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Il criterio di ammissione di TECH non è economico. Non è necessario investire eccessivamente per studiare in questa università. Tuttavia, per ottenere un titolo rilasciato da TECH , i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno 
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Il nostro programma è una proposta unica per far emergere il talento dello studente nel mondo imprenditoriale. Un'opportunità unica di affrontare i timori e la propria visione relativi al business.  

TECH  si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma. 

Contesto Multiculturale

Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business. 

Gli studenti di TECH provengono da più di 200 nazioni differenti.

Impara dai migliori del settore

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico. Si tratta di docenti impegnati in una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

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TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

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In TECH esploriamo il tuo lato critico, la tua capacità di affrontare le incertezze, la tua competenza nel risolvere i problemi e risaltare le tue competenze interpersonali.

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TECH fornisce allo studente la migliore metodologia di apprendimento online. L’università unisce il metodo Relearning (una metodologia di apprendimento postlaurea che ha ottenuto un’eccellente valutazione a livello internazionale) al Metodo Casistico. Un difficile equilibrio tra tradizione e avanguardia, visto l’esigente contesto accademico nel quale è inserito.

Economia di scala

TECH è la più grande università online del mondo. Possiede più di 10.000 titoli universitari. Nella nuova economia, volume + tecnologia = prezzo dirompente. In questo modo, garantiamo che lo studio non sia eccessivamente costoso rispetto ad altre università.

In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”

Il programma coprirà una vasta gamma di argomenti chiave, dall'automazione della gestione del personale e delle buste paga all'ottimizzazione dei processi di selezione tramite l'intelligenza artificiale. In questo modo, i datori di lavoro impareranno l'analisi predittiva per la gestione del talento e la personalizzazione dello sviluppo professionale, tecniche avanzate per valutare le prestazioni e migliorare il clima lavorativo. Inoltre, indagheranno sull'applicazione pratica delle tecnologie emergenti nel reclutamento e nell'eliminazione dei pregiudizi, fornendo strumenti concreti per implementare soluzioni efficaci e basate sui dati. 

Il contenuto del Master privato è stato accuratamente progettato per affrontare le esigenze strategiche e operative dei dipartimenti HR nell'era digitale" 

Piano di studi

Il piano di studi è stato progettato per fornire ai professionisti le competenze necessarie per rivoluzionare la gestione del personale attraverso l'integrazione di tecnologie avanzate. In questo modo, saranno in grado di ottimizzare la gestione delle buste paga e del personale utilizzando l'Intelligenza Artificiale. Sapranno anche automatizzare i processi critici, garantire la conformità e migliorare l'allocazione delle risorse. Inoltre, l'applicazione dell'IA nei processi di selezione e reclutamento sarà affrontata utilizzando strumenti e tecniche per automatizzare la valutazione dei curriculum, condurre colloqui virtuali assistiti da IA ed eliminare i pregiudizi nella selezione dei candidati. 

Si concentrerà anche sulla gestione del talento e sullo sviluppo professionale attraverso l'uso dell'Intelligenza Artificiale, in modo che gli imprenditori siano in grado di identificare e trattenere i talenti chiave, personalizzare i piani di sviluppo e utilizzare l'analisi predittiva per gestire le competenze e le lacune nelle competenze. Analizzerà anche come l'IA può supportare il mentoring e il coaching virtuale, nonché facilitare la valutazione del potenziale di leadership e la gestione del cambiamento organizzativo. 

In questo modo, TECH ha sviluppato un programma universitario completo in modalità completamente online, consentendo agli studenti di accedere al materiale didattico da qualsiasi dispositivo con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di doversi recare in un centro fisico e di adattarsi a orari fissi. Inoltre, incorpora l’innovativa metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione dei concetti chiave per garantire una comprensione ottimale del contenuto. 

