Introduzione all’Intelligenza Artificiale (AI)

Descrizione del corso

Obiettivo Generale:

Fornire una comprensione olistica dell'AI, esplorandone le potenzialità, le criticità e gli impatti, per migliorare la produttività, l'innovazione e la comunicazione all'interno dell'azienda.

Obiettivi Specifici:

• Illustrare esempi di strumenti di AI per avere una panoramica su come questi possono essere applicati per migliorare e innovare i processi aziendali esistenti.
• Mostrare le potenzialità dell'AI e considerare come potrebbe essere applicata nelle specifiche aree di lavoro aziendali.

Follow-up e Valutazione:

• Feedback continuo: durante il corso, sarà incoraggiato il feedback continuo dai partecipanti per adattare e ottimizzare i moduli in tempo reale.
• Materiale di supporto e risorse continuative: saranno forniti materiali di supporto e accesso a risorse online per un apprendimento continuativo post-formazione.

Programma

1. INTRODUZIONE ALL’AI NELLA PRODUTTIVITÀ AZIENDALE

Obiettivi: introdurre i concetti fondamentali dell’AI e mostrare come può essere sfruttata per migliorare la produttività aziendale.

• Concetti di Base dell’AI e Panoramica delle Applicazioni

• Definizione di AI e breve storia
• Panoramica delle principali tecnologie AI (apprendimento automatico, reti neurali, deep learning)
• Applicazioni tipiche in vari settori aziendali
  • Case Study su Successi Aziendali Ottenuti attraverso l’AI
• Presentazione di studi di caso specifici che illustrano l’uso efficace dell’AI in diverse industrie
• Discussione sui risultati ottenuti e l’impatto sulla produttività e l’innovazione
  • Analisi di Strumenti AI nella Pratica Lavorativa Quotidiana
• Esempi di strumenti AI comunemente utilizzati nelle operazioni quotidiane
• Discussione su come questi strumenti possono essere integrati nei flussi di lavoro esistenti

2. COMPRENDERE L’AI: OLTRE L’INTERFACCIA

Obiettivi: approfondire la comprensione tecnica dell’AI e discutere le criticità legate all’AI generativa.

• Logica di Funzionamento dell’AI e Principi di Machine Learning

• Spiegazione dei principi fondamentali del machine learning.
• Tipi di apprendimento: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.
  • Criticità dell’AI Generativa: riconoscimento e gestione
• Identificazione delle sfide e delle criticità nell’uso dell’AI generativa.
• Metodi per mitigare i rischi associati, inclusa la gestione della qualità dei dati e l’interpretazione dei modelli.
  • Sperimentare con Sistemi AI e Identificare Potenziali Criticità
• Analisi di casi in cui l’AI ha portato a risultati non previsti o errati.
• Discussione su come anticipare e gestire queste situazioni.

3. ETICA NELL’AI

Obiettivi: esplorare le questioni etiche e normative relative all’uso dell’AI.

• Discussioni sui Dilemmi Etici e sulle Responsabilità nell’Uso dell’AI

• Esempi di dilemmi etici emergenti dall’uso dell’AI.
• Discussione sulle responsabilità etiche degli sviluppatori e degli utenti di AI.
  • Normativa sui Temi dell’Etica nell’AI
• Panoramica delle normative internazionali e locali che regolano l’uso dell’AI.
• Implicazioni legali dell’implementazione dell’AI nelle operazioni aziendali.
  • Scenari Etici Reali
• Presentazione di scenari etici che hanno coinvolto l’uso dell’AI.
• Discussione su come le aziende possono prepararsi a gestire queste questioni eticamente.