Generative AI for Business: From Basics to Breakthroughs è un corso di alta formazione completamente online, progettato per fornire ai professionisti le competenze tecniche e pratiche necessarie per applicare l’Intelligenza Artificiale (IA) Generativa (Generative Artificial Intelligence) in contesti aziendali reali. Trattando NLP (elaborazione del linguaggio naturale), modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), grafici della conoscenza, RAG e apprendimento per rinforzo, il corso si concentra sulla creazione e l’implementazione di soluzioni basate sull’IA come chatbot e assistenti virtuali. Imparerai a integrare l’IA Generativa nei flussi di lavoro reali e acquisirai gli strumenti necessari per guidare gli sforzi di trasformazione digitale nella tua organizzazione.
Il corso offre un approccio pratico e ingegneristico all’IA generativa per le aziende. Erogato completamente online con lezioni il sabato, combina moduli teorici con esercitazioni pratiche, incoraggiando l’apprendimento attivo attraverso casi d’uso reali. I laboratori pratici opzionali si concentrano sullo sviluppo di chatbot, sull’integrazione di LLM e sugli strumenti per il processo decisionale basato sui dati. Gli argomenti chiave includono l’elaborazione del linguaggio naturale, la generazione aumentata con recupero (RAG), la rappresentazione della conoscenza, l’estrazione di informazioni, i sistemi conversazionali e l’apprendimento per rinforzo (RL/RLHF). I partecipanti lavoreranno con strumenti e framework open source per progettare e ottimizzare soluzioni di IA.
Il corso è rivolto a laureati e professionisti con una formazione in ingegneria dell’informazione, informatica, matematica, statistica o settori correlati. Si rivolge a profili tecnici che mirano a specializzarsi nello sviluppo e nell’integrazione di soluzioni di intelligenza artificiale generativa in contesti aziendali. I percorsi di carriera includono ingegneri di intelligenza artificiale, data scientist, specialisti di PNL e architetti di soluzioni. I partecipanti acquisiranno competenze avanzate nella creazione e nell’implementazione di chatbot, assistenti virtuali e sistemi intelligenti utilizzando tecniche LLM, RAG e RL. I partecipanti saranno in grado di lavorare in settori come ICT, finanza, produzione, sanità e servizi digitali, guidando l’innovazione attraverso l’intelligenza artificiale.
- Natural Language Processing (NLP)
Contenuto: Apprendi i fondamenti dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), inclusi la rappresentazione lessicale, l’inserimento di parole, la modellazione del linguaggio e il riconoscimento di sequenze. Comprendi reti neurali e trasformatori per progettare e ottimizzare architetture complesse di elaborazione del testo. - Knowledge Representation
Contenuto: Esplora metodologie di modellazione della conoscenza utilizzando RDF e ontologie. Impara la gestione avanzata dei database per strutturare, integrare e interrogare semanticamente grandi set di dati. - Conversational Systems and Evaluation
Contenuto: Padroneggiare l’indicizzazione, i modelli di recupero, il ranking e la generazione aumentata del recupero (RAG). Sviluppare sistemi che combinano l’intelligenza artificiale generativa con un recupero efficace delle informazioni. - Information Extraction
Contenuto: Impara tecniche per estrarre informazioni dal testo utilizzando l’apprendimento non supervisionato e auto-supervisionato. Identifica modelli, tendenze e relazioni nascoste nei dati non strutturati. - LLM and KG Integration
Contenuto: Integrare modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) con grafici di conoscenza (KG). Costruire KG, estrarre e collegare relazioni e iniettare conoscenza da fonti di dati strutturate. - Privacy in the Use of Generative AI
Contenuto: Affrontare le implicazioni etiche, legali ed economiche relative alla protezione della privacy nei sistemi di intelligenza artificiale. Apprendi tecniche di anonimizzazione, sanificazione e aggregazione dei dati. - Reinforcement Learning (RL)
Contenuto: Comprendere i principi fondamentali dell’apprendimento basato sulla conoscenza (RL), inclusi policy, ricompensa ed esplorazione vs. sfruttamento. Valutare l’applicabilità dell’RL rispetto ad altri approcci come l’apprendimento supervisionato e il RAG. - Hands-on Chatbot Development
Contenuto: Acquisisci esperienza pratica nella progettazione, implementazione e ottimizzazione di chatbot utilizzando le più recenti tecnologie di NLP e IA generativa. Apprendi le migliori pratiche per la gestione dei dati e l’addestramento dei modelli.
Le lezioni si svolgeranno nei seguenti giorni e orari:
venerdì 27 marzo 4 ore – pomeriggio
Sabato 28 marzo 4 ore – mattina
Sabato 28 marzo 4 ore – pomeriggio
Venerdì 10 aprile 4 ore – pomeriggio
Sabato 11 aprile 4 ore – mattina
Sabato 11 aprile 4 ore – pomeriggio
Venerdì 17 aprile 4 ore – pomeriggio
Sabato 18 aprile 4 ore – mattina
Sabato 18 aprile 4 ore – pomeriggio
Venerdì 8 maggio 4 ore – pomeriggio
Sabato 9 maggio 4 ore – mattina
Sabato 9 maggio 4 ore – pomeriggio
Venerdì 15 maggio 4 ore – pomeriggio
Sabato 16 maggio 4 ore – mattina
Sabato 16 maggio 4 ore – pomeriggio
Sabato 23 maggio 8 ore (oppure venerdì 22 maggio 4 ore nel pomeriggio + sabato 23 maggio 4 ore al mattino – da definire)
Sabato 30 maggio 8 ore (oppure venerdì 29 maggio 4 ore nel pomeriggio + sabato 30 maggio 4 ore al mattino – da definire)
Sabato 6 giugno 4 ore – mattina (oppure venerdì 5 giugno 4 ore – pomeriggio)
La graduatoria generale di merito per l’a.a. 2025/2026 sarà disponibile qui, secondo le tempistiche dell’avviso di selezione.
Informazioni
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La micro-credenziale è la registrazione dei risultati dell’apprendimento ottenuti in seguito a un piccolo volume di apprendimento e valutati in base a criteri trasparenti e chiaramente definiti. Scopri il funzionamento e come riscattarla.
FAQ
Il corso si svolge da marzo 2026 a maggio/giugno 2026. Le lezioni si tengono online il sabato e il venerdì negli orari indicati nella sezione “Calendario”.
La quota di iscrizione totale al corso è di € 1912,50. È possibile versarla in due rate: la prima di € 1222,50 e la seconda di € 690,00.
No.
Il corso è strutturato per essere flessibile e accessibile, con la possibilità di fruirne online da qualsiasi luogo. Le attività pratiche al computer sono facoltative ma fortemente consigliate per garantire un apprendimento attivo e pratico. I progressi vengono valutati tramite quiz a risposta multipla per monitorare lo sviluppo degli studenti.
I partecipanti sono tenuti a mantenere una presenza minima del 70%. Questa include sia sessioni pratiche che teoriche per garantire un apprendimento completo.