Questo Master privato ha la durata di 12 mesi e si divide in 20 moduli:

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato 
Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale 
Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione
Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale  
Modulo 6. Sistemi intelligenti  
Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining 
Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning 
Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde  
Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow
Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 
Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Assistenza  
Modulo 13. Autoencoder, GAN, Modelli di Diffusione 
Modulo 14. Computazione bio-ispirata   
Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 
Modulo 16. Amministrazione del personale e delle buste paga con IA
Modulo 17. Processi di Selezione e Intelligenza Artificiale
Modulo 18. IA e la sua Applicazione nella Gestione del Talento e nello Sviluppo Professionale 
Modulo 19. Valutazioni della Prestazione 
Modulo 20. Monitoraggio e Miglioramento del Clima Lavorativo con IA

Dove, quando e come si svolge?

TECH offre la possibilità di svolgere questo Master privato in Intelligenza Artificiale nel Dipartimento delle Risorse Umane in modalità completamente online. Durante i 12 mesi di durata della specializzazione, gli studenti potranno accedere in qualsiasi momento a tutti i contenuti di questo programma, che consentirà loro di autogestire il proprio tempo di studio. 

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

1.1. Storia dell’intelligenza artificiale

1.1.1. Quando si è cominciato a parlare di intelligenza artificiale?
1.1.2. Riferimenti nel cinema
1.1.3. Importanza dell'intelligenza artificiale
1.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'intelligenza artificiale

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi

1.2.1. Teoria dei giochi
1.2.2. Minimax e potatura Alfa-Beta
1.2.3. Simulazione: Monte Carlo

1.3. Reti neurali

1.3.1. Basi biologiche
1.3.2. Modello computazionale
1.3.3. Reti neurali supervisionate e non
1.3.4. Percettrone semplice
1.3.5. Percettrone multistrato

1.4. Algoritmi genetici

1.4.1. Storia
1.4.2. Base biologica
1.4.3. Codifica dei problemi
1.4.4. Generazione della popolazione iniziale
1.4.5. Algoritmo principale e operatori genetici
1.4.6. Valutazione degli individui: Fitness

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie

1.5.1. Vocabolari
1.5.2. Tassonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologie
1.5.5. Rappresentazione della conoscenza: web semantico

1.6. Web semantico

1.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferenza/ragionamento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemi esperti e DSS

1.7.1. Sistemi esperti
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale

1.8. Chatbot e Assistenti Virtuali

1.8.1. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, entità e flusso di dialogo
1.8.3. Integrazioni: web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Strategia di implementazione dell'IA
1.10. Futuro dell’intelligenza artificiale

1.10.1. Comprendere come identificare emozioni tramite algoritmi
1.10.2. Creazione di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto
1.10.3. Tendenze dell'intelligenza artificiale
1.10.4. Riflessioni

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato

2.1. La Statistica

2.1.1. Statistica: statistiche descrittive, inferenze statistiche
2.1.2. Popolazione, campione, individuo
2.1.3. Variabili: definizione, scale di misurazione

2.2. Tipi di dati statistici

2.2.1. Secondo la tipologia

2.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti
2.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali

2.2.2. Secondo la forma

2.2.2.1. Numerici
2.2.2.2. Testuali
2.2.2.3. Logici

2.2.3. Secondo la fonte

2.2.3.1. Primari
2.2.3.2. Secondari

2.3. Ciclo di vita dei dati

2.3.1. Fasi del ciclo
2.3.2. Tappe del ciclo
2.3.3. Principi FAIR

2.4. Fasi iniziali del ciclo

2.4.1. Definizione delle mete
2.4.2. Determinazione delle risorse necessarie
2.4.3. Diagramma di Gantt
2.4.4. Struttura dei dati

2.5. Raccolta di dati

2.5.1. Metodologia di raccolta
2.5.2. Strumenti di raccolta
2.5.3. Canali di raccolta

2.6. Pulizia del dato

2.6.1. Fasi di pulizia dei dati
2.6.2. Qualità del dato
2.6.3. Elaborazione dei dati (con R)

2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

2.7.1. Misure statistiche
2.7.2. Indici di relazione
2.7.3. Data Mining

2.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)

