Formazione sull'intelligenza artificiale: corsi, percorsi di carriera e applicazioni

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La formazione in intelligenza artificiale È diventato un argomento centrale sia per i professionisti della tecnologia che per chiunque voglia comprendere come l'IA influenzerà la loro vita quotidiana. Dai corsi introduttivi gratuiti e di massa ai programmi specializzati in aziende e università, l'offerta formativa continua a crescere e ad adattarsi al ritmo vertiginoso con cui questa tecnologia avanza, tra cui risorse e guide tecnologiche.

In questo articolo esamineremo in dettaglio che tipo di corsi di intelligenza artificiale Esistono, quali contenuti solitamente includono, quali profili professionali stanno emergendo attorno all'IA, come sono organizzati programmi e algoritmiQuali opzioni di pagamento o certificazione puoi trovare e quale ruolo svolgono le iniziative pubbliche e private, come il progetto europeo Elements of AI o le proposte formative delle grandi aziende tecnologiche.

Profili professionali e percorsi di carriera nell'intelligenza artificiale

L'espansione dell'intelligenza artificiale ha generato una domanda brutale di profili professionali specializzati, sia nelle aziende pubbliche che private e in praticamente tutti i settori produttivi: finanza, sanità, logistica, commercio al dettaglio, marketing, agenti dell'industria e dell'intelligenza artificialepubblica amministrazione e un lungo eccetera.

Tra le opportunità di lavoro più comuni, la posizione di sviluppatore di intelligenza artificiale e big data, focalizzato sulla progettazione e costruzione di sistemi in grado di apprendere dai dati e di prendere decisioni automatizzate o semi-automatizzate che hanno un impatto sui processi aziendali reali.

Un altro profilo classico è quello di programmatore di sistemi espertiresponsabile della creazione di soluzioni basate su regole, conoscenze specialistiche e motori di inferenza che simulano il processo decisionale di specialisti umani in aree specifiche, come la diagnosi, il supporto alle decisioni o la pianificazione.

Molte organizzazioni cercano anche il ruolo di esperto in intelligenza artificiale e big dataUna figura più trasversale che unisce la conoscenza tecnica degli algoritmi alla comprensione strategica del business, per identificare casi d'uso, definire roadmap e coordinare team multidisciplinari.

Strettamente collegato a tutto quanto sopra è il profilo di analista datiche funziona elaborando, organizzando e analizzando informazioni provenienti da più fonti, applicando tecniche statistiche e di apprendimento automatico e sfruttando risorse per MySQL per estrarre modelli, tendenze e conoscenze fruibili che servano da base per il processo decisionale.

In molti casi, questi professionisti possono unirsi aziende di qualsiasi dimensioneDalle grandi aziende alle PMI o startup, fino alle pubbliche amministrazioni, è molto comune lavorare come freelance o consulenti, offrendo servizi di sviluppo, auditing di modelli, formazione di team o progettazione di strategie di intelligenza artificiale all'interno di organizzazioni che stanno iniziando a digitalizzare.

Formazione in intelligenza artificiale generativa e sviluppo software

Uno dei settori in più rapida crescita è l' intelligenza artificiale generativa applicata allo sviluppo softwareNon si tratta più solo di analizzare i dati, ma di generare nuovi contenuti: codice, documentazione, test, progettazione di API e assistenti intelligenti.

Gli attuali programmi di formazione includono moduli per Identificare i principi fondamentali dell'intelligenza artificiale generativaSpiega come funzionano i modelli che creano testo, immagini, audio o video e mostra come vengono integrati nel flusso di lavoro dei team di sviluppo.

Questi contenuti includono un'analisi del strumenti, modelli e framework che stanno guadagnando sempre più terreno, dai grandi modelli linguistici alle librerie e ai servizi cloud che consentono di incorporare capacità generative nelle applicazioni senza dover progettare il modello da zero, e pratiche di DevOps con intelligenza artificiale.

