Struttura del corso

Fondamenti dell'Intelligenza Artificiale

  • Cosa sono l'IA, il machine learning e il deep learning?
  • Tipi di apprendimento: supervisionato, non supervisionato, reinforzamento
  • Miti e realta dell'IA nell'industria

L'IA nel Contesto della Manifattura Inteligente

  • Cosa rende una fabbrica "intelligente"?
  • Il ruolo dell'IA nell'Industria 4.0 e nella automatizzazione industriale
  • Panoramica sulle tecnologie abilitanti (IoT, calcolo edge, digital twin)

Punti chiave Use Case nella Produzione Industriale

  • Manutenzione predittiva e affidabilità del equipaggiamento
  • Garanzia della qualità e rilevazione delle anomalie
  • Ottimizzazione dei processi ed incremento dell'efficacia

Comprendere il Ciclo di Vita dei Dati

  • Sensing e raccolta dei dati industriali
  • Preparazione dei dati e considerazioni sulla qualità dei dati
  • Concetti base della decision making basata sui dati

Pianificazione e Strategia del Progetto AI

  • Identificare i casi d'uso ad alto impatto
  • Costruire la giusta squadra e stabilire metriche di successo
  • Sfide comuni e strategie di mitigazione

Casistiche ed Applicazioni Industriali

  • Esempi reali dall'automotive, alimentare, farmaceutico e settori industriali pesanti
  • Lezioni apprese dai viaggi di trasformazione digitale
  • Fattori chiave del successo e insidie da evitare

Pianificazione per Iniziare

  • Passaggi per avviare un'iniziativa di AI
  • Considerazioni tecnologiche e selezione dei fornitori
  • Scalabilità, etica ed adattamento della forza lavoro

Riepilogo e Prossimi Passi

Requisiti

  • Comprensione dei processi industriali di base o delle operazioni di una piattaforma
  • Interesse per la trasformazione digitale o la strategia dell'innovazione
  • Comodità nelle discussioni sulla adozione della tecnologia

Pubblico di riferimento

  • Responsabili operativi
  • Dirigenti aziendali
  • Lead tecnici
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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