2.8.1. Elementi che lo integrano
2.8.2. Progettazione
2.8.3. Aspetti da considerare

2.9. Disponibilità del dato

2.9.1. Accesso
2.9.2. Utilità
2.9.3. Sicurezza

2.10. Aspetti normativi

2.10.1. Legge di protezione dei dati
2.10.2. Best practice
2.10.3. Altri aspetti normativi

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

3.1. Data Science

3.1.1. Data Science
3.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist

3.2. Dati, informazioni e conoscenza

3.2.1. Dati, informazioni e conoscenza
3.2.2. Tipi di dati
3.2.3. Fonti di dati

3.3. Dai dati all’informazione

3.3.1. Analisi dei dati
3.3.2. Tipi di analisi
3.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset

3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

3.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi
3.4.2. Metodi di visualizzazione
3.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati

3.5. Qualità dei dati

3.5.1. Dati di qualità
3.5.2. Pulizia di dati
3.5.3. Pre-elaborazione base dei dati

3.6. Dataset

3.6.1. Arricchimento del Dataset
3.6.2. La maledizione della dimensionalità
3.6.3. Modifica di un insieme di dati

3.7. Squilibrio

3.7.1. Squilibrio di classe
3.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio
3.7.3. Equilibrio di un Dataset

3.8. Modelli non supervisionati

3.8.1. Modello non supervisionato
3.8.2. Metodi
3.8.3. Classificazione con modelli non supervisionati

3.9. Modelli supervisionati

3.9.1. Modello supervisionato
3.9.2. Metodi
3.9.3. Classificazione con modelli supervisionati

3.10. Strumenti e best practice

3.10.1. Best practice per i data scientist
3.10.2. Il modello migliore
3.10.3. Strumenti utili

Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

4.1. Inferenza statistica

4.1.1. Statistica descrittiva e Inferenza statistica
4.1.2. Procedure parametriche
4.1.3. Procedure non parametriche

4.2. Analisi esplorativa

4.2.1. Analisi descrittiva
4.2.2. Visualizzazione
4.2.3. Preparazione dei dati

4.3. Preparazione dei dati

4.3.1. Integrazione e pulizia di dati
4.3.2. Standardizzazione dei dati
4.3.3. Trasformazione degli attributi

4.4. I valori mancanti

4.4.1. Trattamenti dei valori mancanti
4.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza
4.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico

4.5. Rumore nei dati

4.5.1. Classi di rumore e attributi
4.5.2. Filtraggio del rumore
4.5.3. Effetto del rumore

4.6. La maledizione della dimensionalità

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali

4.7. Da attributi continui a discreti

4.7.1. Dati continui vs discreti
4.7.2. Processo di discretizzazione

4.8. I dati

4.8.1. Selezione dei dati
4.8.2. Prospettiva e criteri di selezione
4.8.3. Metodi di selezione

4.9. Selezione di istanze

4.9.1. Metodi per la selezione di istanze
4.9.2. Selezione di prototipi
4.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze

4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi

5.1.1. Risorse
5.1.2. Dividi e conquista
5.1.3. Altre strategie

5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi

5.2.1. Misure di efficienza
5.2.2. Misurare l'ingresso di input
5.2.3. Misurare il tempo di esecuzione
5.2.4. Caso peggiore, migliore e medio
5.2.5. Notazione asintotica
5.2.6. Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi
5.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi
5.2.8. Analisi empirica degli algoritmi

5.3. Algoritmi di ordinamento

5.3.1. Concetto di ordinamento
5.3.2. Ordinamento delle bolle
5.3.3. Ordinamento per selezione
5.3.4. Ordinamento per inserimento
5.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort)
5.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort)

5.4. Algoritmi con alberi

5.4.1. Concetto di albero
5.4.2. Alberi binari
5.4.3. Percorsi degli alberi
5.4.4. Rappresentare le espressioni
5.4.5. Alberi binari ordinati
5.4.6. Alberi binari bilanciati

