Il corso si propone di presentare gli aspetti base e le potenzialità del Settore dell’Intelligenza Artificiale noto come Apprendimento Automatico e in particolare il Deep Learning, ossia l’apprendimento automatico basato sull’uso di reti neurali artificiali, nei settori più importanti di industria e sistemi per i consumatori.

PREMESSA
Da anni ormai si parla di Intelligenza Artificiale, spesso non in modo chiaro. I progressi nei sistemi di calcolo hanno consentito di fare pieno uso di tecnologie già esistenti negli anni’90, giungendo a risultati sino a pochi anni fa impensabili, come la comprensione di comandi vocali, il riconoscimento di oggetti, e in generale la costruzione di capacità artificiali.

OBIETTIVI
Presentare i concetti base del Deep Learning e delle sue basi di Intelligenza Artificiale ed Apprendimento Automatico, per consentire ai partecipanti di valutare i benefici delle relative applicazioni nel proprio settore di operazione.

DESTINATARI
IT Manager, CIO, Operation Manager, IT Operation professional, consulenti del settore IT ed Automazione, Responsabili di produzione, Responsabili marketing

PREREQUISITI
Conoscenza della realtà della propria organizzazione e del proprio settore di operazione.

CAPACITÀ ACQUISITE
– Comprendere ed usare il linguaggio specifico del Deep Learning, della Intelligenza Artificiale e dell’Apprendimento Automatico
– Valutare da un punto di vista di rapporti costi-benefici l’introduzione di soluzioni Deep Learning entro la propria organizzazione o per i propri clienti

MODALITÀ DI EROGAZIONE
Il corso prevede lezioni frontali, con esempi ed esercizi con simulazioni dell’applicazione in situazioni lavorative specifiche del cliente. Il corso è erogabile anche in modalità online.

PROGRAMMA DEL CORSO
1.  Introduzione all’Intelligenza Artificiale
– Cos’è l’Intelligenza Artificiale
– Tipologie di Intelligenza Artificiale
– Le Reti Neurali e il modello connessionista
– Tipologie di Reti Neurali
2. Introduzione all’Apprendimento Automatico (Machine Learning)
– Intelligenza Artificiale e Apprendimento Automatico
– Tipologie di Apprendimento Automatico
– Strumenti utili ottenibili: riconoscitore e clusterizzatore
– Il Deep Learning
– Algoritmi genetici
– Combinazione di varie soluzioni
3. Costruire il Deep Learning
– Organizzare il Deep Learning
– Costruire il training set
– Deep Learning e Big Data
– Applicazioni (Riconoscimento di pattern, Lettura automatica, La visione artificiale, Veicoli a guida autonoma, Manutenzione Predittiva)
– Come impostare un progetto di Deep Learning