Il Dipartimento di Applied Artificial Intelligence, diretto dal Prof. Ing. Fabio Mungo – professionista con oltre trent’anni di esperienza nell’applicazione dell’innovazione in ambito industriale a livello globale e docente in corsi dedicati all’Intelligenza Artificiale Generativa – nasce dall’incontro tra tecnologia, conoscenza dei processi produttivi e una visione interdisciplinare dell’innovazione.
In un momento storico in cui l’AI Generativa e gli Agenti Intelligenti (Agentic AI) stanno trasformando in profondità il modo in cui operano imprese, pubbliche amministrazioni e settori strategici come l’ambito sanitario, la manifattura, il mondo assicurativo, il fashion & luxury, la sanità e la sostenibilità ambientale, il Dipartimento si propone come centro di riferimento per la ricerca applicata, la sperimentazione tecnologica e la formazione avanzata.

L’obiettivo è duplice: da un lato, promuovere una comprensione profonda e critica delle opportunità offerte dall’Intelligenza Artificiale, dall’altro, accompagnare l’adozione di queste tecnologie in modo consapevole, sicuro e responsabile, con particolare attenzione alle implicazioni etiche e all’impatto sulle competenze. In questo contesto, la formazione personalizzata – come il modello 1:1 Learning – assume un ruolo centrale.

Obiettivi del Dipartimento

Il Dipartimento intende affermarsi come attore attivo nell’ecosistema dell’innovazione, promuovendo la ricerca scientifica e applicata sui modelli di Intelligenza Artificiale Generativa e sugli agenti intelligenti, esplorandone l’impatto trasformativo nei settori più rilevanti per la crescita economica e sociale.
Attraverso attività di sperimentazione e trasferimento tecnologico, sarà al fianco delle imprese nei loro percorsi di evoluzione digitale, offrendo anche percorsi formativi di alto livello finalizzati all’aggiornamento e alla riqualificazione delle competenze professionali.

Il Dipartimento intende inoltre rafforzare il dialogo e la collaborazione tra mondo accademico, industria e istituzioni, promuovendo una rete nazionale e internazionale orientata alla costruzione di un’innovazione inclusiva e sostenibile.

Introduzione al Deep Learning
Department of Applied Artificial Intelligence
Introduzione al Deep Learning

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.

 

Tecniche e Applicazioni di Intelligenza Artificiale Generativa in ambito Business
Department of Applied Artificial Intelligence
Tecniche e Applicazioni di Intelligenza Artificiale Generativa in ambito Business

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.