5.5. Algoritmi con Heaps

5.5.1. Gli Heaps
5.5.2. L’algoritmo Heapsort
5.5.3. Code prioritarie

5.6. Algoritmi con grafi

5.6.1. Rappresentazione
5.6.2. Percorso in larghezza
5.6.3. Percorso in profondità
5.6.4. Ordinamento topologico

5.7. Algoritmi Greedy

5.7.1. La strategia Greedy
5.7.2. Elementi della strategia Greedy
5.7.3. Cambio valuta
5.7.4. Il problema del viaggiatore
5.7.5. Problema dello zaino

5.8. Ricerca del percorso minimo

5.8.1. Il problema del percorso minimo
5.8.2. Archi e cicli negativi
5.8.3. Algoritmo di Dijkstra

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi

5.9.1. L'albero a sovrapposizione minima
5.9.2. Algoritmo di Prim
5.9.3. Algoritmo di Kruskal
5.9.4. Analisi della complessità

5.10. Backtracking

5.10.1. Il Backtracking
5.10.2. Tecniche alternative

Modulo 6. Sistemi intelligenti

6.1. Teoria degli agenti

6.1.1. Storia del concetto
6.1.2. Definizione di agente
6.1.3. Agenti nell'Intelligenza Artificiale
6.1.4. Agenti nell'Ingegneria dei Software

6.2. Architetture di agenti

6.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente
6.2.2. Agenti reattivi
6.2.3. Agenti deduttivi
6.2.4. Agenti ibridi
6.2.5. Confronto

6.3. Informazione e conoscenza

6.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza
6.3.2. Valutazione della qualità dei dati
6.3.3. Metodi di raccolta dei dati
6.3.4. Metodi di acquisizione dei dati
6.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza

6.4. Rappresentazione della conoscenza

6.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza
6.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli
6.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza

6.5. Ontologie

6.5.1. Introduzione ai metadati
6.5.2. Concetto filosofico di ontologia
6.5.3. Concetto informatico di ontologia
6.5.4. Ontologie di dominio e di livello superiore
6.5.5. Come costruire un'ontologia?

6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie

6.6.1. Triple RDF, Turtle e N
6.6.2. Schema RDF
6.6.3. OWL
6.6.4. SPARQL
6.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie
6.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé

6.7. Sito web semantico

6.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico
6.7.2. Applicazioni del web semantico

6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza

6.8.1. Vocabolari
6.8.2. Panoramica
6.8.3. Tassonomie
6.8.4. Thesauri
6.8.5. Folksonomie
6.8.6. Confronto
6.8.7. Mappe mentali

6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza

6.9.1. Logica dell'ordine zero
6.9.2. Logica di prim’ordine
6.9.3. Logica descrittiva
6.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica
6.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine

6.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti

6.10.1. Concetto di ragionatore
6.10.2. Applicazioni di un ragionatore
6.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza
6.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti
6.10.5. Elementi e architettura dei sistemi esperti
6.10.6. Creazione di sistemi esperti

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

7.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico

7.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza
7.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza
7.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza
7.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza
7.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico
7.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico
7.1.7. Concetti di base dell'apprendimento
7.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato

7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati

7.2.1. Elaborazione dei dati
7.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati
7.2.3. Tipi di dati
7.2.4. Trasformazione dei dati
7.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue
7.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche
7.2.7. Misure di correlazione
7.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni
7.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni

7.3. Alberi decisionali

7.3.1. Algoritmo ID
7.3.2. Algoritmo C
7.3.3. Sovrallenamento e potatura
7.3.4. Analisi dei risultati

7.4. Valutazione dei classificatori

7.4.1. Matrici di confusione
7.4.2. Matrici di valutazione numerica
7.4.3. Statistica Kappa
7.4.4. La curva ROC

7.5. Regole di classificazione

7.5.1. Misure di valutazione delle regole
7.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica
7.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale

7.6. Reti neuronali

7.6.1. Concetti di base
7.6.2. Reti neurali semplici
7.6.3. Algoritmo di Backpropagation
7.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti

7.7. Metodi bayesiani

7.7.1. Concetti di base della probabilità
7.7.2. Teorema di Bayes
7.7.3. Naive Bayes
7.7.4. Introduzione alle reti bayesiane

