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con i Corsi AI

Eroghiamo corsi di formazione, fruibili in presenza o in modalità telematica, per allineare i dirigenti e i professionisti del business alle più attuali tecnologie di intelligenza artificiale.
Quanto costa il corso?
Per i gruppi aziendali, i nostri corsi partono da 90€/ora + IVA per le sessioni online e 120€/ora + IVA per le sessioni in presenza, indipendentemente dal numero di partecipanti. Per partecipanti privati, offriamo sconti dedicati. Il prezzo include materiale formativo, registrazioni, accesso riservato alla community e un certificato personalizzato.
Servono tool o competenze?
Non è richiesta alcuna competenza tecnica avanzata. Ti forniremo tutti i tool necessari e, tranne pochi software specifici, le versioni gratuite saranno sufficienti. È necessario disporre di un PC, e per i corsi in presenza sarà necessario un proiettore, una LIM o un televisore per mostrare le slide ai partecipanti. Il nostro team di esperti ti guiderà passo dopo passo per garantirti una formazione efficace e accessibile.
Come rimango aggiornato dopo il corso?
L’iscrizione al corso include l’accesso alla nostra community online, dove potrai continuare a rimanere aggiornato con materiali esclusivi, discussioni con i docenti e partecipare a webinar gratuiti dedicati agli ultimi sviluppi dell’Intelligenza Artificiale. Inoltre, alla fine di ogni corso saranno disponibili materiali, slide e librerie con +800 prompt pronti all’uso.
Come funzionano i corsi?
I nostri corsi sono basati principalmente su lezioni live via Zoom, erogate da ricercatori e docenti universitari. Queste sessioni sono interattive e vengono programmate in base alle disponibilità dei partecipanti. A supporto, offriamo materiale on-demand aggiuntivo, che include anche le registrazioni delle lezioni, così potrai rivederle
quando preferisci.

I corsi più avanzati in Italia sulla AI

Gestione dei dati per dirigenti: valorizzare il business attraverso la data governance

Dirigenti e manager interessati a implementare una cultura orientata ai dati per migliorare l'efficienza e l'innovazione all'interno delle organizzazioni. Non è richiesta una conoscenza tecnica approfondita, rendendo questo corso accessibile a leader di tutte le funzioni aziendali.

6 moduli
8 ore
Scopri di più

Gestione dei dati per dirigenti: valorizzare il business attraverso la data governance

Acquista il corso
Antonello Rosato
PhD, Ricercatore AI
Andrea Ceschini
Dottorando AI
Francesco Di Luzio
PhD, Ricercatore AI
Durata
8 ore
Pubblico target

Dirigenti e manager interessati a implementare una cultura orientata ai dati per migliorare l'efficienza e l'innovazione all'interno delle organizzazioni. Non è richiesta una conoscenza tecnica approfondita, rendendo questo corso accessibile a leader di tutte le funzioni aziendali.

Obiettivi

Il corso è progettato per dirigenti e manager interessati a comprendere e implementare una cultura aziendale orientata ai dati. Gli obiettivi principali includono:
1. Comprendere l'importanza della data governance e della data culture nei contesti aziendali.
2. Imparare a costruire e promuovere una cultura aziendale orientata ai dati per migliorare il processo decisionale.
3. Esplorare strategie efficaci di comunicazione interna e di coinvolgimento dei dipendenti.
4. Identificare e applicare le best practices nella gestione dei dati per mantenere l'azienda competitiva.

Metodologia

Il corso combina lezioni teoriche con studi di caso concreti, facilitando l'applicazione pratica dei concetti e fornendo una comprensione profonda della data governance. Tale approccio mira a dotare i partecipanti degli strumenti necessari per trasformare i dati in un vero asset strategico per l'azienda.

