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    Struttura del corso
Introduzione e Selezione del Team Use Case
- Panoramica dell'IA negli ambienti industriali
- Categorie di casi d'uso: qualità, manutenzione, energia, logistica
- Formazione del team e definizione degli obiettivi progettuali
Comprendere e Preparare i Dati Industriali
- Tipi di dati industriali: time-series, tabular, immagini, testo
- Acquisizione, pulizia e preprocessing dei dati
- Analisi esplorativa dei dati con Pandas e Matplotlib
Selezione del Modello e Prototipazione
- Scegliere tra regressione, classificazione, clustering o rilevamento anomalie
- Addestrare e valutare modelli con Scikit-learn
- Utilizzare TensorFlow o PyTorch per il modello avanzato
Visualizzazione ed Interpretazione dei Risultati
- Creare dashboard intuitive o report
- Interpretare metriche di prestazioni (precisione, accuratezza, recall)
- Documentare ipotesi e limitazioni
Simulazione di Deployment e Feedback
- Simulare scenari di deployment edge/cloud
- Raccogliere feedback e migliorare i modelli
- Strategie per l'integrazione con le operazioni
Sviluppo del Progetto di Chiusura
- Finalizzare ed eseguire test dei prototipi del team
- Revisione peer e debug collaborativo
- Preparare la presentazione del progetto e il riepilogo tecnico
Presentazioni di Squadra e Conclusione
- Presentare i concetti e gli esiti delle soluzioni AI
- Riflessione di gruppo e lezioni apprese
- Roadmap per la scalabilità dei casi d'uso all'interno dell'organizzazione
Riassunto e Passi Successivi
Requisiti
- Comprehenzione dei processi di fabbricazione o industriali
- Esperienza con Python e base di machine learning
- Capacità di lavorare con dati strutturati e non strutturati
Destinatari
- Team multidisciplinari
- Ingegneri
- Data scientist
- Professionisti IT
             21 Ore
        
        