Vengono inoltre affrontati i seguenti argomenti: applicazioni pratiche nella programmazione: generazione di codice da descrizioni in linguaggio naturale, creazione automatizzata di documentazione tecnica, progettazione di test unitari, di integrazione o di regressione, nonché assistenti intelligenti che aiutano a rivedere, riorganizzare e correggere progetti complessi.

Una parte significativa della formazione si concentra sullo sviluppo di capacità di progettare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale generativa all'interno di ambienti collaborativi: integrazione in piattaforme di controllo delle versioni, utilizzo in pipeline CI/CD, automazione delle revisioni o delle distribuzioni del codice e creazione di chatbot tecnici per assistere i team.

Principi dell'intelligenza artificiale: agenti, sistemi esperti e reti neurali

In quasi tutti i corsi intermedi o avanzati, una sezione è dedicata all' principi fondamentali dell'intelligenza artificiale, dove vengono passate in rassegna le principali teorie, architetture e tipologie di sistemi che sono state sviluppate nel corso della storia della disciplina.

Vengono studiati: agenti intelligentiEntità che percepiscono l'ambiente circostante attraverso sensori e agiscono su di esso attraverso attuatori, seguendo politiche che mirano a massimizzare una misura di prestazione o utilità, qualcosa di fondamentale nella robotica, nell'automazione industriale o nei sistemi autonomi.

I programmi includono una spiegazione del sistemi multi-agente, in cui diversi agenti interagiscono, cooperano o competono per raggiungere obiettivi individuali e condivisi, il che è essenziale nelle simulazioni complesse, nell'ottimizzazione del traffico, nei mercati virtuali o nei videogiochi.

Un'altra sezione classica è la sistemi esperti e sistemi basati su regole, che utilizzano basi di conoscenza, regole logiche e motori di inferenza per ragionare sui fatti, generando nuove conclusioni o raccomandazioni, soprattutto in ambiti in cui la conoscenza esperta umana è ben strutturata.

Inoltre non mancano reti neurali artificiali e modelli di apprendimento profondo, che ci consentono di affrontare problemi altamente complessi come il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la traduzione automatica o i modelli generativi avanzati.

Infine, l'uso di ontologie e teorie cognitiveche aiutano a rappresentare la conoscenza in modo strutturato, a definire le relazioni tra i concetti e ad affrontare determinati aspetti della cognizione umana per migliorare l'interpretazione semantica delle informazioni.

Modelli linguistici e fondamenti di ingegneria prompt

Con l'emergere di modelli linguistici importanti, molti programmi di formazione hanno incorporato moduli specifici per spiegare come funzionano questi modellicome vengono addestrati, che tipo di dati utilizzano e quali sono i loro principali punti di forza e limiti.

Uno dei concetti chiave è il ingegneria tempestivaVale a dire, l'arte e la tecnica di progettare istruzioni, esempi e contesti appropriati per guidare la generazione di risposte da parte dell'IA, migliorando l'accuratezza e l'utilità dei risultati.

Questi corsi analizzano come le diverse modi per scrivere istruzioni I fattori che influenzano la qualità dell'output generato includono: livello di dettaglio, tono, restrizioni esplicite, formato previsto, utilizzo di esempi positivi e negativi e suddivisione di attività complesse in passaggi più piccoli.

Agli studenti viene anche insegnato come utilizzare strategie come iterazione sul prompt, l'incorporazione di contesto aggiuntivo, la catena di pensiero o la combinazione di strumenti esterni (ad esempio, database o API) per arricchire le informazioni che il modello utilizza quando genera risposte.

Tutto questo è accompagnato da esercitazioni pratiche in cui gli studenti sperimentarlo in prima persona come piccole modifiche nelle istruzioni producano risposte molto diverse, il che aiuta a comprendere meglio il comportamento interno dei modelli linguistici.

Apprendimento automatico: tipologie di modelli e metodi principali

L'apprendimento automatico è al centro della maggior parte delle soluzioni di intelligenza artificiale moderne, quindi qualsiasi programma di formazione valido include una sezione dedicata. principi, metodi e algoritmi dell'apprendimento automatico.

Spiega il apprendimento supervisionatodove i modelli vengono addestrati con dati etichettati per risolvere compiti di classificazione, regressione o ranking, utilizzando algoritmi quali alberi decisionali, reti neurali, macchine a vettori di supporto o modelli lineari.