Moduli del corso
1. Introduzione alla data governance e alla data culture
  • Significato e importanza dei dati come asset strategico aziendale.
  • Panoramica sui principi fondamentali della data governance e della cultura dei dati.
2. Caratteristiche, sfide e benefici dei dati
  • Confronto tra dati strutturati e non strutturati, comprensione delle sfide legate allo storage, alla volatilità e alla privacy.
  • Approfondimento su problematiche specifiche come la gestione del rumore, dei dati mancanti e delle sfide poste dalla raccolta di dati tramite sensori e fonti umane (es. sondaggi).
3. Sviluppare una cultura del dato in azienda
  • Strategie per incoraggiare un uso informato e responsabile dei dati tra i dipendenti.
  • Metodi per promuovere l'alfabetizzazione dei dati a tutti i livelli organizzativi.
4. Comunicazione interna e engagement dei dipendenti
  • Tecniche per coinvolgere efficacemente i dipendenti e educarli sull'importanza dei dati.
  • Esempi di iniziative di comunicazione interna che hanno portato a un maggiore engagement.
5. Best Practices nella gestione dei dat
  • Panoramica sugli approcci e gli strumenti moderni per una data governance efficace.
  • Implementazione di politiche di sicurezza dei dati e conformità normativa.
6. Etica e conformità nel trattamento dei dati
  • Discussioni su etica e conformità normativa nel contesto della data governance.
  • Strategie per garantire che l'uso dei dati rispetti i requisiti legali e etici.
Quantum Computing per il business: corso introduttivo per manager e dirigenti

Il corso è destinato a manager e dirigenti che vogliono esplorare le applicazioni del quantum computing nel business. Non è necessario avere un background tecnico per partecipare a questo corso.

5 moduli
8 ore
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Quantum Computing per il business: corso introduttivo per manager e dirigenti

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Antonello Rosato
PhD, Ricercatore AI
Andrea Ceschini
Dottorando AI
Francesco Di Luzio
PhD, Ricercatore AI
Durata
8 ore
Pubblico target

Il corso è destinato a manager e dirigenti che vogliono esplorare le applicazioni del quantum computing nel business. Non è necessario avere un background tecnico per partecipare a questo corso.

Obiettivi

Il corso è pensato per manager e dirigenti interessati a comprendere i concetti fondamentali del quantum computing e le sue potenziali applicazioni nel mondo degli affari. Gli obiettivi principali includono:
1. Introdurre i concetti fondamentali del quantum computing, evidenziando le differenze rispetto al computing classico.
2. Fornire una panoramica sullo stato attuale della tecnologia quantistica e sulle sue applicazioni future.
3. Esplorare come il quantum computing possa rivoluzionare settori come la crittografia, la ricerca farmaceutica e la risoluzione di problemi combinatori complessi.
4. Demistificare i principi del quantum computing per un pubblico non tecnico.

Metodologia

Il corso adotta un approccio che mescola lezioni teoriche, casi di studio, discussioni di gruppo e sessioni pratiche. Tale formato è progettato per sviluppare una comprensione profonda delle potenzialità del quantum computing, facilitando al contempo l'applicazione pratica delle conoscenze teoriche.

Moduli del corso
1. Introduzione al Quantum Computing
  • Definizione di quantum computing e confronto con il computing classico.
  • Principi base della meccanica quantistica applicati al quantum computing: superposition, interferenza e entanglement quantistico.
2. Hardware e Tecnologia del Quantum Computing
  • Panoramica sui principali approcci alla realizzazione di computer quantistici.
  • Stato attuale della tecnologia e sfide ingegneristiche rimanenti.
3. Applicazioni e Impatto del Quantum Computing
  • Casi d'uso emergenti del quantum computing come ottimizzazione, simulazione quantistica e machine learning quantistico.
  • Analisi dell'impatto previsto del quantum computing su industrie chiave come finanza, farmaceutica, energia e crittografia.
4. Introduzione alla Programmazione Quantistica
  • Fondamenti della programmazione quantistica: qubit, porte logiche quantistiche e algoritmi quantistici fondamentali (es. algoritmo di Grover e di Shor).
  • Panoramica sugli ambienti e gli strumenti di programmazione quantistica accessibili ai principianti.
5. Sfide, Etica e Futuro del Quantum Computing
  • Discussione sulle principali sfide tecniche e di implementazione.
  • Considerazioni etiche e di sicurezza legate all'adozione del quantum computing.
  • Prospettive future: il potenziale impatto del quantum computing nei prossimi decenni.
Strategie di innovazione con Intelligenza Artificiale generativa

Il corso è ideale per manager e dirigenti che desiderano comprendere come l’AI generativa possa essere applicata per innovare nei settori di attività. Non sono richieste competenze tecniche avanzate, rendendo il corso accessibile a chiunque sia interessato a questa tecnologia emergente.

