{"@context":"https://w3id.org/openbadges/v2","type":"Assertion","id":"https://badges.h-farm.com/api/json/v2/assertion/67483e448553697d58118f28","badge":{"context":"https://w3id.org/openbadges/v2","type":"BadgeClass","id":"https://badges.h-farm.com/api/json/v2/badgeclasses/67483cd38553697d58118e38","image":"https://badges.h-farm.com/api/image/67483cd38553697d58118e3a","criteria":{"type":"criteria","id":"https://badges.h-farm.com/badgeclasses/67483cd38553697d58118e38","narrative":"L'assegnazione del badge **\"AI & Data Excellence Academy\"** avviene al termine della partecipazione a quattro moduli, ciascuno composto da due giornate di lezioni, per una durata complessiva di 48 ore di formazione.\r\nLa frequenza è obbligatoria per l'intera durata del corso. 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Il corso è progettato per sviluppare competenze pratiche nell'implementazione dell'AI e nel miglioramento delle performance aziendali, esplorando applicazioni in settori chiave come il marketing e le\noperazioni. Partecipa a workshop interattivi, studi di caso e sessioni di networking per trasformare la teoria in pratica e guidare l'innovazione nella tua organizzazione.\n\n**Primo modulo: nome, descrizione, obiettivi, agenda**\nIntroduction to AI, Data Excellence & the strategic function of AI\nIntroduzione, casi studio e approfondimenti ed analisi su AI e applicazione ai dati.\nObiettivi: Comprendere la struttura del corso e avere le basi omogenee per intraprendere i moduli successivi.\nAgenda: \n● Introduzione all’Artificial Intelligence e utilizzo dell’AI come leva strategica per la\ngenerazione del valore aziendale.\n● Data Excellence come fondamento per la Digital Transformation e l’utilizzo\ndell’Artificial Intelligence.\n● Focus su casi studio e applicazioni pratiche per l’utilizzo dei dati aziendali\nattraverso l’utilizzo dell'AI.\n● Approfondimento sull'analisi dei dati e sull'utilizzo dell'AI per prendere decisioni\ninformate.\n\n\n**Secondo modulo: nome, descrizione, obiettivi, agenda**\nGenerative AI, Prompt Engineering, Embodied AI, Spatial Computing\nQuesto modulo offre un’introduzione pratica e approfondita all’Intelligenza Artificiale, con particolare attenzione al Prompt Engineering e alle tecnologie emergenti come lo Spatial Computing e l’Embodied AI. Attraverso lezioni teoriche e workshop pratici, gli studenti esploreranno l’uso dell’AI generativa, la robotica e i sistemi autonomi, acquisendo competenze chiave per applicare queste tecnologie in contesti reali. Il corso mira a fornire una comprensione integrata delle tecnologie AI avanzate e del loro potenziale impatto sul mondo reale.\nObiettivi: \n1. Comprendere le basi dell’Intelligenza Artificiale (AI):\n\t•\tAcquisire una solida comprensione dei concetti fondamentali dell’AI e dei suoi ambiti di applicazione.\n\t•\tEsaminare il ruolo dell’AI nei processi decisionali e nella gestione dei dati.\n\t2.\tSviluppare competenze pratiche nel Prompt Engineering:\n\t•\tImparare a progettare ed ottimizzare prompt per interagire in modo efficace con modelli AI generativi.\n\t•\tApplicare tecniche di Prompt Engineering per migliorare la precisione e la rilevanza delle risposte dei modelli.\n\t3.\tEsplorare le tecnologie di Spatial Computing ed Embodied AI:\n\t•\tApprofondire la conoscenza del Spatial Computing e della sua integrazione con sistemi che interagiscono con l’ambiente fisico.\n\t•\tScoprire le applicazioni pratiche dell’Embodied AI nella robotica, nei veicoli autonomi e nei sistemi che operano nell’ambiente fisico.\n\t4.\tSperimentare l’AI generativa attraverso un workshop pratico:\n\t•\tMettere in pratica le competenze acquisite nel Prompt Engineering e Generative AI attraverso attività di laboratorio o workshop.\n\t•\tEsplorare i casi d’uso innovativi della Generative AI in contesti professionali e di ricerca.\n\t5.\tPromuovere una visione olistica delle tecnologie AI emergenti:\n\t•\tComprendere l’importanza della sinergia tra AI, spatial computing e robotica per affrontare le sfide contemporanee nel campo dell’innovazione tecnologica.\nAgenda: \n ● Introduzione alle basi dell'AI e alla sua applicazione pratica attraverso il Prompt\nEngineering.\n● Presentazione di tecnologie di Spatial Computing ed Embodied AI per immergersi nel mondo dell'elaborazione spaziale, robotica, veicoli autonomi e sistemi che interagiscono con l'ambiente circostante.\n● Workshop pratico per esplorare i potenziali utilizzi della Generative AI & Prompt Engineering.\n\n**Terzo modulo: nome, descrizione, obiettivi, agenda**\nApplicazioni dell’AI in settori industriali specifici\nQuesto modulo è progettato per fornire una conoscenza settoriale approfondita delle applicazioni dell’Intelligenza Artificiale in specifici ambiti industriali. Gli studenti esploreranno come l’AI sta rivoluzionando diverse aree come la customer experience, le operazioni aziendali, la catena di approvvigionamento, il marketing, i servizi finanziari, la produzione e la logistica. Attraverso l’analisi di casi studio e l’applicazione pratica, i partecipanti acquisiranno competenze specifiche per integrare l’AI nelle strategie aziendali, migliorando l’efficienza operativa e ottimizzando le decisioni strategiche.