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Struttura del corso

Introduzione

Panoramica sull’Intelligenza Artificiale (AI)

  • I sistemi di machine learning

Analisi delle applicazioni dell’AI

  • L’uso dell’Intelligenza Artificiale nel contesto aziendale

Approfondimento tecnico sull’AI

  • Sottoadattamento e sovraadattamento, classificazione e regolarizzazione
  • Le reti neurali multicouche (MLP) e il deep learning
  • Reti neurali convoluzionali e ricorrenti

Valutazione delle strategie aziendali in materia di AI

  • Decisioni riguardanti l’acquisto o lo sviluppo interno dei sistemi AI
  • Modelli di maturità digitale per la gestione dell’AI nelle organizzazioni

Gestione dei dati aziendali nell’ambito dell’AI

  • Valutazione della prontezza dei dati per l’utilizzo in AI
  • Rappresentazioni testuali tramite vettori (word embeddings)
  • Addestramento dei modelli mediante dati artificiali

Criteri per la selezione di progetti AI

  • Parametri chiave da considerare nella scelta dei progetti

Gestione operativa dei progetti AI

  • Differenze tra machine learning e deep learning
  • Metodologie di gestione dei progetti (ciclo di vita, tempistiche, approcci pratici)
  • Operazioni quotidiane, manutenzione e gestione del rischio

Raccolta delle informazioni in feedback dai partecipanti

  • Tecniche di raccolta dei feedback (sondaggi, interviste ecc.)
  • Identificazione delle figure chiave da coinvolgere per fornire feedback
  • Analisi critica dei risultati ottenuti

Conclusioni e prossimi passi

Requisiti

  • Nessuna conoscenza pregressa richiesta

Destinatari

  • Leader aziendali
  • Manager di progetto
 7 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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