Descrizione del corso

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 PROGRAMMA / Introduzione ed esempi di applicazioni (definizioni di AI, ML,DL; AI nella vita quotidiana..) / Apprendimento supervisionato (classificazione, regressione, esempio SK-learn) / Apprendimento non supervisionato (clustering, PCA, apprendimento per rinforzo) / Apprendimento profondo e Visione artificiale (ANN, CNN, TensorFlow) /KNIME (Esempi di classificazione con diversi tipi di dati) / Elaborazione del linguaggio naturale NLP e modelli linguistici / Applicazione nel settore manifatturiero (robotica, ottimizzazione ed efficienza, manutenzione e controllo qualità) / Etica e conclusioni (futuro dell'AI, vantaggi e rischi, bias, protezione dei dati, accessibilità) DESTINATARI Aziende, enti e associazioni interessati ad approfondire e valutare l'introduzione nei loro processi di tecnologie di analisi e gestione di dati. 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