\nObiettivi: \nSviluppare una visione strategica dell’integrazione dell’AI in settori specifici:\n\t•\tComprendere come le tecnologie AI possono essere integrate in vari settori per rispondere alle esigenze aziendali e migliorare la competitività sul mercato.\n\n1. Comprendere l’impatto dell’AI sulla Customer Experience:\n\t•\tAnalizzare come l’AI può migliorare l’interazione con i clienti, automatizzando processi, personalizzando i servizi e migliorando la soddisfazione del cliente.\n\t2.\tOttimizzare le Operazioni e la Supply Chain con l’AI:\n\t•\tStudiare come l’AI può essere utilizzata per ottimizzare la gestione delle risorse, migliorare l’efficienza delle operazioni e ottimizzare la catena di approvvigionamento, riducendo costi e tempi.\n\t3.\tSviluppare strategie di marketing guidate dall’AI:\n\t•\tEsplorare come l’AI può essere applicata per segmentare i mercati, personalizzare le campagne di marketing e analizzare i comportamenti dei consumatori per migliorare l’efficacia delle strategie di marketing.\n\t4.\tUtilizzare l’AI nei Servizi Finanziari:\n\t•\tAcquisire competenze su come l’AI viene utilizzata per migliorare la gestione del rischio, ottimizzare i processi di investimento e migliorare l’efficienza nei servizi bancari e finanziari.\n\t5.\tApplicare l’AI nella Produzione e nella Logistica:\n\t•\tApprofondire l’uso dell’AI per migliorare i processi produttivi, ottimizzare le linee di produzione e aumentare la precisione e l’efficienza nella gestione della logistica.\nAgenda: \n● AI Customer Experience\n● AI Operations & Supply Chain Optimization\n● AI-Driven Marketing Strategies\n● AI in Financial Services;\n● AI in Manufacturing & Logistics.\n\n\n**Quarto modulo: nome, descrizione, obiettivi, agenda**\nAI Act\nL’ultimo modulo del corso “AI and Data Excellence” è dedicato all’analisi dell’AI Act, il quadro normativo proposto dall’Unione Europea per la regolamentazione dell’intelligenza artificiale. Questo modulo esplora gli obiettivi principali della normativa, la classificazione dei rischi associati ai sistemi di AI, le tempistiche di adozione secondo il modello 6-12-24 e i requisiti per i sistemi ad alto rischio. Gli studenti approfondiranno temi come la trasparenza, la protezione dei diritti fondamentali, le procedure di valutazione della conformità e le sanzioni per la non conformità. Inoltre, il modulo esaminerà l’impatto delle regolamentazioni sull’innovazione, sulle aziende e sulle implicazioni etiche, fornendo una visione critica e completa del contesto normativo attuale e futuro relativo all’AI, anche in relazione e in confronto ad altri sistemi di riferimento in altri mercati mondiali.\nObiettivi: \n1. Comprendere lo scopo e gli obiettivi dell’AI Act nel contesto di un uso sicuro, trasparente ed etico dell'intelligenza artificiale nell'UE e nel resto del mondo.\n2. Classificare i rischi associati ai sistemi di AI: minimo, limitato, alto e inaccettabile.\n3. Entrare nel dettaglio delle tempistiche di applicazione della normativa.\n4. Esplorare la trasparenza e la protezione dei diritti fondamentali.\n5. Valutare la conformità dei sistemi di AI.\n6. Conoscere le sanzioni e le misure di enforcement.\n7. Valutare l’impatto dell’AI Act sull’innovazione e sul mercato, tra opportunità e limiti.\n8. Esaminare l’impatto sulle aziende che lavorano nel settore dell'AI.\n9. Discutere le implicazioni etiche dell’AI, con particolare attenzione alle questioni di equità, bias, sorveglianza e protezione dei dati, in conformità con l’AI Act.\n10. Cosa succede altrove: una panoramica sugli altri contesti in cui l'AI non viene regolamentata, o viene regolamentata diversamente (es.: modello cinese)\nAgenda: \n● Obiettivi principali: Scopo e obiettivi dell'AI Act per la regolamentazione\ndell'intelligenza artificiale.\n● Classificazione dei rischi e requisiti per sistemi ad alto rischio: Categorie di rischio per i sistemi di IA (rischio minimo, limitato, alto e inaccettabile). Specifiche tecniche e operative necessarie per i sistemi ad alto rischio.\n● Il calendario dell'AI Act: tempistiche di applicazione della normativa secondo il modello 6-12-24.\n● Trasparenza e diritti fondamentali: Norme per garantire trasparenza e protezione dei diritti fondamentali.\n● Valutazione di conformità: Procedure di verifica e certificazione per i sistemi di IA.\n● Sanzioni e enforcement: Misure di controllo e sanzioni previste per la non conformità.\n● Impatto sull'innovazione: Effetti delle regolamentazioni sull'innovazione e sul mercato europeo dell'IA.\n● Impatto sulle aziende: Quale sarà l’impatto diretto sulle aziende che utilizzano l’Intelligenza Artificiale.\n● Implicazioni etiche: Considerazioni etiche e sociali relative all'uso dell'IA secondo l'AI Act.\n● Confronto globale: Panoramica di come si sta regolamentando (o si sta evitando di regolamentare) l'uso dell'AI nel resto del mondo.\n","_id":"67483e448553697d58118f29"}],"revoked":false,"extensions:recipientProfile":{"@context":"https://openbadgespec.org/extensions/recipientProfile/context.json","type":["Extension","extensions:RecipientProfile"],"name":"Alessandro Carraretto"}}