Parallelamente, il apprendimento non supervisionato, che lavora con dati non etichettati per scoprire strutture nascoste, segmentare i clienti, raggruppare documenti o ridurre la dimensionalità utilizzando tecniche come il clustering o l'analisi delle componenti principali.

Alcuni programmi si stanno muovendo verso apprendimento semi-supervisionato, combinando piccoli set di dati etichettati con grandi volumi di dati non annotati, consentendo prestazioni migliori quando l'etichettatura dei campioni è costosa o lenta.

Non mancano nemmeno insegnamento rafforzativo, focalizzato su agenti che imparano a prendere decisioni sequenziali attraverso ricompense e penalità, ampiamente utilizzato nella robotica, nei videogiochi, nell'ottimizzazione dei processi o nei sistemi di raccomandazione interattivi.

Questi blocchi in genere includono contenuti su costruzione di modelliSelezione delle funzionalità, metriche delle prestazioni, convalida incrociata, overfitting, regolarizzazione e tecniche di miglioramento continuo, in modo che gli studenti comprendano sia la progettazione che la valutazione rigorosa degli algoritmi.

Elaborazione e analisi dei dati digitali per il processo decisionale

Una competenza essenziale in qualsiasi formazione sull'intelligenza artificiale è la elaborazione digitale dei datiche consiste nell'identificare, localizzare, recuperare, archiviare, organizzare e analizzare informazioni digitali in modo efficiente e sicuro.

I corsi spiegano come valutare la pertinenza e lo scopo dei dati raccolti, valutarne la qualità, individuare potenziali distorsioni e garantire che il loro utilizzo sia coerente con gli obiettivi del progetto e con le normative vigenti in materia di privacy e protezione dei dati.

La parte di analisi dei dati Si concentra sulle tecniche per trasformare i dati grezzi in conoscenze utili, tra cui l'esplorazione visiva, il calcolo degli indicatori chiave, la costruzione di dashboard e l'applicazione di algoritmi per estrarre modelli o tendenze significativi.

L'intero processo mira a supportare l' processi decisionali nelle organizzazioni, offrendo informazioni basate su prove che consentono di adattare le strategie, ottimizzare le risorse, prevedere comportamenti futuri o rilevare anomalie prima che diventino problemi seri.

In molti casi, nel settore vengono impiegati strumenti accessibili e ampiamente utilizzati, in modo che l'apprendimento possa essere rapidamente trasferito sul posto di lavoro. ambiente professionale e non rimanere meri esempi accademici scollegati dalla realtà.

Progettazione di sistemi, prodotti e assistenti intelligenti

Oltre alla componente puramente tecnica, la formazione sull'intelligenza artificiale in genere include contenuti su progettazione di sistemi e prodottiCiò implica la pianificazione del modo in cui le soluzioni di intelligenza artificiale saranno integrate nelle strutture esistenti.

Gli studenti imparano a creare specifiche funzionali per prodotti e servizi basati sull'intelligenza artificiale, tenendo conto sia delle esigenze degli utenti finali sia delle limitazioni tecniche, del budget, delle tempistiche di sviluppo e dei requisiti normativi.

Nel campo dell'intelligenza artificiale generativa, si sta lavorando su progettazione di assistenti intelligenti che supportano flussi di lavoro tecnici o collaborativi: chatbot interni, assistenti alla redazione della documentazione, assistenti di supporto di livello 1 o sistemi che propongono soluzioni a problemi comuni nel lavoro quotidiano di un team.

Parte dell'apprendimento implica l'identificazione di ciò che i processi possono essere automatizzatiquali dovrebbero rimanere sotto il diretto controllo umano e come stabilire meccanismi di supervisione per garantire che l'IA operi entro limiti definiti e con un livello accettabile di trasparenza.

Allo stesso tempo, gli studenti sono incoraggiati a analizzare criticamente i risultati prodotti dagli strumenti di intelligenza artificiale, valutandone l'accuratezza, la coerenza, i possibili errori o distorsioni e proponendo miglioramenti iterativi sia nei modelli sia nel modo in cui vengono integrati nei flussi di lavoro.