5 moduli
8 ore
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Strategie di innovazione con Intelligenza Artificiale generativa

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Antonello Rosato
PhD, Ricercatore AI
Andrea Ceschini
Dottorando AI
Francesco Di Luzio
PhD, Ricercatore AI
Durata
8 ore
Pubblico target

Il corso è ideale per manager e dirigenti che desiderano comprendere come l’AI generativa possa essere applicata per innovare nei settori di attività. Non sono richieste competenze tecniche avanzate, rendendo il corso accessibile a chiunque sia interessato a questa tecnologia emergente.

Obiettivi

Il corso è progettato per manager e dirigenti che desiderano scoprire il potenziale dell'intelligenza artificiale generativa e le sue applicazioni nel business. Gli obiettivi principali includono:
1. Introdurre i concetti chiave dell'AI generativa e le tecnologie associate, come Generative Adversarial Networks (GANs), Diffusion Models e Large Language Models (LLM).
2. Esplorare applicazioni pratiche dell'AI generativa nel business, marketing e sviluppo di prodotti.
3. Fornire una roadmap per l'implementazione efficace di progetti di AI generativa nelle organizzazioni.
4. Discutere questioni di etica, privacy e governance dei dati in contesti di AI generativa.

Metodologia

Il corso combina presentazioni teoriche, analisi di casi di studio, discussioni di gruppo e sessioni pratiche di laboratorio. Questo
mix è pensato per garantire che i partecipanti acquisiscano una comprensione pratica e approfondita delle possibilità offerte dall’AI generativa, oltre a fornire l'opportunità di sperimentare direttamente con gli strumenti di AI.

Moduli del corso
1. Introduzione all'AI generativa
  • Concetti fondamentali, storia e panoramica sulle tecnologie chiave dell'AI generativa.
  • Importanza delle GANs, dei Diffusion Models e degli LLM nel panorama attuale dell’AI.
2. Casi d'uso nel business e marketing
  • Applicazioni dell’AI generativa per la creazione di contenuti unici, la personalizzazione delle esperienze utente e lo sviluppo di prodotti innovativi.
  • Esempi pratici di come le aziende stanno utilizzando queste tecnologie per ottenere un vantaggio competitivo.
3. Etica e considerazioni legali
  • Approfondimento su questioni etiche e legali legate all'uso dell’AI generativa, inclusa la gestione della proprietà intellettuale e la tutela della privacy dei dati.
  • Strategie per affrontare le sfide regolamentari e garantire un utilizzo etico dell’AI.
4. Implementazione e strategia
  • Fornitura di una roadmap dettagliata per avviare progetti di AI generativa, dalla selezione degli strumenti adatti alla costruzione di team multidisciplinari.
  • Consigli pratici per integrare l’AI generativa nelle strategie aziendali esistenti.
5. Laboratorio pratico
  • Sessione interattiva con dimostrazioni pratiche di strumenti di IA generativa.
  • Opportunità per i partecipanti di sperimentare direttamente con esempi guidati e applicazioni reali.
Tecniche avanzate di IA per il marketing e il business

Il corso è ideale per dirigenti e professionisti del marketing che hanno già una conoscenza di base dell’AI. È particolarmente adatto a chi è interessato a esplorare strategie avanzate e innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale per rafforzare la propria competenza strategica e operativa.

5 moduli
8 ore
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Tecniche avanzate di IA per il marketing e il business

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Antonello Rosato
PhD, Ricercatore AI
Andrea Ceschini
Dottorando AI
Francesco Di Luzio
PhD, Ricercatore AI
Durata
8 ore
Pubblico target

Il corso è ideale per dirigenti e professionisti del marketing che hanno già una conoscenza di base dell’AI. È particolarmente adatto a chi è interessato a esplorare strategie avanzate e innovazioni nel campo dell'intelligenza artificiale per rafforzare la propria competenza strategica e operativa.

