Managing AI
Inizio 25/06/2024 |1a Edizione
Managing AI
Dal ciclo di vita all’applicazione pratica di un progetto di intelligenza artificiale
Managing AI è il corso 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.
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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.
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Modalità di pagamento
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FAQ
Domande o dubbi? Non preoccuparti, abbiamo le info che cercavi: ecco le domande più comuni:
Serve un titolo di studio specifico per partecipare ai Master?
Dipende dal Master di riferimento.
In caso di Master Full Time:
- Digital Marketing: un background in studi legati al marketing e comunicazione (Comunicazione e Marketing, Lingue straniere, Lettere e Filosofia, Psicologia, Economia e Statistica) è caldamente consigliato
- UX Design: un background in studi legati al design (Design, Architettura, Ingegneria Informatica) è caldamente consigliato
- Data Science: si richiede una laurea in materie STEM
In caso di Master Part Time:
Non sono richiesti titoli di studio specifici ma sono consigliati 3 anni di esperienza nel settore di riferimento.
Il pagamento deve essere fatto tutto in un’unica soluzione oppure è prevista una rateizzazione?
Ci sono due modalità per completare l’iscrizione procedendo con il pagamento della fee di iscrizione: puoi decidere di pagare in unica soluzione, o in tre rate tramite Scalapay.
Se decidi di proseguire con Scalapay, dovrai versare 3 rate di pari importo, ognuna con scadenza ogni 30 giorni. Attenzione però! Per procedere con questa opzione è necessario:
- che l’utente sia maggiorenne
- che la disponibilità della carta di credito sia superiore all’importo della singola rata
Quali sono i metodi di pagamento disponibili?
Puoi scegliere di coprire i costi del Master tramite fondi personali, welfare aziendale, richiedendo un Prestito per Merito a Intesa San Paolo o proponendo al tuo datore di lavoro di finanziare la tua formazione.
Sono previsti sconti sull’iscrizione al Master?
Si, esistono una serie di sconti applicabili:
- Ai partecipanti al Referral Program
- 2+ iscrizioni da parte della stessa azienda
- Ad alcune categorie legate direttamente o indirettamente alla Community di Talent Garden come ad esempio, Alumni (ex studenti di Talent Garden Innovation School), aziende partner di Talent Garde e aziende i cui uffici sono presenti in uno degli spazi di coworking di Talent Garden
Gli sconti non sono tra loro cumulabili e viene preso in considerazione quello più alto.
Ho iniziato il test ma non l’ho finito, devo rifarlo da capo?
Si, il sistema non salva le risposte se il test non viene concluso.
Come faccio a sapere se ho le competenze adeguate per frequentare questo Master?
Puoi chiedere maggiori informazioni direttamente dalla pagina del Master ed entrare in contatto con il team Orientation & Admission, con cui avrai la possibilità di fissare un colloquio informativo.
Non riesco a ritrovare il mio Certificato di Partecipazione: cosa faccio?
Facilissimo! Devi solo mandare un’email a [email protected] specificando nome, cognome, Master frequentato, e anno in cui hai frequentato il Master. Te lo spediremo di nuovo il prima possibile!
Posso scegliere il campus dove frequentare il corso “blended”?
No, non è possibile scegliere la sede: per ciascun Master blended, infatti, le lezioni si terranno in uno specifico campus, così che la classe sarà tutta riunita per lavorare al meglio. Per tutta la durata del Master però hai accesso ai campus di Talent Garden, per seguire le lezioni da lì se preferisci!
Borse di studio: come funzionano e cosa coprono?
Mettiamo a disposizione una borsa di studio per ogni edizione dei Master che organizziamo e le modalità di assegnazione possono variare. Come partecipare? Chiedi maggiori informazioni al nostro team Orientation & Admission per scoprire gli step necessari a candidarti e provare a ottenerla.
La borsa di studio copre il costo del Master, tranne la quota d’iscrizione (pari a 700 euro per i Master Part Time e 900 euro per i Full Time), che rimane sempre a carico del partecipante.
Se completo il test mi devo iscrivere al Master?
No! Il test è un modo per permettere all’ Orientation & Admission Specialist O&A di conoscerti meglio e capire quanto il Master da te selezionato sia in linea con il tuo profilo. Non c’è nessun obbligo di dover poi procedere con l’iscrizione.
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