7.8. Modelli di regressione e di risposta continua

7.8.1. Regressione lineare semplice
7.8.2. Regressione lineare multipla
7.8.3. Regressione logistica
7.8.4. Alberi di regressione
7.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM)
7.8.6. Misure di bontà di adattamento

7.9. Clustering

7.9.1. Concetti di base
7.9.2. Clustering gerarchico
7.9.3. Metodi probabilistici
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Metodo B-Cubed
7.9.6. Metodi impliciti

7.10 Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

7.10.1. Concetti di base
7.10.2. Creazione del corpus
7.10.3. Analisi descrittiva
7.10.4. Introduzione alla sentiment analysis

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

8.1. Deep Learning

8.1.1. Tipi di Deep Learning
8.1.2. Applicazioni del Deep Learning
8.1.3. Vantaggi e svantaggi del Deep Learning

8.2. Operazioni

8.2.1. Somma
8.2.2. Prodotto
8.2.3. Trasporto

8.3. Livelli

8.3.1. Livello di input
8.3.2. Livello nascosto
8.3.3. Livello di output

8.4. Unione di livelli e operazioni

8.4.1. Progettazione dell’architettura
8.4.2. Connessione tra i livelli
8.4.3. Propagazione in avanti

8.5. Costruzione della prima rete neurale

8.5.1. Progettazione della rete
8.5.2. Impostare i pesi
8.5.3. Addestramento della rete

8.6. Trainer e ottimizzatore

8.6.1. Selezione dell'ottimizzatore
8.6.2. Ristabilire una funzione di perdita
8.6.3. Ristabilire una metrica

8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali

8.7.1. Funzioni di attivazione
8.7.2. Propagazione all'indietro
8.7.3. Regolazioni dei parametri

8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali

8.8.1. Funzionamento di un neurone biologico
8.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali
8.8.3. Stabilire relazioni tra di essi

8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras

8.9.1. Definizione della struttura di reti
8.9.2. Creazione del modello
8.9.3. Addestramento del modello

8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali

8.10.1. Selezione della funzione di attivazione
8.10.2. Stabilire il learning rate
8.10.3. Regolazioni dei pesi

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

9.1. Problemi di Gradiente

9.1.1. Tecniche di ottimizzazione gradiente
9.1.2. Gradienti Stocastici
9.1.3. Tecniche di inizializzazione del peso

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati

9.2.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche
9.2.3. Deep Learning

9.3. Ottimizzatori

9.3.1. Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente
9.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop
9.3.3. Ottimizzatori di momento

9.4. Programmazione del tasso di apprendimento

9.4.1. Controllo del tasso di apprendimento automatico 
9.4.2. Cicli di apprendimento
9.4.3. Termini di lisciatura

9.5. Overfitting

9.5.1. Convalida incrociata
9.5.2. Regolarizzazione
9.5.3. Metriche di valutazione

9.6. Linee guida pratiche

9.6.1. Progettazione dei modelli
9.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione
9.6.3. Verifica delle ipotesi

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche
9.7.3. Deep Learning

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Trasformazioni dell'immagine
9.8.2. Generazione di dati sintetici
9.8.3. Trasformazione del testo

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning

9.9.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche
9.9.3. Deep Learning

9.10. Regolarizzazione

9.10.1. L e L
9.10.2. Regolarizzazione a entropia massima
9.10.3. Dropout

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow
10.1.2. Addestramento dei modelli con TensorFlow
10.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow

10.2. TensorFlow e NumPy

10.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow
10.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow
10.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow

10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento

10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow
10.3.2. Gestione dei parametri di addestramento
10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow

10.4.1. Funzioni con TensorFlow
10.4.2. Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli
10.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow

10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow

10.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow
10.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow
10.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati

10.6. La API tfdata

10.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati
10.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata
10.6.3. Uso dell'API tfdata per l’addestramento dei modelli

10.7. Il formato TFRecord

10.7.1. Utilizzo dell’API TFRecord per la serialità dei dati
10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow
10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras

10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras
10.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras
10.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per l’addestramento dei modelli