Obiettivi

Il corso è progettato per dirigenti e professionisti del marketing che hanno già una conoscenza di base dell'intelligenza artificiale e desiderano esplorare applicazioni più complesse e avanzate nel marketing e nel business. Gli obiettivi principali includono:
1. Approfondire le tecniche avanzate di AI specificamente applicabili al marketing e al business.
2. Analizzare studi di caso complessi per scoprire strategie di successo implementate da altre aziende.
3. Esplorare l'utilizzo dell'AI per l'innovazione di prodotto e lo sviluppo di nuovi modelli di business.
4. Affrontare le sfide avanzate nell'implementazione dell’AI, inclusi aspetti etici e la sicurezza dei dati.

Metodologia

Il corso combina lezioni teoriche con casi di studio avanzati, workshop interattivi e sessioni di brainstorming. Un approccio che mira a fornire una comprensione approfondita delle strategie avanzate di AI e a stimolare la riflessione critica sulla loro applicazione pratica nel marketing e nel business.

Moduli del corso
1. Tecniche avanzate di AI nel marketing
  • Approfondimenti su algoritmi avanzati per la personalizzazione e l'analisi predittiva.
  • Utilizzo di tecniche come il machine learning, deep learning e l'analisi di grandi volumi di dati per ottimizzare le strategie di marketing.
2. Strategie di marketing basate sull'AI
  • Come sviluppare e implementare strategie di marketing alimentate da AI per massimizzare il ritorno sull'investimento (ROI).
  • Esempi di come l'AI può essere utilizzata per migliorare la segmentazione del pubblico, la personalizzazione delle campagne e l'automazione dei processi.
3. Innovazione e sviluppo di prodotti con l’AI
  • Utilizzo dell'AI per guidare l'innovazione di prodotto e l'esplorazione di nuovi modelli di business.
  • Case study su come le aziende utilizzano l’AI per sviluppare nuovi prodotti o reinventare i modelli di business esistenti.
4. Governance dei dati e etica nell'AI
  • Approfondimenti su questioni di privacy, sicurezza dei dati e gestione etica delle tecnologie di AI.
  • Discussioni su come navigare le complessità regolamentari e etiche nell'uso dell’AI nel marketing.
5. Case study e best practices
  • Analisi dettagliate di aziende che hanno integrato con successo l'AI nel marketing e operazioni di business.
  • Lezioni apprese e consigli pratici su come superare le sfide comuni nell'adozione dell’AI.
Intelligenza artificiale applicata al marketing: Innovazioni e strategie

Il corso è destinato a manager e professionisti del marketing che desiderano integrare l'AI nelle strategie di business. Non è richiesta esperienza tecnica pregressa, rendendo questo corso accessibile a chi è interessato a sfruttare l’AI per innovare e ottimizzare le operazioni di marketing.

7 moduli
8 ore
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Intelligenza artificiale applicata al marketing: Innovazioni e strategie

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Antonello Rosato
PhD, Ricercatore AI
Andrea Ceschini
Dottorando AI
Francesco Di Luzio
PhD, Ricercatore AI
Durata
8 ore
Pubblico target

Il corso è destinato a manager e professionisti del marketing che desiderano integrare l'AI nelle strategie di business. Non è richiesta esperienza tecnica pregressa, rendendo questo corso accessibile a chi è interessato a sfruttare l’AI per innovare e ottimizzare le operazioni di marketing.

Obiettivi

Il corso offre una panoramica sull'applicazione dell'intelligenza artificiale nel marketing e nel business, mirando a:
1. Introdurre i concetti di base dell'AI e le metodologie per la loro applicazione specifica nel marketing e nel business.
2. Esaminare casi d'uso reali e applicazioni pratiche dell'AI nel settore del marketing.
3. Illustrare come l'AI possa migliorare l'engagement dei clienti e aumentare l'efficacia delle campagne marketing.
4. Identificare le opportunità per integrare l'AI nelle strategie di marketing per un vantaggio competitivo.

