Obiettivo: offrire una panoramica sull’AI, dalle sue invenzioni tecnologiche alla distinzione tra AI Discriminativa e Generativa, includendo storia, evoluzione e funzionamento.

Obiettivo: esplorare l’integrazione delle capacità cognitive umane nelle macchine, analizzando i principali concetti e algoritmi dell’Apprendimento Supervisionato, Non Supervisionato e per Rinforzo, con applicazioni pratiche.

Obiettivo: spiegare i modelli generativi e le loro applicazioni pratiche in diversi contesti, mostrando come l’AI Generativa possa essere utilizzata in modo innovativo.

Obiettivo: fornire una panoramica delle tecnologie applicate al linguaggio. Esplorare i sistemi dialogici per l’interazione uomo-macchina e introdurre la programmazione di sistemi AI tramite linguaggio naturale

Obiettivo: comprendere come l’AI si può innestare nei processi aziendali, mostrando come migliora l’efficienza, riduce i costi e automatizza le attività ripetitive, con esempi pratici.

Obiettivo: analizzare casi reali di implementazione dell’AI, evidenziando soluzioni AI che migliorano le operazioni aziendali e supportano le decisioni strategiche.

Etica dell’Intelligenza Artificiale
8.1 Questioni etiche legate all’AI: bias algoritmico, privacy e impatti sociali
8.2 Regolamentazioni e normative sull’AI: introduzione all’AI Act e altre regolamentazioni

Obiettivo: affrontare le questioni etiche legate all’AI, come bias algoritmico e privacy, e fornire un’introduzione alle normative e regolamentazioni, tra cui l’AI Act.

Obiettivo: fornire le basi di un modello di governance responsabile per l’AI, includendo pratiche di gestione dei dati, sicurezza e modelli etici.

Obiettivo: guidare i partecipanti nello sviluppo di una soluzione AI per un problema aziendale specifico, utilizzando modelli generativi e tecniche di prompting (no code).

Obiettivo: presentare i lavori, feedback e ringraziamenti