Struttura del corso

Introduzione

Panoramica di Artificial Intelligence (AI)

  • Sistemi di apprendimento automatico

Esplorazione delle applicazioni per l'IA

  • L'IA nel contesto aziendale

Conoscere la tecnologia dell'IA

  • Underfit e overfit, classificazione e regolarizzazione
  • Percezione multistrato (MLP) e deep learning
  • Reti neurali convoluzionali e ricorrenti

Valutazione degli approcci strategici

  • Messa in servizio o approvvigionamento (costruire o acquistare?)
  • Modelli di maturità dell'IA per la tua organizzazione

Utilizzo dei dati nell'organizzazione

  • Valutazione dell'idoneità dei dati
  • Word Incorporamenti
  • Allenamento con dati artificiali

Valutazione della selezione dei progetti di IA

  • Criteri chiave per la selezione dei progetti

Gestione di un progetto di intelligenza artificiale

  • Confronto tra machine learning e deep learning
  • Gestione del progetto (ciclo di vita, tempistiche, metodologia)
  • Operazioni, manutenzione e gestione del rischio

Raccolta di feedback

  • Implementazione di metodi di feedback (sondaggi, interviste, ecc.)
  • Principali stakeholder che forniranno un feedback
  • Analisi dei risultati

Riassunto e conclusione

Requisiti

  • Familiarità con la programmazione
  • Conoscenza di base degli algoritmi

Pubblico

  • Business Dirigenti
  • Responsabili di progetto
 7 ore

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