Corso di formazione Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Come implementare una buona governance delle informazioni

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da un docente in Italia (online o in sede), è rivolto a professionisti dell’IA di livello intermedio, dirigenti aziendali e responsabili della conformità che desiderano comprendere e applicare pratiche etiche nei sistemi basati sull’IA. Il corso tratta i principali quadri etici, le norme regolatorie come il Regolamento UE sull’Intelligenza Artificiale, nonché tecniche concrete per auditare i sistemi di IA al fine di ridurre i pregiudizi e aumentarne la trasparenza.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali dell’intelligenza artificiale responsabile, tra cui equità, responsabilità e trasparenza.
• Identificare e mitigare i pregiudizi presenti nei sistemi di IA.
• Implementare quadri etici e condurre audit di conformità sui sistemi di IA.
• Applicare strategie di governance per gestire i rischi etici legati all’impiego dell’IA.

Al termine di questa formazione i partecipanti saranno in grado di:

• Padroneggiare la struttura aziendale dei prompt su 6 livelli distinti (Ruolo, Contesto, Vincoli, Standard di settore, Formato, Esempi).
• Integrare direttamente nei prompt i requisiti legati alla strategia aziendale, alla sicurezza informatica e agli obblighi normativi (GDPR, Regolamento sull’IA dell’UE, standard di settore).
• Collaborare attivamente nella creazione di una libreria di prompt validata, condivisa e gestita collettivamente da tutti i team.
• Definire un sistema di governance efficace: ruolo del Curatore dei Prompt, convenzioni di denominazione, gestione delle versioni e metriche di qualità.
• Portare a casa risultati tangibili: la Libreria v1.0, lo Statuto di Governance e un piano dettagliato per l’implementazione nei 30 giorni successivi.

Struttura del corso finalizzata alla valutazione dei partecipanti

• Workshop interattivi multidisciplinari rivolti ad architetti, sviluppatori, team QA e leader di squadra.
• Lavoro collaborativo guidato da un consulente esperto in architettura: i partecipanti costruiscono materiali concreti utilizzabili sul campo.
• Tutti i risultati ottenuti durante il corso diventano proprietà esclusiva dell’azienda cliente.

Opzioni di personalizzazione del corso

• Per richiedere una versione personalizzata di questo programma formativo, si prega di contattarci affinché possiamo definire tutti i dettagli.

Questa formazione guidata da un istruttore in Italia guida gli utenti finali principianti nella conformità al Regolamento UE sull'IA. Impara a identificare le pratiche vietate, a seguire le politiche di utilizzo sicuro, a segnalare efficacemente gli incidenti e a documentare prove semplici. I partecipanti acquisiscono competenze pratiche per le interazioni quotidiane con l'IA sul posto di lavoro.

Questa formazione live su Italia aiuta i professionisti intermedi di governance, compliance e rischio a costruire programmi di AI allineati all'EU AI Act. Copre l'interpretazione degli obblighi, lo sviluppo di flussi di lavoro di governance, la valutazione dei rischi e la preparazione agli audit, attraverso esercitazioni pratiche.

Questa formazione pratica su Italia fornisce ai professionisti IT i controlli ingegneristici necessari per la conformità al Regolamento UE sull'IA. Impara a progettare pipeline CI/CD sicure, a implementare l'osservabilità e a generare evidenze pronte per l'audit. Ideale per team che necessitano di strategie di conformità pratiche e tecniche.

Questo training guidato da un istruttore in Italia aiuta i manager a comprendere gli obblighi del Regolamento UE sull'IA, la governance e le implicazioni strategiche. I partecipanti impareranno a definire le priorità, stabilire le linee di responsabilità, comunicare i rischi e costruire strutture di governance per la conformità.

Cosa impareranno i partecipanti

• Il corso AIGP insegna come sviluppare, integrare ed implementare sistemi di intelligenza artificiale affidabili nel rispetto delle normative e delle politiche vigenti. Il programma formativo include una panoramica sulla tecnologia dell’IA, un’analisi della legislazione attuale nonché strategie per la gestione dei rischi, la sicurezza, la tutela della privacy e altro ancora.
• Acquisire una conoscenza di base sui sistemi di intelligenza artificiale, i loro ambiti di applicazione e gli impatti derivanti dall’uso dell’IA, nonché comprendere i principi fondamentali per un utilizzo responsabile.
• Demonstrare la capacità di capire come le normative attuali e future si applichino ai sistemi di intelligenza artificiale e in che modo possono essere gestiti secondo criteri etici e responsabili.
• Dimostrare di conoscere il ciclo di vita dell’IA, il contesto in cui vengono gestiti i rischi legati all’intelligenza artificiale e come attuare una governance efficace.
• Manifestare consapevolezza riguardo a potenziali problematiche impreviste nell’utilizzo dell’IA, nonché conoscenza delle principali questioni dibattute in materia di governance.
• Il corso affronta concetti chiave della governance dell’intelligenza artificiale, anch’essi richiesti per il superamento dell’esame di certificazione AIGP. Sebbene non si tratti esclusivamente di un corso preparatorio all’esame, esso è ideale sia per chi aspira a ottenere la certificazione sia per coloro che desiderano approfondire le proprie conoscenze in materia di governance dell’IA. Tanto il corso quanto l’esame si basano sullo stesso corpus di nozioni.

Obiettivi del corso trasformare ingegneri del software / AI in ingegneri legali — i professionisti in grado di costruire effettivamente soluzioni AI per l'ambito legale (eDiscovery, revisione, indagini).

In due giorni, i partecipanti costruiranno l'intero stack core: ingestione ed estrazione di dati legali reali e disordinati, ricerca e recupero, aggiunta di generazione aumentata dal recupero (RAG) con citazioni, mantenimento della privacy su un modello locale e dimostrazione di ciò, esecuzione di una revisione AI difendibile con metriche pronte per il tribunale, e confezionamento del risultato per la distribuzione.