Intelligenza artificiale: tecniche e strumenti

 Responsabili

Maxmilian Luigi Caligiuri – Direttore del Foundation of Physics Research Center (FoPRC), Cosenza (IT) e Professore presso l’International Institute of Invincible Rhythm, Shimla (IND)

Riccardo Simino – Esperto di intelligenza artificiale e supercalcolo; Collaboratore con Enti del Ministero della Difesa su tecnologie avanzate; Docente universitario presso Sant’Orsola Benincasa di Napoli; già Direttore di Divisione supercomputer e pubblica sicurezza presso NEC Italia

Danilo Antonio Sbordone – Cyber Security Manager presso Accenture; già IT Manager presso Trevi Group; già Information Technology Consultant – Freelance; già ICT Manager ed Energy Manager presso Link Campus University; già Smart Grid Researcher presso Università di Roma La Sapienza

 

Specifiche del corso

Durata corso: 65 ore

Tipologia: Corso di formazione

Esame finale: si

*******

 

Descrizione

Con l’Intelligenza Artificiale che diventa centrale in vari settori, la sua integrazione introduce nuove sfide sia in ambito di produttività sia in ambito di sicurezza informatica.

Questo Corso è progettato per formare professionisti altamente qualificati nell’ambito dell’intelligenza artificiale, con un focus sull’utilizzo e l’integrazione di strumenti avanzati per migliorare la produttività e la cooperazione tra diverse piattaforme di AI. Gli studenti acquisiranno una panoramica degli strumenti e dei tools di AI attualmente disponibili, imparando a combinarli e a sviluppare flussi di lavoro automatizzati che semplifichino processi complessi e migliorino l’efficacia delle soluzioni. Il corso fornirà anche una panoramica relativa all’incremento delle minacce derivate e collegate all’AI e quelle che possono derivare da vulnerabilità nei flussi di lavoro automatizzati e negli strumenti utilizzati, sviluppando competenze per progettare sistemi AI robusti e sicuri.

 

Obiettivi

Alla fine del Corso, i partecipanti avranno sviluppato competenze specializzate per utilizzare e integrare strumenti avanzati di intelligenza artificiale in modo strategico ed efficace. Saranno capaci di analizzare, selezionare e personalizzare strumenti AI specifici per ottimizzare la produttività e rispondere alle esigenze di diversi settori. Gli studenti sapranno progettare flussi di lavoro che utilizzano strumenti di automazione, machine learning, NLP, e computer vision, creando soluzioni che migliorano i processi aziendali e riducono i costi operativi. Impareranno a garantire la collaborazione tra sistemi complessi tramite API, con l’obiettivo di realizzare pipeline end-to-end che integrano dati, modelli e applicazioni, rendendoli scalabili e adattabili nel tempo. Inoltre, acquisiranno le competenze per gestire l’infrastruttura cloud e le tecnologie di containerizzazione come Docker e Kubernetes, assicurando la distribuzione efficiente e sicura dei modelli AI. Ogni studente saprà mantenere e monitorare i sistemi AI, aggiornando i modelli e ottimizzando i flussi di lavoro per adattarsi a scenari mutevoli. Svilupperanno anche una mentalità analitica orientata alla risoluzione dei problemi e una solida comprensione delle best practice per l’interoperabilità e la sicurezza dei dati.

        

A chi si rivolge

Il corso si rivolge a tutti coloro che hanno la necessita di: approfondire e utilizzare gli strumenti disponibili per l’AI a supporto della propria attività nei diversi contesti applicativi; apprendere le migliori pratiche per la sicurezza acquisendo competenze tecniche avanzate per integrare, automatizzare e proteggere i sistemi AI; comprendere le best practice per l’interoperabilità e la sicurezza dei dati per ottimizzare i flussi di lavoro e adattarli ai differenti contesti professionali.

Il corso è rivolto, pertanto, a tutti coloro che svolgono la propria attività sia nel settore pubblico che privato (industriale, energetico, bancario, sanitario, assicurativo, ecc.). Inoltre, si rivolge a studenti e a tutti coloro che desiderano conoscere e approfondire le specifiche tematiche. 

 

Planning

Unit1 – Introduzione agli Strumenti di Intelligenza Artificiale

Unit 2 – Automazione e Produttività

Unit 3 – Tool per il Machine Learning e il Deep Learning

Unit 4 – Strumenti per la Computer Vision

Unit 5 – Infrastruttura e Scalabilità

Unit 6 – Integrazione tra Strumenti di AI

Unit 7 – Futuro dell’AI e tendenze emergenti 

 

Docenti

Luigi Maxmilian Caligiuri – Direttore del Foundation of Physics Research Center (FoPRC), Cosenza (IT) e Professore presso l’International Institute of Invincible Rhythm, Shimla (IND) 

Flavio Cordari – Research Fellow presso Sapienza Università di Roma; IT Consultant presso Ordine degli Ingegneri della Provincia di Roma; già Research Fellow presso Università di Roma “Tor Vergata”; già Docente presso Boolean Careers

Fernanda Faini – Ricercatrice Senior e Docente di informatica giuridica presso Università Telematica Pegaso; PhD in diritto e nuove tecnologie; Funzionario legale PA digitale presso Regione Toscana

Francesco Saverio Lasco – Col. (ris.) della Guardia di Finanza; già Analista OSINT e d’Intelligence presso la Guardia di Finanza; già Analista operazioni finanziarie sospette presso la Direzione Investigativa Antimafia; già Data scientist presso Guardia di Finanza e Direzione Investigativa Antimafia

Paolino Madotto – CEO Intelligentiae srl; Consigliere Scientifico fondazione ICS; Consigliere CDTI Roma; Collaboratore per agendadigitale.eu e corriere delle comunicazioni; Autore di pubblicazioni sui temi dell’AI, della sicurezza, della digital trasformation; certificato CISA e CGEIT; già Consulente Direzionale in ambito IT Strategy & Trasformation in KPMG-Nolan e Norton Italia; già Consulente in FAO UN, già Vitrociset divisione Spazio, già Docente presso SSPA e Link Campus University 

Giuliana Migliorati – Docente di Diritto europeo della comunicazione presso l’Università degli Studi di Milano; Auditor 27001; Privacy Officer; Avvocato Corporate ed esperta Diritto Societario

Alberto Nasciuti – Founder, Chairman, CEO  KPI6

Francesco Pedullà – Docente a contratto presso l’Università degli Studi Roma Tre; già Docente a contratto presso Sapienza Università di Roma e LUISS Business School: insegnamenti di Computer Systems & Programming, Laboratorio di Calcolo, Sistemi Operativi, Laboratorio di Sistemi Operativi e Machine Learning; già Master Principal Cloud Architect presso Oracle, Senior Solutions Architect e Data Scientist presso Atos, Master Cloud Advisor presso IBM

Danilo Sbordone – Cyber Security Manager presso Accenture; già IT Manager presso Trevi Group; già Information Technology Consultant – Freelance; già ICT Manager ed Energy Manager presso Link Campus University; già Smart Grid Researcher presso Università di Roma La Sapienza

Riccardo Simino – Esperto di intelligenza artificiale e supercalcolo; Collaboratore con Enti del Ministero della Difesa su tecnologie avanzate; Docente universitario presso Sant’Orsola Benincasa di Napoli; già Direttore di Divisione supercomputer e pubblica sicurezza presso NEC Italia