1a Edizione
Managing AI
Dal ciclo di vita all’applicazione pratica di un progetto di intelligenza artificiale
Managing AI è il crash course ideato per manager, tecnici e appassionati di tecnologia che vogliono padroneggiare l’uso dell’Intelligenza Artificiale per ottimizzare processi, migliorare decisioni e guidare l’innovazione. Il corso è composto da 4 moduli che comprendono argomenti-chiave di Data Economy, AI Project Management, AI Generativa e LLMs.
Alla fine del corso i partecipanti potranno inserirsi in progetti data-centric, unendo al loro background hard e soft skill relative all’uso, alla gestione e alla valorizzazione del dato.
Pensiamo al tuo futuro professionale
Perché acquisire competenze specifiche sull'utilizzo dell'AI in progetti innovativi
Un professionista che ha all’interno del suo know-how competenze specifiche sull’Intelligenza Artificiale è un manager altamente qualificato che può occuparsi di sovrintendere e guidare l’implementazione e l’ottimizzazione di soluzioni basate sull’AI all’interno delle organizzazioni.
Questo ruolo richiede una profonda comprensione sia degli aspetti tecnici che di quelli gestionali dell’AI, combinando conoscenze avanzate in informatica, data science e ingegneria dell’apprendimento automatico con competenze strategiche e di leadership.
Inoltre questo corso ha un focus specifico sui dati, per cui è fortemente consigliato a Manager, Data Analyst e Data Strategist.
Cosa imparerai
Al termine del corso, sarai in grado di:
Comprendere l’economia dei dati e il suo ruolo nel contesto economico moderno e identificare i fattori che ne guidano la crescita.
- Sviluppare strategie di business e comprendere le implicazioni etiche e sociali dell’AI.
Gestire il ciclo di vita di un progetto incentrato sull’AI:
- Definire, pianificare e progettare soluzioni basate sull’AI utilizzando principi e strumenti adeguati.
Implementare, gestire l’esecuzione e monitorare un progetto di AI.
Applicare l’AI Generativa e i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM):
- Comprendere i fondamenti dell’AI Generativa e le sue componenti.
- Definire i LLMs e le loro capacità.
- Sfruttare l’AI Generativa in diversi casi d’uso pratici.
- Analizzare le implicazioni etiche e sociali dell’AI Generativa.
- Essere aggiornato sulle ultime tendenze in materia di AI Generativa e LLMs.
- Implementare l’AI in diversi settori, tra cui healthcare, finanza e retail.
I nostri alumni lavorano attualmente per:
A chi si rivolge Managing AI?
Ci rivolgiamo a responsabili di un team o di un dipartimento in una grande azienda che desidera utilizzare l'Intelligenza Artificiale per migliorare l'efficienza del proprio team. Il corso è adatto anche a figure manageriali interessate al ciclo di vita di un progetto AI e alle sue opportunità in diversi settori verticali.Il candidato perfetto per questo corso è un individuo motivato e curioso, con un forte interesse per l'intelligenza artificiale (IA) e l'economia dei dati (data economy). Una precedente esperienza lavorativa in ambito business, IT o data science è un vantaggio seppur non un requisito imprescindibile.
Richiedi informazioniLaureati in:
- Informatica
- Ingegneria
- Matematica
- Economia
- Persone con lauree non scientifiche ma con una forte propensione per l’analisi dei dati.
- Diplomati con esperienza in ruoli tech, che vogliano aggiungere alle proprie competenze quelle sul mondo dell’Intelligenza Artificiale, mercato in forte espansione in questo momento.
Voglio fare parte della prossima classe di Managing AI, cosa posso fare?
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Cosa imparerai
Ecco i contenuti del corso
Data Economy
- Introduzione all’Economia dei Dati
Definizione e importanza dell’economia dei dati nel contesto aziendale moderno. Principali motori di crescita dell’economia dei dati. Ruolo dei dati come asset critico nel processo decisionale aziendale.
- Governance ed Etica dei Dati
Comprensione dei framework di governance dei dati. Considerazioni etiche e conformità nella gestione dei dati. Casi di studio su violazioni dei dati e dilemmi etici.
- Strategie di Monetizzazione dei Dati (45 minuti)
Metodi e modelli per la monetizzazione dei dati. Migliori pratiche per implementare la monetizzazione dei dati. Esempi di monetizzazione dei dati di successo in varie industrie.
- Strategie di Monetizzazione dei Dati (45 minuti)
Collegamento tra economia dei dati e innovazione. Modelli di business basati sui dati. Tendenze future dell’economia dei dati.
AI-centric Project Lifecycle
- Introduzione ai Progetti Centrati sull’IA (45 minuti)
Definizione dei progetti centrati sull’IA. Importanza e benefici dell’approccio centrato sull’IA nella gestione dei progetti.
- Pianificazione e Progettazione di Progetti Centrati sull’IA (45 minuti)
Considerazioni chiave nella fase di pianificazione. Principi di design per soluzioni centrati sull’IA. Strumenti e framework per la progettazione di progetti IA.
- Implementazione ed Esecuzione (45 minuti)
Migliori pratiche per lo sviluppo e il dispiegamento di modelli IA. Gestione delle risorse e delle tempistiche nell’esecuzione di progetti IA. Casi di studio su implementazioni di successo di progetti IA.
- Monitoraggio, Valutazione e Manutenzione (45 minuti)
Tecniche per il monitoraggio dei progetti IA. Valutazione dei risultati e dell’impatto dei progetti IA. Strategie per la manutenzione continua e l’ottimizzazione delle soluzioni IA.
