DAAI/26/02

Obiettivi del Corso:

• Fornire una introduzione completa ai concetti fondamentali del DeepLearning. 
• Sviluppare competenze pratiche attraverso casi e progetti reali. 
• Preparare gli studenti per ruoli nel settore Deep Learning e analisi dei dati in ambito lavorativo.
  
  

Programma:

Il campo che oggi conosciamo come Deep Learning è il risultato di un percorso lungo e tortuoso, caratterizzato da ondate di grande entusiasmo alternate a periodi di profondo scetticismo, noti come “inverni dell’intelligenza artificiale”. Le radici di questa disciplina affondano nel tentativo di replicare, attraverso modelli matematici e computazionali, la straordinaria capacità di apprendimento del cervello umano. Quando le reti neurali furono inventate per la prima volta molti decenni fa, la motivazione originale era quella di scrivere software in grado di imitare il modo in cui il cervello umano o il cervello biologico apprende e pensa.

Il campo che oggi conosciamo come Deep Learning è il risultato di un percorso lungo e tortuoso, caratterizzato da ondate di grande entusiasmo alternate a periodi di profondo scetticismo, noti come “inverni dell’intelligenza artificiale”. Le radici di questa disciplina affondano nel tentativo di replicare, attraverso modelli matematici e computazionali, la straordinaria capacità di apprendimento del cervello umano. Come sottolineato, “quando le reti neurali furono inventate per la prima volta molti decenni fa, la motivazione originale era quella di scrivere software in grado di imitare il modo in cui il cervello umano o il cervello biologico apprende e pensa”

Un percorso di apprendimento strutturato vi permetterà di raggiungere le tappe settimanali di apprendimento con il vostro tutor con oltre 30 anni di esperienza nel mondo aziendale che vi farà beneficiare della sua ricca esperienza professionale.

Moduli del Corso:

1. Introduzione al Deep Learning
2. Fondamenti Matematici - Algebra Lineare
3. Probabilità e Teoria dell'Informazione
4. Il Neurone Artificiale e la Regressione Logistica
5. Reti Neurali Feedforward - Architettura
6. Forward Propagation e Funzioni di Attivazione
7. Funzioni di Costo e Metriche di Performance
8. Backpropagation - Il Cuore dell'Apprendimento
9. Ottimizzazione - Gradient Descent e Varianti
10. Pratica dell'Addestramento di una Rete Neurale
11. Reti Neurali Convoluzionali (CNN)
12. Architetture CNN Storiche
13. Reti Neurali Ricorrenti (RNN)
14. LSTM e GRU
15. Sequence-to-Sequence e Attention
16. Transformer e Self-Attention
17. Transfer Learning e Fine-Tuning
18. Embedding e Rappresentazioni Distribuite
19. Autoencoders e Rappresentazioni Latenti
20. GAN e il Futuro del Deep Learning

Metodologia:

• Formazione online asincrona: il corso è interamente digitale, fruibile in modalità FAD (formazione a distanza) 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 . Puoi seguire le lezioni quando vuoi e da qualsiasi dispositivo.
• Struttura modulare: ogni modulo prevede videolezioni, materiali di approfondimento e test intermedi.
• Esercitazioni pratiche e casi studio: analisi di scenari reali e simulazioni di consulenza per consolidare le competenze, le esercitazioni pratiche utilizzeranno l'ambiente COLAB.
• Tutoraggio e mentoring AI based: supporto 24 ore su 24 e 7 giorni su 7 di supporto esperto sulle tematiche del DeepLearning per chiarimenti e coaching professionale, risoluzioni di problemi.
• Test finale: al termine dei moduli è possibile sostenere immediatamente la prova di verifica. Il superamento del test consente il rilascio dell’attestato di superamento del corso.

DAAI/26/01

Obiettivi del Corso:

• Fornire una comprensione approfondita dei concetti fondamentali di Intelligenza Artificiale Generativa. 
• Sviluppare competenze pratiche attraverso progetti reali. 
• Preparare gli studenti per ruoli nel settore Generative AI in ambito lavorativo.

Programma:

Oggi esistono centinaia di corsi online. Ciò che manca a molti di essi, tuttavia, è l'impegno ad aiutarvi a tradurre le vostre conoscenze in qualcosa di tangibile: la capacità di eccellere e crescere come professionista Al/ML.
Per affrontare questo problema, il programma in Intelligenza Artificiale e Generative AI è stato progettato per offrire il rigore accademico, l’esperienza e l’interazione con esperti del mondo aziendale ed il supporto all'apprendimento e l'interazione tra pari di un corso a tempo pieno con la flessibilità di un programma online.
Il corso consente di padroneggiare le basi della programmazione senza alcuna precedente esperienza di codifica. Offre un curriculum completo con tecnologie all'avanguardia di Generative Al come ChatGPT, DALLE e SORA, Framework di Agenti Intelligenti come LangChain, CrewAI e molte altre.
Un percorso di apprendimento strutturato vi permetterà di raggiungere le tappe settimanali di apprendimento con il vostro tutor con oltre 30 anni di esperienza nel mondo aziendale che vi farà beneficiare della sua ricca esperienza professionale.

Moduli del Corso:

1. Introduzione all’ Intelligenza Artificiale Generativa (Gen AI)
2. Generazione Codice basato su Prompt
3. Introduzione ai modelli linguistici Large Language Models
4. LangChain: Chat e Memoria
5. Retrieval-Augmented Generation (RAG)
6. Prompt Engineering
7. Agentics
8. Esempio utilizzo Agenti in ambito aziendale 
9. Introduzione a StreamLit
10. Impatto di Generative AI e considerazioni finali
    
    

Metodologia:
- Lezioni on-line (ogni modulo richiede in media 5 sessioni da 55 minuti)
- Sessioni pratiche con esercitazioni su COLAB.
- Tutoraggio e mentoring personalizzato.