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Completa e continua
Corso AI Ready
1. Introduzione all'Intelligenza Artificiale
Comprendere cos’è l’Intelligenza Artificiale e i suoi ambiti applicativi (4:25)
Ripercorrere la storia dell’AI: dalle origini agli sviluppi attuali (4:55)
Analizzare l’impatto dell’AI sul business moderno (9:11)
Scoprire come l’AI aumenta la produttività individuale e aziendale (12:12)
Capire come avviene l’adozione dell’AI nelle imprese (8:35)
Esplorare i principali modi di utilizzo dell’AI (15:39)
Conoscere l’AI come servizio: il modello SaaS (10:34)
Imparare le basi del prompting (10:48)
2. Meccanismi e Fondamenti dell’AI
Introdurre i concetti di Machine Learning e Deep Learning (15:57)
Comprendere i fondamenti e le applicazioni delle reti neurali (15:43)
Valutare l’importanza dei dati nei sistemi di AI (15:55)
Raccogliere e pulire i dati in modo efficace (14:57)
Gestire e analizzare i dati per applicazioni AI (15:26)
Riconoscere l’AI nelle applicazioni quotidiane (14:41)
Esplorare l’AI in ambito sanitario ed educativo (12:02)
Analizzare l’impatto dell’AI nella vita di tutti i giorni (12:17)
3. Applicazioni Aziendali dell'AI
Introdurre l’automazione dei processi con l’AI (15:07)
Studiare casi reali di automazione in logistica e produzione (16:42)
Scegliere strumenti e tecnologie per ottimizzare i processi (16:59)
Applicare l’AI nel marketing: analisi dei dati e trend (16:27)
Costruire profili clienti e personalizzare l’esperienza d’acquisto (14:17)
Utilizzare chatbot e assistenti virtuali per le vendite (16:36)
Sfruttare l’AI nel recruiting e nella selezione del personale (6:30)
Integrare l’AI nella formazione aziendale (4:49)
Migliorare la gestione delle risorse umane con l’AI (6:03)
Applicare modelli di analisi predittiva per decisioni data-driven (8:55)
Utilizzare simulazioni e scenari virtuali per ottimizzare processi (10:25)
4. Strumenti e Workflow AI per il Lavoro Quotidiano
Scoprire le piattaforme no-code e low-code (13:40)
Valutare i vantaggi per utenti non tecnici (16:13)
Eseguire demo pratiche e casi reali (16:58)
Usare strumenti di analisi basati su AI (15:17)
Automatizzare task con software AI-driven (16:30)
Implementare casi d’uso di automazione intelligente (15:43)
Utilizzare l’AI per la creatività e la gestione del copyright (18:43)
Creare design e visual con strumenti AI (7:29)
Fare brainstorming con l’assistenza dell’AI (9:12)
Generare e modificare audio con l’AI (17:22)
Tradurre testi e contenuti con l’AI (16:12)
Creare presentazioni e slide con AI (17:33)
Produrre video con strumenti AI (16:13)
Documentare procedure con Tango AI (14:38)
Sviluppare codice con l’aiuto dell’AI (15:21)
Lavorare con ChatGPT in modo efficace (16:49)
Sfruttare Gemini AI e le sue applicazioni (15:13)
Creare contenuti con Notebook LM (13:42)
Progettare con Canva AI (14:12)
5. Impatti, Sfide e Governance dell’AI in Azienda
Analizzare l’impatto dell’AI sull’innovazione aziendale (16:29)
Valutare il ruolo dell’AI nella competitività d’impresa (16:02)
Incrementare la produttività attraverso l’AI (16:41)
Gestire privacy e protezione dei dati nei sistemi AI (15:42)
Comprendere e ridurre i bias algoritmici (16:08)
Promuovere trasparenza e accountability nell’AI (15:16)
Favorire l’upskilling nel contesto digitale (15:09)
Pianificare strategie di reskilling per il futuro del lavoro (16:29)
Valutare l’affidabilità e le prestazioni dei modelli AI (15:54)
6. Costruire una Mentalità AI-Friendly
Riconoscere i benefici di collaborare con l’AI (15:23)
Affrontare le sfide e adattarsi al cambiamento (15:35)
Applicare tecniche di collaborazione uomo-AI (16:15)
Analizzare esempi pratici di sinergia tra persone e algoritmi (15:39)
Integrare modelli di AI nei team di lavoro (16:16)
Applicare best practice per un’implementazione efficace (15:56)
7. Progetti Pratici e Casi di Studio
Analizzare casi di successo in diversi settori (16:17)
Creare template per il monitoraggio dei progetti AI (19:10)
Identificare le opportunità di applicazione dell’AI nel proprio lavoro (17:26)
8. Conclusioni e Piano d’Azione Personale
Esplorare risorse e strumenti per approfondire (15:18)
Costruire un piano personale per integrare l’AI nel lavoro (15:45)
Applicare modelli di analisi predittiva per decisioni data-driven
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