Genealogia dell'Etica dei Dati
- Tracciare l’evoluzione del pensiero sull’etica dei dati, dalle prime riflessioni di Alan Turing alle implicazioni del capitalismo e del neoliberismo.
- Analizzare le diverse scuole di pensiero sull’etica dei dati, come l’utilitarismo, la deontologia e la giustizia sociale.
- Comprendere l’impatto delle tecnologie digitali sulla società e sui diritti individuali.
Introduction to Generative AI and LLMs
- Fondamenti dell’IA Generativa (45 minuti)
Comprendere l’IA generativa e i suoi componenti. Tecnologie chiave e algoritmi nell’IA generativa. Confronto con i modelli di IA discriminativa.
- Introduzione ai Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLM) (45 minuti)
Panoramica degli LLM e del loro sviluppo. Capacità e limitazioni degli LLM. Applicazioni degli LLM in vari domini.
- L’IA Generativa nella Pratica (45 minuti)
Casi di studio sulle applicazioni dell’IA generativa. Sessione pratica con strumenti di IA generativa. Implicazioni etiche e sociali dell’IA generativa.
- Tendenze Future nell’IA Generativa e negli LLM (45 minuti)
Ultimi avanzamenti nella ricerca sull’IA generativa e sugli LLM. Applicazioni emergenti e potenziali impatti. Sfide future e opportunità nell’IA generativa.
Etica ed Equità nei Dati +DMA/DSA + AI Act
Bias – Correlazioni – Pattern Recognition – UX (dark pattern) + case study
- Definire i concetti di bias, correlazione e pattern recognition nel contesto dell’analisi dei dati.
- Identificare i rischi etici associati all’utilizzo di algoritmi e modelli di machine learning.
- Sviluppare competenze per la progettazione di sistemi di intelligenza artificiale etici ed equi.
- Analizzare casi studio di discriminazione algoritmica e di utilizzo di dark pattern nelle interfacce utente.
DMA/DSA + AI Act: Nuove Leggi per il Digitale
- Analizzare le nuove normative europee sul digitale, come il DMA, il DSA e l’AI Act.
- Comprendere l’impatto di queste normative sulle aziende e sui cittadini.
- Implementare le best practices per la conformità alle nuove normative.
- Sviluppare una comprensione delle implicazioni etiche delle nuove tecnologie digitali.
Real World AI Applications
- IA nella Sanità (45 minuti)
Applicazioni dell’IA in diagnosi, trattamento e assistenza al paziente. Impatto dell’IA sui risultati e sull’efficienza nel settore sanitario. Considerazioni etiche nell’uso dell’IA nella sanità.
- IA nella Finanza (45 minuti)
Uso dell’IA per la valutazione dei rischi, il rilevamento delle frodi e il servizio clienti. IA nel trading algoritmico e nella modellazione finanziaria. Sfide normative e futuro dell’IA nella finanza.
- IA nel Retail e nell’E-commerce (45 minuti)
Miglioramento dell’esperienza cliente attraverso l’IA. Ottimizzazione della supply chain e gestione dell’inventario guidate dall’IA. Personalizzazione e analisi predittiva nel retail.
- IA nel Retail e nell’E-commerce (45 minuti)
Applicazioni dell’IA nella produzione intelligente e nella manutenzione predittiva. IA nel controllo qualità e nell’ottimizzazione della produzione. Integrazione dell’IA con l’IoT per migliorare l’efficienza operativa.
Live the Talent Garden Experience
Modalità di pagamento
Pagamento in un’unica rata
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FAQ
Domande o dubbi? Non preoccuparti, abbiamo le info che cercavi: ecco le domande più comuni:
Do I need a specific qualification to take part in the programs?
It depends on the program.
For Full Time:
- Digital Marketing: background in marketing and communication studies (Communication and Marketing, Foreign Languages, Humanities, Psychology, Economics and Statistics) is strongly recommended
- UX Design: background in design-related studies (Studies accepted: Design, Architecture, Computer Engineering)
- Data Science: degree in STEM subjects
For Part Time:
No specific educational qualification is required for any of our Part Time positions.
Do I have to pay the whole fee in one single payment or can I pay in several instalments?
For the full-time Bootcamps, in order to book your seat, you pay the entrance fee first and then the rest of the amount in two later instalments within a given deadline (before the Bootcamp starts). For the part-time Programs, you can choose to pay the whole fee at once or in instalment, with the same logic as the full-time payments (entrance fee + instalments).
Are there any discounts available for the program?
There are a few discounts available:
- Referral (in case someone has referred you to Talent Garden);
- Alumni (in case you have already completed an educational program at Talent Garden Innovation School);
- Partner company (when you have corporate sponsorship that is part of the network of Talent Garden Innovation School partner companies) and other (check with the O&A Specialist);
- Company that has rented a desk/office in Talent Garden spaces, and other (check with the O&A Specialist).
I started the questionnaire but did not finish it. Do I have to do it again?
Yes, the system does not save the answers if the questionnaire is not completed and submitted.
How do I know if I have the right skills to do this program?
You can contact the dedicated O&A Specialist directly by email to arrange an informative meeting.
I can’t find my certificate of attendance: how do I get it again?
Super easy! Just send an email to [email protected] specifying your name, surname, course you’ve attended, and year you graduated. We will send it to you as soon as possible!
If I complete the questionnaire, do I have to enrol in the program?
The submission of the questionnaire is not binding. It is a way for the O&A Specialist to get to know you better and to understand if the program fits your profile. You can enrol in the program only after the O&A Specialist accepts your application.
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