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets per il training dei modelli

10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow

10.10.1. Applicazione Pratica
10.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow
10.10.3. Addestramento dei modelli con TensorFlow
10.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

11.1. L'architettura Visual Cortex

11.1.1. Funzioni della corteccia visiva
11.1.2. Teoria della visione computazionale
11.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini

11.2. Layer convoluzionali

11.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione
11.2.2. Convoluzione D
11.2.3. Funzioni di attivazione

11.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras

11.3.1. Pooling e Striding
11.3.2. Flattening
11.3.3. Tipi di Pooling

11.4. Architetture CNN

11.4.1. Architettura VGG
11.4.2. Architettura AlexNet
11.4.3. Architettura ResNet

11.5. Implementazione di una CNN ResNet- usando Keras

11.5.1. Inizializzazione dei pesi
11.5.2. Definizione del livello di input
11.5.3. Definizione di output

11.6. Uso di modelli pre-addestramento di Keras

11.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-addestramento
11.6.2. Usi dei modelli pre-addestramento
11.6.3. Vantaggi dei modelli pre-addestramento

11.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento

11.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento
11.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento
11.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento

11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision

11.8.1. Classificazione di immagini
11.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini
11.8.3. Rilevamento di oggetti

11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti

11.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti
11.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti
11.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione

11.10. Segmentazione semantica

11.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica
11.10.1. Rilevamento dei bordi
11.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole

Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN

12.1.1. Addestramento di una RNN per la generazione di testo
12.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN
12.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN

12.2. Creazione del set di dati di addestramento

12.2.1. Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN
12.2.2. Conservazione del set di dati di addestramento
12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati
12.2.4. Analisi del Sentiment

12.3. Classificazione delle opinioni con RNN

12.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti
12.3.2. Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning

12.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale

12.4.1. Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica
12.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica
12.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN

12.5. Meccanismi di assistenza

12.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN
12.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli
12.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali

12.6. Modelli Transformers

12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale
12.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione
12.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers

12.7. Transformers per la visione

12.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione
12.7.2. Elaborazione dei dati di immagine
12.7.3. Addestramento dei modelli Transformers per la visione

12.8. Libreria di Transformers di Hugging Face

12.8.1. Uso della libreria di Transformers di Hugging Face
12.8.2. Applicazione della libreria Transformers di Hugging Face
12.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face

12.9. Altre Librerie di Transformers: Confronto

12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers
12.9.2. Uso di altre librerie di Transformers
12.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers

12.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e Assistenza: Applicazione Pratica

12.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e assistenza
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica

Modulo 13. Autoencoders, GAN e Modelli di Diffusione

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti

13.1.1. Riduzione della dimensionalità
13.1.2. Deep Learning
13.1.3. Rappresentazioni compatte

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto

13.2.1. Processo di addestramento
13.2.2. Implementazione in Python
13.2.3. Uso dei dati di prova

13.3. Codificatori automatici raggruppati

13.3.1. Reti neurali profonde
13.3.2. Costruzione di architetture di codifica
13.3.3. Uso della regolarizzazione

13.4. Autocodificatori convoluzionali

13.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali
13.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali
13.4.3. Valutazione dei risultati

13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici

13.5.1. Applicare filtro
13.5.2. Progettazione di modelli di codificazione
13.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

13.6. Codificatori automatici dispersi

13.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica
13.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri
13.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

13.7. Codificatori automatici variazionali

13.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale
13.7.2. Deep learning non supervisionato
13.7.3. Rappresentazioni latenti profonde

13.8. Creazione di immagini MNIST di moda

13.8.1. Riconoscimento di pattern
13.8.2. Creazione di immagini
13.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde

13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione

13.9.1. Generazione di contenuti da immagini
13.9.2. Modello di distribuzione dei dati
13.9.3. Uso di reti avversarie

13.10. L'implementazione dei modelli

13.10.1. Applicazione Pratica
13.10.2. L'implementazione dei modelli
13.10.3. Utilizzo dei dati di prova
13.10.4. Valutazione dei risultati