Metodologia

Il corso utilizza un approccio combinato che include lezioni teoriche, analisi di casi d'uso reali, discussioni interattive e sessioni pratiche. Tale formato è progettato per fornire una comprensione solida delle potenzialità dell’AI nel marketing, incoraggiando al tempo stesso la partecipazione attiva e l'applicazione pratica delle conoscenze acquisite.

Moduli del corso
1. Introduzione all'AI nel marketing
  • Definizione di AI, storia e sviluppo, con un focus su applicazioni nel marketing.
  • Tassonomia dell'AI, problematiche attuali e prospettive future nel marketing.
2. Metodi e algoritmi di AI applicati al marketing
  • Concetti di Pattern Recognition, apprendimento supervisionato e non supervisionato.
  • Introduzione a reti neurali Feed Forward, Reti Neurali Ricorrenti e Reti Neurali Profonde.
  • Approfondimento su meccanismi di attentioning, Transformers e IA generativa.
3. Fondamenti di AI nel marketing
  • Panoramica su come l'IA risolve problemi specifici nel marketing come l'analisi predittiva, la personalizzazione, la profilazione e il targeting.
4. AI e analisi dei dati nel marketing
  • Importanza della gestione dei dati, del preprocessing e postprocessing.
  • Considerazioni su rumorosità, precisione, privacy, sicurezza, e conformità normativa.
5. Casi d'uso di AI nel marketing
  • Esempi di successo nell'uso dell’AI per l'automazione del marketing, chatbot, raccomandazioni di prodotti e ottimizzazione dei contenuti.
AI generativa nel marketing

Esplorazione dell'uso dell’AI generativa per la creazione di contenuti innovativi e personalizzati, con esempi di tecnologie di punta come GPT (Generative Pre-trained Transformer) per la generazione di testi e DALLE per la creazione di immagini personalizzate.

Iniziare con l’AI nel marketing

Guida pratica per l'integrazione dell'IA nelle strategie di marketing, inclusa una panoramica degli strumenti e delle piattaforme più efficaci.

Strategie avanzate di AI per la leadership aziendale: corso avanzato per manager e dirigenti

Dirigenti e manager con una conoscenza iniziale di AI che cercano di espandere le competenze strategiche e operative nell'implementazione dell'AI all'interno delle realtà aziendali.

5 moduli
8 ore
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Strategie avanzate di AI per la leadership aziendale: corso avanzato per manager e dirigenti

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Antonello Rosato
PhD, Ricercatore AI
Andrea Ceschini
Dottorando AI
Francesco Di Luzio
PhD, Ricercatore AI
Durata
8 ore
Pubblico target

Dirigenti e manager con una conoscenza iniziale di AI che cercano di espandere le competenze strategiche e operative nell'implementazione dell'AI all'interno delle realtà aziendali.

Obiettivi

Il corso è pensato per dirigenti e manager aziendali che hanno già una conoscenza di base dell'Intelligenza Artificiale (AI) e desiderano approfondire le tecniche avanzate di AI e machine learning.
Il corso mira a:
1. Approfondire la comprensione delle tecniche avanzate di AI e machine
learning.
2. Esplorare strategie avanzate per l'integrazione efficace dell'AI nei processi
aziendali.
3. Discutere l'importanza dei dati e le strategie per la gestione all’interno di
progetti di AI.
4. Analizzare studi di caso avanzati per comprendere le lezioni apprese da
implementazioni di AI.

Metodologia

Il corso si avvale di un approccio dinamico che include lezioni avanzate, workshop strategici, analisi di casi di studio approfonditi e dimostrazioni pratiche dello stato dell’arte. Le sessioni di dibattito sono pensate per stimolare la discussione e facilitare l'applicazione pratica delle conoscenze acquisite.

