L’intelligenza artificiale si può definire come la scienza che sviluppa l’architettura necessaria affinché le macchine funzionino come il cervello umano e alle relative reti neurali. Si tratta di un sistema informatico che cerca di simulare le reti neuronali biologiche. L’obiettivo finale dell’AI (artificial intelligence) è quello di creare dei computer con capacità di ragionamento simili (se non uguali) all’essere umano.
Il machine learning, invece, è l’algoritmo che permette alle macchine intelligenti di migliorarsi con il tempo, esattamente come avviene con il cervello umano. Senza l’apprendimento avanzato, infatti, non sarebbe possibile mettere “in moto” l’intelligenza artificiale.
Il percorso aiuta i partecipanti a comprendere con maggiore chiarezza il mondo dell’intelligenza artificiale e cogliere le potenzialità applicative delle tecnologie di apprendimento automatico; la formazione può essere completata con il progetto formativo “Applicazione di deep learning”.

L’obiettivo del corso è introdurre gli studenti alle tematiche relative all’AI ed in particolare al Machine Learning e Deep Learning, attraverso inquadramenti teorici sugli algoritmi, casi applicativi con applicazione su Dataset Opensource per comprendere le logiche e il funzionamento delle tecnologie AI.

Al termine del percorso i partecipanti avranno compreso cosa si intende per Machine Learning, Deep Learning e Natural Language Processing, come si è arrivati allo stato attuale dell’arte delle conoscenze e della ricerca, quali sono le tecniche che si adottano ad oggi e quali sono i principali ambiti di applicazione.

I contesti lavorativi in cui ad oggi spendere le conoscenze e competenze ricavabili con questo corso sono legati agli ambiti applicativi dell’intelligenza artificiale applicata ai Big data, in particolare all’apprendimento automatico, quindi anzitutto quelli della Ricerca e Sviluppo ma anche del Marketing e Vendite e Delivery di Servizi evoluti e smart sia per il mondo B2C che B2C. La spendibilità delle conoscenze acquisite è dimostrata da numerosi studi previsionali sulle professioni del futuro; molte organizzazioni investono nell’acquisizione di masse di dati che permettono migliore conoscenza delle abitudini di consumo e acquisto della clientela e l’uso di questo patrimonio richiede conoscenze specialistiche che non sono più solo informatiche. Agli studenti verranno anche fornite competenze di base sugli algoritmi di ML e applicazione su Dataset Opensource per comprendere le logiche e il funzionamento delle tecnologie AI.

È prevista la certificazione digitale delle competenze acquisite e, attraverso la collaborazione con Reiss Romoli, saranno emessi open badge sulle competenze specifiche rilasciate in esito al progetto (previo raggiungimento del 70% di frequenza).