Modulo 14. Computazione bio-ispirata 

14.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata

14.1.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata

14.2. Algoritmi di adattamento sociale

14.2.1. Computazione bio-ispirata basato su colonie di formiche
14.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche
14.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud

14.3. Algoritmi genetici

14.3.1. Struttura generale
14.3.2. Implementazioni dei principali operatori

14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemi multimodali

14.5. Modelli di calcolo evolutivo (I)

14.5.1. Strategie evolutive
14.5.2. Programmazione evolutiva
14.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale

14.6. Modelli di calcolo evolutivo (II)

14.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA)
14.6.2. Programmazione genetica

14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento

14.7.1. Apprendimento basato sulle regole
14.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze

14.8. Problemi multi-obiettivo

14.8.1. Concetto di dominanza
14.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo

14.9. Reti neuronali (I)

14.9.1. Introduzione alle reti neurali
14.9.2. Esempio pratico con le reti neurali

14.10. Reti neuronali (II)

14.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica
14.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia
14.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 

15.1. Servizi finanziari

15.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari:  Opportunità e sfide
15.1.2. Casi d'uso
15.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario

15.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide
15.2.2. Casi d'uso

15.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario

15.3.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.4. Retail

15.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: Opportunità e sfide
15.4.2. Casi d'uso
15.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.5. Industria

15.5.1. Implicazioni dell'IA nell’Industria: Opportunità e sfide
15.5.2. Casi d'uso

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA nell’Industria

15.6.1. Casi d'uso
15.6.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.7. Pubblica Amministrazione

15.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide
15.7.2. Casi d'uso
15.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.8. Educazione

15.8.1. Implicazioni dell'IA nell’Educazione: Opportunità e sfide
15.8.2. Casi d'uso
15.8.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.9. Silvicoltura e agricoltura

15.9.1. Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide
15.9.2. Casi d'uso
15.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.10. Risorse Umane

15.10.1. Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide
15.10.2. Casi d'uso
15.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 16. Amministrazione del personale e delle buste paga con IA

16.1. Fornire consulenza sulla gestione della diversità e dell'inclusione nel luogo di lavoro

16.1.1. Analisi della diversità con IBM Watson per individuare tendenze e pregiudizi
16.1.2. Strumenti di IA per individuare e correggere i pregiudizi nei processi HR
16.1.3. Valutare l'impatto delle politiche di inclusione utilizzando l'analisi dei dati

16.2. Fondamenti dell’amministrazione del personale con IA

16.2.1. Automazione dei processi di assunzione e di onboarding
16.2.2. Utilizzo di sistemi di gestione dei dati del personale basati sull'IA
16.2.3. Miglioramento dell'esperienza dei dipendenti attraverso piattaforme intelligenti

16.3. Tecnologie IA applicate alle buste paga

16.3.1. Sistemi IA per il calcolo automatico delle buste paga
16.3.2. Gestione intelligente dei benefit con piattaforme come Gusto
16.3.3. Individuazione di errori e frodi nelle buste paga con algoritmi di IA

16.4. Ottimizzazione dell'allocazione delle risorse con IA

16.4.1. Pianificazione della forza lavoro con gli strumenti predittivi di Kronos
16.4.2. Modelli IA per l'ottimizzazione dei turni e dell'assegnazione delle mansioni
16.4.3. Analisi del carico di lavoro e allocazione delle risorse con Power BI

16.5. IA nella conformità legale e normativa delle risorse umane

16.5.1. Automatizzazione della conformità alle politiche del lavoro
16.5.2. Sistemi di IA per garantire l'equità e la trasparenza delle risorse umane
16.5.3. Gestione dei contratti e delle normative con IBM Watson Legal Advisor

16.6. Analisi predittiva nella gestione del personale

16.6.1. Modelli predittivi per la fidelizzazione dei dipendenti con IA di Retain
16.6.2. Analisi del sentimento nelle comunicazioni interne
16.6.3. Previsione delle esigenze di formazione e sviluppo

