Obiettivi formativi
La prima giornata sarà dedicata al Machine Learning per la manutenzione predittiva degli impianti. Nella seconda giornata, attraverso la presentazione di casi studio aziendali, si procederà a presentare l’utilizzo della AI anche nella progettazione e realizzazione di sistemi al supporto decisionale.
Programma dettagliato
Modulo A: AI e ML per la manutenzione predittiva degli impianti
- Principi base della manutenzione predittiva: definizione e importanza nel contesto industriale.
- Tecniche di Machine Learning in manutenzione predittiva: algoritmi di regressione, classificazione e clustering applicati alla manutenzione predittiva.
- Sensori e acquisizione dati: tipi di sensori e metodi di raccolta dati per l’analisi predittiva.
Modulo B: AI e ML per i sistemi di raccomandazione
- Introduzione ai Sistemi di Raccomandazione: panoramica e applicazioni nel commercio elettronico, intrattenimento e altro.
- Tecniche di filtraggio: filtraggio collaborativo, filtraggio basato su contenuti e metodi ibridi.
- Machine Learning nei Sistemi di Raccomandazione: utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per migliorare l’accuratezza delle raccomandazioni.
- Personalizzazione e contestualizzazione: tecniche per personalizzare le raccomandazioni in base alle preferenze degli utenti e al contesto.
- Applicazioni pratiche: case study di sistemi di raccomandazione.
Target
Programmatori e ingegneri informatici di aziende manufatturiere (livello intermedio)
Metodologia didattica
Il corso adotta un approccio teorico-pratico, alternando presentazioni concettuali con dimostrazioni pratiche dei software e delle tecnologie discusse.
Risultati attesi
Al termine del corso, i partecipanti avranno acquisito:
- Competenze teoriche: familiarità con i concetti base dei sistemi di raccomandazione e i principi base della manutenzione predittiva.
- Competenze specializzate: capacità di progettazione e implementazione di sistemi di manutenzione predittiva attraverso algoritmi di Machine Learning e di sistemi di raccomandazione.
- Comprensione e visione strategica per il supporto decisionale
Materiale didattico
Ai partecipanti verranno fornite le presentazioni utilizzate durante il corso e materiale informativo supplementare sulle tecnologie e i codici presentati.
Iscrizione disponibile qui
