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JUNIOR AI AND MACHINE LEARNING SPECIALIST

Dalla gestione dei Big Data all’uso creativo dell’AI

Il percorso formativo Junior AI and Machine Learning Specialist si propone di formare esperti specializzati nel campo dell’Intelligenza Artificiale. Oggi l’AI può essere applicata in ambiti molto diversi tra loro per risolvere problemi relativi all’analisi dei dati, allo sviluppo software, alla creazione e comunicazione di contenuti.

Il profilo professionale in uscita avrà acquisito le competenze un Data Analyst, cioè un tecnico in grado di raccogliere, analizzare e interpretare i dati, con l’obiettivo di trasformarli in informazioni rilevanti per le diverse necessità aziendali, in particolare, ma non solo, la definizione di nuovi prodotti o servizi e strategie di marketing e di vendita.

In secondo luogo potrà operare come sviluppatore software specializzato sul linguaggio di programmazione Python e le tecnologie a esso collegate, di grande attualità e diffusione per la creazione di applicazioni legate all’elaborazione dei Big Data e al Machine Learning.

Organizzazione del corso

Il corso prevede 1080 ore suddivise nel seguente modo:

  • Formazione d'Aula: 580 ore in modalità prevalentemente in presenza (o mista)
    Quest’anno chi risiede fuori Regione Emilia Romagna ha la possibilità di frequentare il corso interamente online, ma con l’obbligo di presenza in 3 momenti: all’inizio, a metà e alla fine del percorso.
  • Stage: 500 ore

Il calendario delle lezioni è sviluppato su 4 giorni la settimana, per complessive 28 ore, con orario dalle 9.30 alle 13.00 e dalle 14.00 alle 17.30.

L'erogazione della formazione avverrà in modalità blended, ossia alternerà momenti di formazione d'aula (frontale) a momenti di formazione online (a distanza).

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A chi è rivolto

Particolarmente indicato per tutti colori che sono interessati al mondo ICT e alle nuove tecnologie, il percorso è adatto anche a chi proviene da diplomi/lauree di tipo umanistico, in quanto è in grado di valorizzare la creatività, il pensiero critico e la capacità di portare soluzioni originali a problemi complessi.

L’intelligenza artificiale (AI) ha avuto un grande impatto sui mestieri artistici, è può utilizzata per migliorare l’elaborazione delle immagini con l’aggiunta di funzionalità di riconoscimento facciale, miglioramento della qualità delle foto, rimozione del rumore e persino  creazione di immagini artistiche create esclusivamente tramite algoritmi.

Come funziona

Per accedere al corso è prevista una selezione in ingresso che consiste in un test attitudinale e un colloquio individuale motivazionale. Non verranno sondate in alcun modo le conoscenze pregresse con domande di materia/argomento. L’obbligo di pagamento interverrà solo ed esclusivamente dopo aver superato la selezione e aver confermato la partecipazione al corso.

Per quanto riguarda lo stage, verranno garantiti a ciascun allievo/a 2 colloqui al fine di trovare il match ottimale allievo-azienda.

Il corso va oltre la formazione di base fornita dall’Istituto Superiore, puntando specificamente sull’approccio formativo on the job. I docenti formatori sono professionisti e consulenti che, grazie a casi di studio e simulazioni creano un approccio fortemente aziendale, condividendo con l’aula la loro concreta esperienza. Grazie, infine, all’utilizzo di laboratori attrezzati, i docenti saranno in grado di sviluppare in aula le dinamiche tipiche del lavoro d’azienda.

Cosa imparerai a fare

Il Junior AI and Machine Learning Specialist è la figura professionale in grado di:

  • raccogliere, analizzare e interpretare i dati, con l’obiettivo di trasformarli in informazioni rilevanti per la definizione di nuovi prodotti o servizi e strategie di marketing e di vendita;
  • operare come sviluppatore software specializzato sul linguaggio di programmazione Python e le tecnologie ad esso collegate;
  • sviluppare applicazioni legate all’elaborazione dei Big Data e al Machine Learning;
  • implementare gli algoritmi che permettono alle macchine di apprendere dai dati e migliorare nel tempo;
  • creare con l’aiuto dell’AI interfacce semplici e gradevoli per applicazioni e siti web ;
  • utilizzare l’AI come strumento di supporto all’immaginazione per creare nuove immagini artistiche e contenuti audiovisivi.
 

Quanto costa e modalità di pagamento

Il costo di 4.150 € è relativo alle 580 ore di formazione teorica, alle quali seguirà il tirocinio formativo, della durata di 500 ore. Potranno accedere al tirocinio soltanto gli allievi che avranno frequentato con profitto la parte d’aula.