Elementi di intelligenza artificiale: un MOOC gratuito per tutti i cittadini

Tra le iniziative più note per avvicinare questa conoscenza alla popolazione generale c'è il progetto Elementi dell'intelligenza artificiale, un corso online gratuito incentrato sui fondamenti dell'intelligenza artificiale.

L'obiettivo principale di questa proposta educativa è aumentare il livello di conoscenza sulle tecnologie di intelligenza artificiale nella società, mettendo a disposizione di chiunque sia interessato un corso accessibile, gratuito e con un approccio informativo ma rigoroso.

Questo MOOC è stato originariamente creato da Università di Helsinki in collaborazione con l'azienda Reaktored è stato lanciato per la prima volta in Finlandia nel 2018, finanziato dal governo finlandese nell'ambito della sua presidenza del Consiglio dell'Unione Europea.

Successivamente, e con il supporto del Commissione europeaIl corso è stato tradotto ed esteso al resto degli Stati membri, raggiungendo anche la Spagna, dove la Segreteria di Stato per la Digitalizzazione e l'Intelligenza Artificiale è responsabile della sua attuazione.

Nel nostro paese, il L'UNED fornisce supporto tecnico e accademico del corso, che offre anche 2 crediti a chi lo completa, e si sta lavorando con tutte le università spagnole affinché venga riconosciuto come attività elettiva che conferisce crediti ufficiali agli studenti.

Struttura, durata e ambito degli elementi AI

Gli elementi dell'IA sono presentati come una serie di corsi online gratuiti Aperto a tutti, combina blocchi teorici con esercizi pratici e può essere completato al proprio ritmo, senza orari fissi o necessità di viaggiare.

Il piatto principale è organizzato in sei moduliOgni unità è ulteriormente suddivisa in tre sezioni. In queste unità, esercizi interattivi, domande su situazioni quotidiane ed esempi di problem solving vengono presentati per favorire il consolidamento dell'apprendimento.

La durata stimata di questo primo corso è circa 50 oreTuttavia, può variare a seconda delle conoscenze pregresse di ogni persona e del tempo che decide di dedicare agli esercizi e ai materiali supplementari.

Uno degli obiettivi principali dell'iniziativa è garantire che almeno il 1% dei cittadini europei acquisire competenze di base nell’intelligenza artificiale, contribuendo così a ridurre i divari digitali, di genere e generazionali.

I risultati ottenuti fino ad oggi sono molto significativi: più di 650.000 persone provenienti da oltre 170 paesi Hanno già completato il corso, con una partecipazione di circa il 40% di donne e circa il 25% di persone con più di 45 anni, cifre che dimostrano il suo potenziale inclusivo.

Formazione sull'intelligenza artificiale promossa dalle principali aziende tecnologiche

Accanto alle iniziative pubbliche, anche le grandi aziende tecnologiche stanno guidando programmi di formazione in intelligenza artificiale, con l'obiettivo di facilitare l'acquisizione di competenze digitali e rispondere alla crescente domanda del mercato del lavoro.

Aziende come Google sottolineano la loro volontà di avvicinare l'intelligenza artificiale all'intera popolazioneoffrendo corsi e risorse per imparare partendo da zero, indipendentemente dal livello di esperienza pregressa in programmazione, matematica o data science.

Queste proposte di solito combinano contenuti introduttivi su concetti di base dell'intelligenza artificiale con moduli più pratici orientati a casi d'uso specifici in settori quali sanità, scienza, finanza o industria, che mostrano come la tecnologia può migliorare la produttività e l'innovazione.

Inoltre, molti di questi programmi di formazione includono Esempi concreti e strumenti gratuiti che gli studenti possono iniziare a utilizzare immediatamente, dalle piattaforme per sperimentare modelli alle risorse di autoapprendimento che consentono loro di approfondire gli ambiti che più li interessano.

