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Introduzione all'Intelligenza Artificiale: destreggiarsi in un mondo di dati

Corso teorico

L'Industria 4.0 sfrutta tecnologie digitali per ottimizzare le catene di produzione, generando dati preziosi. Questo corso introduce l'IA e il Machine Learning, spiegando reti neurali, visione artificiale e NLP, con applicazioni pratiche nel settore manifatturiero.

8 ore

28 novembre 2023

In presenza

Heading 3

DESCRIZIONE:

Partendo dal paradigma Industria 4.0, che pone al centro l'utilizzo di tecnologie digitali per connettere l'intera catena del valore, si ottengono una grande quantità di dati che, se utilizzati nel modo corretto, costituiscono uno strumento essenziale per accrescere la competitività aziendale. Intelligenza Artificiale e Machine Learning sono alcuni dei top trend nel mercato negli ultimi anni, in rapida espansione anche per le aziende meno strutturate grazie alla miglior accessibilità e disponibilità. Saranno introdotti concetti fondamentali, inclusi apprendimento supervisionato e non supervisionato, reti neurali, visione artificiale e NLP. Infine, verranno presentate applicazioni pratiche in settori come la manifattura.

OBIETTIVI:

/ Conoscere i principi base di Intelligenza Artificiale e Machine Learning

/ Capire cosa l'Intelligenza Artificiale può fare e cosa non può fare

/ Sviluppare competenze di apprendimento supervisionato e non supervisionato

/ Conoscere strumenti pratici come KNIME per l'analisi dei dati

/ Individuare il valore e i campi di applicazione all'interno di un'azienda

PROGRAMMA:

/ Introduzione ed esempi di applicazioni

•   Introduzione e obiettivi

•   Definizioni: AI, ML, DL, ...

• AI nella vita quotidiana


/ Apprendimento supervisionato

• Panoramica   di Machine Learning

•   Classificazione

• Regressione

• Esempi,   SK-learn


 Apprendimento non supervisionato

• Clustering

• PCA (Analisi delle componenti principali)

•   Apprendimento per rinforzo


/ Apprendimento profondo e Visione artificiale

• ANN (Reti neurali artificiali)

• CNN (Reti neurali convoluzionali)

• Esempi, TensorFlow


/ KNIME

• Esempi di classificazione con diversi tipi di dati


/ Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e modelli linguistici

• Panoramica

• LLM, GAN

• Esempi e casi d'uso


/ Applicazioni nel settore manifatturiero

• Robotica: trasporto e manipolazione

•   Ottimizzazione ed efficienza

•   Manutenzione e controllo di qualità


/ Etica, conclusioni

• Futuro dell’AI, vantaggi e rischi

• Bias, protezione dei dati, accessibilità

• Conclusioni

DESTINATARI:

Dipendenti aziendali con qualsiasi ruolo ed esperienza. Si auspica che i partecipanti dimostrino curiosità e volontà di imparare nuove tecniche e strategie per migliorare la loro efficienza ed esperienza lavorativa. Abilità linguistiche, matematiche o informatiche possono aiutare in certi argomenti, ma non sono necessarie, così come non lo sono specifici titoli di studio. La natura del corso dovrebbe beneficiare personale in ogni ruolo, sia esso di gestione, produttivo, economico o altro.

DOCENTE:

Eris Chinellato. 

Ricercatore e docente universitario con vasta esperienza nel campo dell’intelligenza artificiale e la robotica. Ha svolto attività di ricerca in Spagna, UK e Italia durante più di 20 anni, collaborando in molteplici progetti di R&D a livello europeo e nazionale, in temi diversi come la robotica assistenziale o la classificazione automatica di materiale di riciclaggio. È stato leader e coordinatore del master in robotica della Middlesex University London, e si dedica alla diffusione delle tematiche di AI e robotica a livello professionale per diplomati ed aziende, mentre prosegue collaborazioni di ricerca sui moderni temi di sviluppo del settore.

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TIPOLOGIA:

Corso teorico

LIVELLO:

Base

TEMATICA SPECIFICA:

/ Intelligenza Artificiale e Machine Learning abilitati dall'analisi dei dati
/ Intelligenza Artificiale: catena del valore, design e metodologie di gestione di progetti
/ Intelligenza Artificiale: etica e affidabilità di progetti IA
/ Modelli e simulazione per l'Industria 4.0
/ Digital twin per simulazione di processo
/ Gemelli digitali data driven per la previsione delle performance di sistema
/ Digital Twins ibridi: modelli fisici e modelli matematici
/ Ruolo dell'AI e della simulazione per i digital twin di fabbrica
/ Digital twin e modellazione dei dati

SEDE

Padova (PD)

DATE

28 novembre 2023

PREZZO:

350,00€

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