Sempre più settori si trasformano in un'economia guidata dall'IA, è necessario, quindi, che i leader aziendali comprendano l'importanza dell'intelligenza artificiale.
I vantaggi nell’uso di tecnologie innovative avvengono in modo concreto quando c’è un vero
allineamento con le aree principali del business. Diventa cruciale quindi abbracciare il cambiamento, culturale e organizzativo, e investire in formazione per il successo profondo dei nuovi processi di lavoro.
Con questo corso di alta formazione strategica sulle tecnologie di Intelligenza Artificiale per il Business, pensato per C-Level, business owner, decisori aziendali, i leader
potranno far crescere le loro aziende in modo competitivo e trovare modi per sfruttare la tecnologia a loro vantaggio.

Grazie al corso di formazione strategica di intelligenza artificiale per il business potrai:

● Ottenere le conoscenze fondamentali sull’Intelligenza Artificiale
● Acquisire il linguaggio necessario a dialogare con i reparti tecnici e capire le proposte
che ricevi
● Sviluppare le conoscenze necessarie a capire quale soluzione di IA è migliore per i tuoi
obiettivi aziendali
● Vedere applicazioni e casi d’uso di soluzioni di Intelligenza Artificiale applicata a vari
settori di business
● Capire quali dati sono necessari per portare avanti un progetto di IA in azienda, budget,
tempi, risultati attesi, team da coinvolgere in base ai tuoi obiettivi
Grazie a confronto, discussioni in itinere ed esercitazioni pratiche, imparerai quali domande
porre quando si vuole utilizzare Intelligenza Artificiale per la strategia aziendale e gli step
necessari a mettere insieme un progetto efficace.

Il corso di alta formazione strategica sulle tecnologie di Intelligenza Artificiale per il Business è
stato pensato per C-Level, business owner, decisori aziendali per cogliere le opportunità che
l’evoluzione dello scenario tecnologico offre nei diversi settori.

Non sono richieste conoscenze tecniche specifiche anche nelle ore dedicate all’approfondimento sulle tecnologie.

GIORNO 1 : Comprendere l’Intelligenza Artificiale
Premesse sull’AI
- Breve storia dell’AI
- L’AI nella vita quotidiana
- Cosa l’AI è
- Cosa l’AI non è
- ANI
- AGI
- ASI
AI per il business
- - Tecnologie di AI
- Dati strutturati e non strutturati
- Apprendimento supervisionato e non
- Uno scopo, un algoritmo
- Modelli di ML
- ML vs DL
- Robotica
- AR vs VR
- NLP, NLU, NLG
- - Cosa serve per iniziare
- Esempi di applicazioni di AI
- analisi predittiva (predictive analytics)
- riconoscimento visivo (image recognition)
- riconoscimento sonoro (voice/sound recognition)
- riconoscimento testuale (text analysis)
- Data enrichment

GIORNO 2: Comprendere tecnologie e dati
- - Tecnologie e ambienti abilitanti
- Cluster On-Premises e Cloud
- Data Lake, oltre i silos
- CPU vs GPU
- -Tecnologie per AI
- Python
- Scikit-Learn
- Tensorflow e PyTorch
- Deep learning e GAN
- ONNX e ONNX Runtime
- - Progetto AI
- Creare i dati
- Pulire i dati
- Aumentare i dati
- Selezionare i dati
- Comprendere i dati
- Studiare i dati
- Visualizzare i dati
- Valutare e ripartire
AI per la segmentazione
AI per la classificazione
Sistemi AI per l’analisi dei dati
Sistemi AI per la predizione

GIORNO 3: Comprendere l’Intelligenza Artificiale nel contesto di business
- - La tua azienda e l’AI
- Partenza di un progetto AI
- KPI per il PoC
- Dal PoC a produzione
- - Esempi di applicazioni di AI in contesti aziendali
- Operatori Virtuali
- Chatbot
- Assistenti Virtuali
- AR e VR
- Assistenza operatori umani
- Ricerca semantica
- Speech analysis
- Sentiment e prevenzione crisi
- Segmentazione e predizione