Ciò ha lo scopo di contribuire alla trasformazione digitale dell'economiaaiutare sia i professionisti che chi cerca lavoro ad acquisire le competenze più apprezzate nel mercato odierno.

Esempio di un corso di intelligenza artificiale online per le aziende

All'interno del panorama formativo troviamo anche corsi specifici in intelligenza artificiale orientata all'ambiente aziendale, che mirano a formare professionisti in grado di applicare concretamente l'intelligenza artificiale nelle loro organizzazioni.

Un esempio tipico è il corso online di 60 ore di insegnamento, con accesso ai contenuti fino a 6 mesi dal ricevimento delle chiavi, consentendo un progresso flessibile e compatibile con l'attività professionale quotidiana.

Questi tipi di corsi offrono solitamente un certificato al completamentocon meccanismi di validazione come codici QR, servizio di tutoraggio personalizzato, possibilità di scaricare materiali e compatibilità con qualsiasi sistema operativo o dispositivo mobile.

La modalità è 100% onlineCiò semplifica l'accesso da qualsiasi luogo e gli studenti ricevono le credenziali di accesso entro 24-48 ore dall'iscrizione, con la raccomandazione di controllare anche la cartella spam della posta elettronica.

Se si verificano problemi di accesso, di solito viene abilitata una [non chiara - probabilmente "opportunità"]. e-mail di supporto dedicata a cui è possibile rivolgersi per risolvere questioni tecniche o amministrative, garantendo così un supporto costante durante il percorso formativo.

Obiettivi, pubblico di riferimento e condizioni di acquisto per un corso aziendale

Gli obiettivi generali di questi corsi si concentrano su per capire cos'è l'intelligenza artificiale e quali sono le sue caratteristiche principali, in modo che la persona in formazione possa comprenderne sia il contesto teorico sia le implicazioni pratiche nel proprio lavoro.

Gli obiettivi specifici includono il applicazione di algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionatioltre a identificare i principali strumenti di intelligenza artificiale che possono essere utili a un'azienda nelle sue operazioni quotidiane.

Particolare enfasi è posta sulla applicazioni aziendali dell'intelligenza artificialecome l'uso di chatbot per il servizio clienti, sistemi di riconoscimento vocale o di immagini, modelli di previsione della domanda, segmentazione avanzata del pubblico o personalizzazione delle offerte.

Il corso è rivolto a chiunque sia interessato alla formazione In un settore così richiesto come questo, non è necessariamente richiesta una base tecnica molto avanzata, anche se avere qualche conoscenza pregressa può facilitarne l'utilizzo.

Per quanto riguarda le condizioni di acquisto, di solito è un pagamento una tantum delle tasse universitarieDopodiché gli studenti avranno pieno accesso alla piattaforma e ai contenuti, senza canoni periodici o rinnovi obbligatori, salvo diversa indicazione nelle informazioni del corso.

Metodi di pagamento comuni nella formazione sull'intelligenza artificiale

Le istituzioni che offrono formazione in intelligenza artificiale in genere considerano vari metodi di pagamento per facilitare l'accesso al maggior numero possibile di persone, adattandosi alle diverse esigenze e preferenze.

Una delle opzioni più comuni è la pagamento con carta di creditosolitamente tramite sistemi sicuri che accettano carte come VISA, VISA Electron o Mastercard, anche se l'uso di American Express o Diners Club non è sempre consentito.

Quando si sceglie questa opzione, è importante tenere presente che il L'addebito potrà essere effettuato il mese successivo. alla formalizzazione della registrazione e che saranno applicate le condizioni economiche concordate dal titolare con la propria banca, come interessi o altre commissioni.

Si raccomanda inoltre di verificare che il il limite della carta è più alto all'importo totale della quota di iscrizione, per evitare rimborsi o problemi con il pagamento che potrebbero ritardare l'inizio del corso o addirittura annullare l'iscrizione.

Un'altra modalità diffusa è la addebito diretto SEPAPer farlo, i dati del conto vengono inseriti nel modulo di registrazione e l'addebito avviene automaticamente il mese successivo, come indicato nelle condizioni del centro o dell'università.

