Descrizione
Il corso “AI: origini, tipologie ed algoritmi” fornisce una visione completa del contesto tecnologico che ha portato allo sviluppo dell’AI, della sua evoluzione storica e dei pilastri che ne costituiscono la base.
Il corso parte da un’analisi culturale e filosofica del concetto di tecnologia, mettendo in luce il ruolo dell’uomo come artefice e insieme plasmato dall’innovazione. Esamina poi come la rivoluzione cognitiva, prima ancora di quella genetica, abbia permesso all’essere umano di progettare soluzioni sempre più complesse, accelerando la propria evoluzione. Il corso illustra come l’intelligenza artificiale si sia sviluppata nel tempo, dal test di Turing alle architetture neurali moderne, fino alle applicazioni attuali nei settori più disparati: industria, sanità, finanza, logistica, customer service e risorse umane.
Il corso approfondisce inoltre i pilastri tecnologici dell’AI: la potenza computazionale, i big data, gli algoritmi e le tipologie di analisi (descrittiva, diagnostica, predittiva, prescrittiva), presenta le “6 D” della trasformazione digitale e il concetto di tecnologie esponenziali.
Successivamente il corso “AI: origini, tipologie ed algoritmi” guida alla conoscenza dei fondamenti dell’AI, spiegando le principali tipologie, i modelli teorici e gli algoritmi più utilizzati nell’ambito del Machine Learning e del Deep Learning. Vengono presentati i tre livelli teorici dell’AI: l’Intelligenza Artificiale Stretta (ANI), l’Intelligenza Generale (AGI) e la Super Intelligenza (ASI)e ne vengono approfondite le caratteristiche. Si prosegue poi con l’analisi delle principali tecniche di apprendimento automatico: supervisionato, non supervisionato e per rinforzo. Vengono illustrati algoritmi fondamentali come la regressione lineare e logistica, gli alberi decisionali, le foreste casuali, le SVM (Support Vector Machine), il clustering (K-Means, DBSCAN, Clustering Gerarchico), fino ai moderni sistemi di raccomandazione.
Il corso dedica un focus specifico alle problematiche di overfitting, underfitting, bias e varianza, e alle tecniche di regolarizzazione per costruire modelli più robusti. Il corso affronta anche casi reali che dimostrano come l’AI possa essere impiegata per ottimizzare decisioni, prevedere la domanda, segmentare il mercato e personalizzare l’offerta.
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