Moduli del corso
1. Tecniche avanzate di AI
  • Approfondimento su algoritmi avanzati di machine learning e deep learning.
  • Applicazioni specifiche di tecnologie in casi d'uso reali.
2. Trend recenti e futuro dell'AI nel business
  • Esplorazione delle ultime innovazioni in AI, inclusa l'AI generativa e l’AI generalizzata.
  • Discussione sull'autonomia dei sistemi e sulle relative implicazioni strategiche per il business.
3. Strategie di implementazione dell'AI
  • Costruzione di una strategia di AI sostenibile che includa governance dei dati e gestione del cambiamento organizzativo.
4. Gestione e preparazione dei dati

L'importanza della qualità dei dati e delle politiche di gestione.
Tecniche di data cleaning e feature engineering per preparare i dati per l’AI.

5. Case study avanzati
  • Analisi approfondite di implementazioni di successo di progetti di AI.
  • Lezioni apprese dalle sfide incontrate e come sono state superate.
Principi di Intelligenza Artificiale per dirigenti aziendali

Il corso è ideale per leader aziendali, manager e dirigenti interessati a comprendere le basi dell’AI e a esplorare come questa possa essere impiegata per guidare l’innovazione e creare valore all’interno delle
proprie aziende.

7 moduli
8 ore
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Principi di Intelligenza Artificiale per dirigenti aziendali

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Antonello Rosato
PhD, Ricercatore AI
Andrea Ceschini
Dottorando AI
Francesco Di Luzio
PhD, Ricercatore AI
Durata
8 ore
Pubblico target

Il corso è ideale per leader aziendali, manager e dirigenti interessati a comprendere le basi dell’AI e a esplorare come questa possa essere impiegata per guidare l’innovazione e creare valore all’interno delle
proprie aziende.

Obiettivi

Il corso di formazione è progettato per manager e dirigenti che desiderano acquisire una comprensione completa e aggiornata dell’Intelligenza Artificiale (AI) e delle sue applicazioni nel mondo degli
affari.
Gli obiettivi specifici includono:
1. Introduzione ai concetti chiave e alle definizioni di base dell’AI.
2. Esplorazione di casi d’uso significativi dell’AI nel settore aziendale.
3. Comprensione di come l’AI può creare valore aggiunto per l’azienda.
4. Identificazione delle opportunità e delle sfide associate all’adozione
dell’AI nelle operazioni aziendali.

Metodologia

Il corso adotta un approccio integrato che combina teoria, casi di studio concreti, sessioni pratiche e discussioni interattive. Questo mix è studiato per fornire una comprensione pratica deifondamenti dell’AI, evidenziando il suo impatto diretto sul business e facilitando l’apprendimento attraverso l’esperienza diretta e il confronto tra partecipanti.

Moduli del corso
1. Introduzione all’AI
  • Definizione e panorama storico dell’AI.
  • Sviluppo e classificazione delle tecnologie AI.
  • Prospettive future e sfide attuali, come l’etica e la regolamentazione.
2. Metodi e algoritmi AI
  • Principi di Pattern Recognition e apprendimento automatico.
  • Differenze tra apprendimento supervisionato e non supervisionato.
  • Panoramica sulle architetture di reti neurali, incluse reti Feed Forward, Reti Ricorrenti, e Reti Convoluzionali.
  • Introduzione ai Transformers e all’AI generativa, tecnologie all’avanguardia nel campo dell’AI.
3. AI nel mondo degli affari
  • Esempi pratici di AI in settori come finanza, produzione, marketing, e risorse umane.
  • Discussione su come l’AI sta trasformando queste industrie attraverso soluzioni innovative.
4. Sviluppare una cultura dell’innovazione con l’AI
  • Come promuovere un ambiente aziendale orientato all'innovazione tecnologica.
  • Competenze necessarie, tecnologie emergenti e gestione delle performance aziendali con l’AI.
5. Sfide e considerazioni etiche dell’AI
  • Approfondimento su temi critici come la privacy, la sicurezza dei dati, il bias algoritmico e l’etica dell’impiego dell’AI.
6. Casi d’uso dell’AI nel business
  • Analisi di studi di caso su come l’AI ha migliorato l’efficienza operativa, personalizzato il marketing e ottimizzato l’esperienza cliente.
7. Avviare progetti di AI
  • Guida alla pianificazione e implementazione di progetti AI, dalla formazione del team alla collaborazione con specialisti.

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