Infine, molte entità consentono di effettuare l' pagamento tramite bonifico bancario su un conto specifico; in questi casi è solitamente richiesto l'invio della prova scansionata tramite il campus virtuale, fissando un termine massimo di circa dieci giorni dalla formalizzazione e comunque prima dell'inizio delle lezioni.

Programma tipico: introduzione, algoritmi e applicazioni aziendali

Se analizziamo la struttura di un tipico corso di intelligenza artificiale per le aziende, vediamo che di solito inizia con un blocco di Introduzione all'intelligenza artificialedove vengono presentati i concetti di base e vengono offerte risorse in formato video e di lettura.

In questa parte iniziale è comune trovare lezioni video che spiegano in modo semplice cos'è l'intelligenza artificiale, insieme a materiali di lettura che approfondiscono le informazioni e test a risposta multipla che consentono di verificare se si sono comprese le idee fondamentali.

La prossima sezione principale di solito si concentra su algoritmi di intelligenza artificialeIntroduzione all'apprendimento automatico, ai modelli supervisionati e non supervisionati, alla creazione di modelli e alle metriche più comunemente utilizzate per valutarne le prestazioni.

Questa sezione affronta anche il fondamenti dell'apprendimento profondo, che mostra cos'è il deep learning, come sono organizzate le reti neurali multistrato e quali sono i casi d'uso più comuni in ambito aziendale.

Solitamente in seguito compare un modulo dedicato a questo argomento. strategie e risorse per le aziendedove vengono affrontati argomenti quali analisi delle persone, previsioni di scorte e domanda, analisi dell'offerta, fidelizzazione dei clienti, raccomandazioni web, miglioramento dei processi e strategie nazionali o settoriali per lo sviluppo dell'intelligenza artificiale.

Il programma è completato da un'unità su Applicazioni dell'intelligenza artificiale nel mondo degli affariche include casi quali sistemi di raccomandazione, chatbot, riconoscimento vocale e di immagini, prezzi dinamici, segmentazione del pubblico, campagne digitali personalizzate, cura dei contenuti, ricerche intelligenti, utilizzo di strumenti integrati CRM e applicazioni specifiche come la generazione di testo e il copywriting basati sull'intelligenza artificiale.

Gestione dell'offerta formativa e comunicazione con gli studenti

Le piattaforme di formazione sull'intelligenza artificiale spesso includono cataloghi in cui l'utente può Cerca i corsi per materia, livello o formato.Tuttavia, a volte potrebbero non esserci risultati per i filtri selezionati.

In quei casi si segnala che Non ci sono corsi disponibili che soddisfano tali criteri. Si consiglia di modificare i filtri, assicurandosi che ne venga selezionato almeno uno con opzioni attive, in modo che il motore di ricerca possa offrire valide alternative.

Molti siti web di formazione offrono anche la possibilità di iscriversi a una newsletter di novità. Una volta compilato il modulo, l'interessato riceve una email di conferma dell'iscrizione e, da quel momento in poi, inizia a ricevere informazioni su nuovi corsi, promozioni o modifiche all'offerta.

Nell'ambito dell'esperienza utente, è comune che questi siti forniscano informazioni sull'uso di cookie propri e di terze parti, spiegando che vengono utilizzati per finalità analitiche anonime, per salvare le preferenze di navigazione e garantire il corretto funzionamento del portale.

L'utente di solito ha opzioni chiare per Accetta tutti i cookie, rifiutali o configurali in base alle tue preferenze, nonché l'accesso permanente alla politica sui cookie, dove potrai rivedere le informazioni e modificare la tua decisione in qualsiasi momento.

L'intero ecosistema di contenuti, opzioni di pagamento, struttura dei corsi, iniziative pubbliche come Elements of AI e programmi di formazione di grandi aziende tecnologiche crea un panorama in cui chiunque, con o senza una formazione tecnica, può trovare ciò di cui ha bisogno. un modo realistico per iniziare o specializzarsi nell'intelligenza artificiale, sfrutta le opportunità di lavoro che offre e partecipa attivamente alla trasformazione digitale che l'intelligenza artificiale sta guidando in tutti i settori.