Intelligenza Artificiale:
fondamenti e applicazioni
24h
Intelligenza Artificiale:
Corsi IT da 24 ore finanziati al 70% – iscrizioni aperte
Descrizione
Il corso offre una panoramica completa sull’Intelligenza Artificiale, introducendo i principi di Machine Learning, Deep Learning e Generative AI. Attraverso esempi pratici e casi applicativi, i partecipanti comprendono il funzionamento dei modelli, le potenzialità dei Large Language Model e le implicazioni legate alla data privacy. Il percorso fornisce una base solida per orientarsi nel panorama dell’AI e valutarne l’applicazione in ambito aziendale.
LIVELLO
Base
PER CHI
- Innovation Manager
- IT Manager
- Data Analyst e professionisti dei dati
- Project Manager e responsabili di trasformazione digitale
PREREQUISITI
- Conoscenza digitale di base
- Interesse per AI e innovazione
- Logica analitica (non richiesta esperienza tecnica)
Obiettivi
Fornire una comprensione solida dei principi dell’Intelligenza Artificiale e delle sue principali declinazioni
- Machine Learning,
- Deep Learning,
- Generative AI,
con esempi concreti di applicazione in ambito aziendale e attenzione agli aspetti di governance e data privacy.
Programma
Modulo 1 – Introduzione all’Intelligenza Artificiale | 4 h
- Evoluzione e scenari attuali dell’AI
- Differenza tra AI, Machine Learning e Deep Learning
- Ambiti di applicazione in contesti business e industriali
- Opportunità, limiti e falsi miti
Modulo 2 – Machine Learning: principi e applicazioni | 6 h
- Concetti fondamentali di Machine Learning
- Apprendimento supervisionato e non supervisionato
- Dataset, training, validazione e metriche di valutazione
- Esempi di utilizzo in ambito aziendale (previsioni, classificazione, ottimizzazione)
Modulo 3 – Deep Learning e reti neurali | 4 h
- Introduzione alle reti neurali artificiali
- Differenze tra ML tradizionale e Deep Learning
- Principali ambiti di applicazione (image recognition, NLP, sistemi predittivi)
- Vantaggi e complessità implementative
Modulo 4 – Generative AI e Large Language Model | 6 h
- Cos’è la Generative AI
- Architettura e funzionamento dei Large Language Model (LLM)
- Prompting efficace e logiche di interazione
- Applicazioni concrete in ambito aziendale (automazione contenuti, supporto decisionale, customer interaction, knowledge management)
Parte applicativa:
- Simulazioni di utilizzo di strumenti Gen-AI
- Analisi critica degli output
- Valutazione di opportunità e rischi di integrazione nei processi aziendali
Modulo 5 – Data Privacy, etica e governance dell’AI | 4 h
- Principi di protezione dei dati applicati all’AI
- Rischi legati a bias, sicurezza e uso improprio
- Responsabilità organizzativa nell’adozione di sistemi intelligenti
- Introduzione ai framework di governance e conformità
ESERCITAZIONI
Le esercitazioni prevedono l’analisi guidata di casi concreti di Machine Learning, Deep Learning e Generative AI.
I partecipanti esplorano esempi applicativi, valutano output di modelli e simulano scenari di utilizzo in ambito aziendale, con particolare attenzione agli aspetti di sicurezza e protezione dei dati.
L’obiettivo è sviluppare una comprensione operativa delle tecnologie AI, andando oltre la teoria e acquisendo strumenti immediatamente utilizzabili nel contesto professionale.
Sessioni
Contattaci all’indirizzo academy@larus-ba.it per maggiori informazioni sul calendario dei corsi
Vuoi potenziare le competenze del tuo team?
€ 1.485 + IVA* per l’intero team, per ciascun corso da 24 ore.
Offerta riservata ai gruppi da 4 e 5 persone
*Importo riferito al costo residuo in caso di finanziamento approvato, previa verifica della disponibilità dei fondi al momento della richiesta. Il finanziamento dedicato non incide sul regime “de minimis”
Finanziamenti disponibili
Tutti i nostri corsi sono cofinanziabili fino al 70% grazie ai fondi PNRR – Next Generation EU, con sconto diretto in fattura per le PMI. Il contributo non incide sul regime “de minimis”.
I finanziamenti sono disponibili grazie alla partnership tra LARUS Business Automation e SMACT Competence Center, centro di riferimento nazionale sulle tecnologie digitali.
