CORSO INTRODUTTIVO SU INTELLIGENZA ARTIFICIALE, MACHINE LEARNING E DEEP LEARNING

L'intelligenza artificiale (AI) sta trasformando ogni settore, dall'industria alla sanità, fino ai servizi finanziari e all'intrattenimento. Comprendere le basi dell'AI è essenziale per chiunque voglia esplorare le possibilità offerte da questa tecnologia e la loro applicazione ai processi, ai prodotti e ai servizi erogati dalle aziende.

Il corso è suddiviso in tre parti

• Parte I - Introduzione all'intelligenza artificiale: questa prima parte del corso fornisce una visione d'insieme dell'intelligenza artificiale, esplorandone le varie definizioni, la storia e le tecniche fondamentali di apprendimento automatico. Saranno affrontati i concetti di dataset, terminologia di base e il crescente ruolo dell'AI generativa. Si discuterà anche di come l'AI può generare valore per le aziende e della sua rilevanza etica, con una riflessione sugli impatti sociali e morali della tecnologia.
• Parte II - Introduzione al machine learning (ML): la seconda parte introduce il machine learning, chiarendo cosa sia e cosa non sia. Verranno esaminati i concetti di apprendimento supervisionato e non supervisionato, e si discuterà della costruzione e valutazione dei modelli predittivi.
• Parte III - Introduzione al deep learning: infine, la terza parte del corso sarà dedicata al deep learning, con un focus sulle reti neurali. Verranno discussi il concetto di rappresentazione interna, l'addestramento di reti neurali e le architetture più avanzate, come le reti convoluzionali, ricorrenti e i transformer. Questa sezione mira a fornire una base per comprendere le reti neurali profonde e il loro impatto su settori come la visione artificiale, il linguaggio naturale e altro ancora.

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Destinatari

Il corso è rivolto a chiunque voglia approfondire il tema dell’intelligenza artificiale, del machine learning e del deep learning e comprendere quali possono essere le applicazioni pratiche di questi strumenti informatici nelle aziende.

Programma

Parte I: Introduzione all'intelligenza artificiale

• Varie definizioni di intelligenza artificiale
• Breve storia dell'intelligenza artificiale
• Terminologia di base dell'intelligenza artificiale
• Intelligenza artificiale ed etica
• Che cos'è un insieme di dati (e nozioni di preprocessing)?
• Predizione e causalità
• Tecniche di apprendimento automatico: supervised learning e unsupervised learning

Parte II: Introduzione al machine learning (ML)

• Terminologia di base e concetti di base: modelli, funzioni di perdita, ...
• Cos’è il Machine Learning e cosa non è Machine Learning
• Cosa significa addestrare un modello e valutare le sue capacità predittive
• Esempi di modelli: regressione e classificazione
• Metriche di qualità e interpretabilità
• Modelli tradizionali: decision tree, random forest
• Clustering / complexity reduction

Parte III: Introduzione al deep learning

• Reti neurali e deep learning
• Il problema della rappresentazione interna nelle reti neurali
• Addestramento delle reti neurali
• Architetture più complesse: reti a convoluzione
• Architetture più complesse: transformer
• Intelligenza artificiale e creazione di valore nelle funzioni aziendali

Obiettivi

Il corso introduttivo “Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning” ha l’obiettivo di fornire una panoramica completa delle nozioni fondamentali dell'AI, dal machine learning al deep learning, con un'attenzione particolare al valore che queste tecnologie possono creare.

Conoscenze di base

I partecipanti al corso non devono possedere conoscenze di programmazione informatica.

Il presente corso può essere propedeutico per la partecipazione agli altri corsi proposti da Vega Formazione sul tema dell’Intelligenza Artificiale, visionabili nella pagina dell’area formativa Intelligenza Artificiale.

Documentazione

La documentazione utilizzata dai docenti durante il Corso introduttivo “Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning”, utile all’approfondimento degli argomenti affrontati, sarà fornita ai partecipanti in formato digitale.

Metodologia didattica

Il corso di formazione “Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning”  è svolto con metodo altamente interattivo, in modo da coinvolgere gli allievi, sollecitarne l’interesse, favorire la discussione.

Durante il corso i docenti potranno essere proposti piccoli esercizi da svolgere utilizzando applicativi diffusi, quali:

• la versione gratuita di ChatGPT di OpenAI
• il framework opensource Ollama

Per garantire un efficace partecipazione al corso è opportuno che i partecipanti provvedano prima del corso a scaricare l’applicazione Ollama sul proprio PC.  

Docenti

Il corso introduttivo “Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning” prevede l’apporto di professionalità specialistiche in grado di offrire ai partecipanti elementi didattici sia teorici che pratici.

Il corso è tenuto da:

• Prof. Massimiliano Nuccio – Professore Associato – Venice School of Management - Università Ca' Foscari Venezia
• Prof. Marco Salvatore Nobile – Professore Associato - Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica - Università Ca' Foscari Venezia

Verifica di apprendimento

Al fine di verificare l’apprendimento, saranno sottoposti ai discenti test con domande a risposta multipla, che si riterranno superati con almeno il 70% di risposte corrette. Nei corsi svolti in videoconferenza sincrona le verifiche di apprendimento sono svolte online, per mezzo della piattaforma di videoconferenza sincrona.

Attestati di frequenza

Per ogni partecipante al corso introduttivo “Intelligenza Artificiale, Machine Learning e Deep Learning”, superata la verifica finale di apprendimento, verrà rilasciato un attestato di frequenza.

Requisiti Hardware in caso di Videoconferenza Sincrona

Se sei interessato ad iscriverti al corso in videoconferenza sincrona puoi visionare le modalità di partecipazione cliccando sul link di seguito: CORSI IN VIDEOCONFERENZA A CALENDARIO.

MePa

Vega Formazione è presente sul MePa e ha messo a disposizione degli enti e delle amministrazioni della Pubblica Amministrazione la possibilità di iscriversi ai corsi presenti in catalogo connettendosi al portale MePa di Consip.