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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
Recensioni (2)
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Ogni volta che non ero sicuro di qualche esercizio, l'allenatore me lo spiegava in diversi modi, finché non capivo.
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