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OEC259

BCS Artificial Intelligence Foundation

Prezzo

€ 1,190.00
(Iva esclusa)

Scheda tecnica

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Giorni

2 gg

Obiettivo del corso è di presentare le principali tematiche riconducibili alla disciplina dell’Intelligenza Artificiale (AI) vista come una metodologia per progettare e realizzare sistemi in grado di imparare dall’esperienza e imitare un comportamento umano intelligente.


Nel corso verranno introdotti terminologia, concetti e principi dell’AI previsti nel BCS Foundation Certificate in Artificial Intelligence in maniera da trattare:


- I benefici e i rischi legati alle implicazioni etiche dei comportamenti dei sistemi di AI,
- I fondamenti teorici e applicativi legati alla definizione e costruzione di sistemi di Machine Learning
- Le caratteristiche e le peculiarità proprie della gestione dei progetti di AI
- Le prospettive relative alle attività umane svolte in congiunzione con sistemi intelligenti


La durata del corso è di 2 gg. e comprende l’esame di certificazione relativo al BCS Foundation Certificate in Artificial Intelligence. 

Nel prezzo è incluso l'esame di certificazione EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation.


Non previsti

Intelligenza umana e intelligenza artificiale: aspetti etici e di sostenibilità        
Intelligenza umana e artificiale. Approcci ai modelli di pensiero umani e loro interpretazione
Etica e affidabilità dei sistemi AI.
Le tre aree di sostenibilità e gli obiettivi di sostenibilità definiti a livello europeo. Relazione fra AI e gli approcci all’Universal Design e alla quarta rivoluzione industriale.
Preliminare introduzione al Machine Learning (ML)


Intelligenza artificiale e Robotica
Principali caratteristiche del modello degli Agenti Intelligenti: misure di performance, ambiente operativo, attuatori e sensori. Le quattro tipologie di agenti: reflex, model-based, goal-based e utility-based.
Relazioni fra gli Agenti AI e il Machine Learning
Introduzione ai paradigmi della robotica, relazioni fra robotica intelligente e agenti intelligenti


I benefici dell’AI: sfide e rischi
Sostenibilità dei sistemi AI human-centric e il ruolo dei valori etici nell’utilizzo dei sistemi AI.
Principali benefici e principali rischi dei sistemi AI con enfasi sulle problematiche di ordine etico. Limitazioni dei sistemi AI rispetto ai comportamenti umani.
Le principali caratteristiche delle metodologie di progetto e dei team coinvolti in un sistema AI. Esempi di modelli di finanziamento dei progetti di AI.


Il Machine learning: ruolo e caratteristiche
L’apprendimento dai dati: funzionalità, software e hardware. Tipiche soluzioni open-source.
Machine Learning: teorie di base, principali attività di preparazione dei dati, algoritmi più diffusi, principali metodi di visualizzazione dei dati.
Il ruolo delle Reti Neurali e del Deep Learning. Reti Neurali Convoluzionali.


Gestione dei ruoli e delle responsabilità di umani e macchine
Contributo del Machine Learning alla cooperazione fra esseri umani e sistemi.
Principali direzioni di sviluppo.
L’approccio AGILE nel contesto della gestione dei ruoli.

Certificazione EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation.
Sede Data P
Milano Virtual Class 19/09/2022
Milano Virtual Class 14/11/2022