, comprendere appieno le sue potenzialità e limiti, e collaborare in modo efficiente.

Obiettivi

  • Obiettivo del corso è fornire una base di conoscenza sull'Intelligenza Artificiale, concentrandosi sulle sue applicazioni e casi d'uso, con attenzione ai recenti sviluppi nel campo.
  • Inoltre, si propone di guidare i partecipanti nell'analisi di soluzioni di AI nel contesto industriale, attraverso l'esposizione di casi studio e la riflessione sui loro vantaggi e svantaggi.
  • Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di individuare potenziali applicazioni dell'AI nell'ambito industriale e collaborare trasversalmente per la riuscita delle progettualità collegate.
Tipologia Formazione online
Durata 6 ore
Lingua it

Gruppo target

  •  
    • Imprenditori
    • Manager
    • Direttori e prime linee
    • Plant manager
    • Responsabili di produzione
    • Ingegneri di processo e responsabili tecnici

Contenuti del corso

  • Introduzione:
    • Sviluppo dell’AI negli ultimi anni
    • Modelli generativi (Testo, immagini, etc.) – es. ChatGPT
    • Panorama Attuale (Big Data, Cloud Computing, Industrial IoT, Additive Manufacturing, …)

  • Intelligenza Artificiale:
    • Implementazioni attuali
    • Asset Immateriale: i Dati
    • Payback: tempi e aspettative

  • Intelligenza artificiale e società:
    • Normative Europee
    • Soluzioni di AI come innovazione ed Impatto sulla società ed industria

  • Machine Learning:
    • Introduzione al Machine Learning
    • Definizioni Principali
    • Classificazione: Supervised, Unsupervised e Reinforcement Learning
    • Principali Algoritmi: Linear Regression, Decision Trees, Hierarchical clustering, …
    • Esempi

  • Case Studies, Ispezione e controllo qualità:
    • Computer Vision
    • Object Detection
    • Anomaly Detection

  • Case studies, Automazione e Sistemi controllo:
    • Linee di produzione intelligenti
    • Analisi di dati di produzione e
    • Time Series Analysis & Demand Forecasting
    • Anelli di controllo

  • Analisi delle soluzioni:
    • Valutazione di un progetto di AI
    • Vantaggi di innovare vs usare tecnologie consolidate
    • Discussione

Prerequisiti partecipante

  • Non richiede conoscenze di matematica o programmazione.

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