Il pagamento può avvenire in questo modo:

  • unica soluzione entro il primo giorno di corso tramite assegno o bonifico bancario;
  • versamento acconto, entro il primo giorno di corso, pari ad almeno € 950 e finanziamento della quota restante.

Per quanto riguarda il finanziamento è possibile scegliere tra 2 opzioni:

  • rateizzazione in 12-15 o 18 mensilità con primario istituto di credito;
  • prestito con Lode di Intesa San Paolo.

Contenuti del corso

  • Modulo trasversale di sviluppo personale
  • Formazione sicurezza generalista;
    Formazione sicurezza a rischio basso;
    Formazione sicurezza Rischio biologico

La formazione sulla sicurezza prevede il rilascio dello specifico attestato previsto dall’Accordo Stato Regioni del 21 dicembre 2011.

  • Organizzazione aziendale: ruoli, funzioni;
  • MsOffice: funzioni avanzate di Word, Excel e Outlook
  • Logiche di programmazione: Problemi e algoritmi, variabili e operatori, selezione e cicli;
  • Scomposizione e metodi di rappresentazione;
  • Strutture dati: array e stringhe. Dalla programmazione procedurale alla programmazione ad oggetti;
  • I concetti OOP: incapsulamento, ereditarietà, polimorfismo, introspezione;
  • Introduzione a Python: caratteristiche del linguaggio e campi di applicazione;
  • Costrutti base di Python: Variabili, Operatori, Strutture condizionali, Cicli;
  • Operazioni di input e output;
  • Strutture dati, Liste, Stringhe e files;
  • I dizionari;
  • La gestione degli errori;
  • Jupyter: notebook per lo sviluppo di progetti Python;
  • Programmazione ad oggetti in Python
  • Definizione di database e modelli di dati;
    Il modello relazionale: configurazione e gestione dei database, chiavi e relazioni, forme normali, integrità referenziale;
  • Traduzione di un progetto di database in un DB MySQL o SQL Server;
  • Interrogazione, inserimento, modifica, cancellazione di informazioni con il linguaggio SQL
  • I Big data, cosa sono e dove trovarli: le sorgenti rappresentate da sensori, social media, dispositivi mobili, applicazioni software, transazioni finanziarie, dati governativi;
  • Basi di matematica e statistica;
  • Operazioni di estrazione dalle diverse sorgenti e aggregazione dei dati;
  • Hadoop: Hadoop Distributed File System (HDFS – derivato da Google’s GFS), Hadoop tools, ecosistema e distribuzioni, tecnologie open source per trasferire i dati processati da HDFS in un database SQL e viceversa (ETL);
  • Differenze tra SQL e linguaggi usati per i BIG DATA;
  • Operazioni CRUD e aggregazioni avanzate;
  • Elaborazione dati ed esportazione verso NOSQL
  • Introduzione alla Data Communication and Visualization;
  • Connettersi ai dati e modificare un'origine dati;
  • Ordinare, filtrare e raggruppare i dati;
  • Creare visualizzazioni;
  • Crea una gamma di tipi di grafici essenziali per l'analisi;
  • Creare strutture di calcolo di base, inclusi elaborazione di dati tabellati;
  • Creare dashboard interattive per rivelare informazioni dettagliate sui dati;
  • Descrivere come condividere e pubblicare visualizzazioni
  • Librerie Python:  primi passi verso l’apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale;
  • Libreria NumPy per l’elaborazione numerica e scientifica;
  • Come interagire con un Database tramite Python;
  • Librerie Pandas per la manipolazione e analisi dei dati: strutture dati , operazioni base, filtri, merge, operazioni aggiuntive;
  • Matplotlib: libreria per la creazione di grafici;
  • Scikit learn: libreria per l'apprendimento automatico
  • Progettare e realizzare interfacce;
  • Conoscenze e utilizzo di HTML e CSS : cenni su Tailwind e Bootstrap per la creazione di componenti
    Django: caratteristiche e punti di forza di un web framework di alto livello;
  • Integrazione col parco librerie del linguaggio Python;
  • Interrogazione del database con API Python
  • Cosa si intende per Intelligenza Artificiale, Machine Learning,  Deep Learning;
  • Limiti e debolezze dell'AI,  lavoro e collaborazione, etica e responsabilità nello sviluppo e nell'utilizzo dell'AI;
  • Esempi di applicazioni positive e casi di studio di successo: OpenAI (es. ChatGPT);
  • Sicurezza dati e protezione della privacy in relazione all' AI  
  • Utilizzo software e applicazioni AI per arti visive e letteratura;
  • Sperimentazione e sviluppo di metodologie informatiche basate su applicazioni di Intelligenza Artificiale e BigData per le modalità di fruizione di opere d’arte in ambiti museali 

Certificazioni

  • Attestato di frequenza IFOA

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