16.7. Automatizzare la gestione dei benefit con IA

16.7.1. Gestione dei benefit tramite piattaforme intelligenti come Zenefits
16.7.2. Personalizzazione dei pacchetti di benefit grazie all'IA
16.7.3. Ottimizzazione dei costi dei benefit attraverso l'analisi dei dati

16.8. Integrazione dei sistemi di RRHH con IA

16.8.1. Sistemi integrati per la gestione del personale con Salesforce Einstein
16.8.2. Interfaccia e usabilità nei sistemi HR basati sull'IA
16.8.3. Sicurezza dei dati e privacy nei sistemi integrati

16.9. Formazione e sviluppo del personale supportati dall'IA

16.9.1. Sistemi di apprendimento adattivi e personalizzati
16.9.2. Piattaforme di e-learning alimentate da IA
16.9.3. Valutazione e monitoraggio delle prestazioni con tecnologie intelligenti

16.10. Gestione delle crisi e dei cambiamenti con IA nelle risorse umane

16.10.1. Utilizzo dell'IA per un'efficace gestione del cambiamento organizzativo
16.10.2. Strumenti predittivi per la preparazione alle crisi con Predictive Layer
16.10.3. Analisi dei dati per valutare e adattare le strategie HR in tempi di crisi

Modulo 17. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 

17.1. Introduzione all'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella selezione del personale

17.1.1. Definizione di Intelligenza Artificiale nel contesto delle risorse umane: Entelo
17.1.2. Importanza dell'applicazione dell'IA nei processi di selezione
17.1.3. Vantaggi dell'utilizzo dell'IA nei processi di selezione

17.2. Automazione dei compiti nel processo di reclutamento

17.2.1. Uso dell'IA per l'automazione degli annunci di lavoro
17.2.2. Implementazione di chatbot per rispondere alle domande più frequenti dei candidati
17.2.3. Strumenti: XOR

17.3. Analisi dei CV con IA

17.3.1. Uso di algoritmi di IA per analizzare e valutare i CV: Talview
17.3.2. Identificazione automatica delle competenze e delle esperienze rilevanti per la posizione
17.3.3. Vantaggi e svantaggi

17.4. Filtraggio e classificazione dei candidati

17.4.1. Applicazione dell’IA per il filtraggio automatico dei candidati in base a criteri specifici: Vervoe
17.4.2. Classificazione dei candidati in base alla loro idoneità al lavoro utilizzando tecniche di apprendimento automatico
17.4.3. Applicazione dell'IA per la personalizzazione dinamica dei criteri di filtraggio in base alle esigenze del lavoro

17.5. Riconoscimento di pattern su social network e piattaforme professionali

17.5.1. Utilizzo dell'IA per analizzare i profili dei candidati su social network e piattaforme professionali
17.5.2. Identificazione di modelli e tendenze comportamentali rilevanti per la selezione del personale
17.5.3. Valutazione della presenza online e dell'influenza digitale dei candidati mediante strumenti di IA

17.6. Colloqui virtuali assistiti da IA

17.6.1. Implementazione di sistemi di intervista virtuale con analisi del linguaggio e delle emozioni: Talentoday
17.6.2. Valutazione automatica delle risposte dei candidati con tecniche di elaborazione del linguaggio naturale
17.6.3. Sviluppo di feedback automatici e personalizzati per i candidati basati sull’analisi  dei colloqui con IA

17.7. Valutazione di abilità e competenze

17.7.1. Utilizzo di strumenti di valutazione basati sull'IA per misurare le competenze tecniche e trasversali: OutMatch
17.7.2. Analisi automatica dei test e degli esercizi di valutazione eseguiti dai candidati: Harver
17.7.3. Correlazione dei risultati della valutazione con il successo sul lavoro grazie all'analisi predittiva dell'IA

17.8. Eliminazione dei pregiudizi di selezione

17.8.1. Applicazione di IA per identificare e mitigare i bias inconsci nel processo di selezione
17.8.2. Implementazione di algoritmi di IA imparziali ed equi nel processo decisionale
17.8.3. Formazione e messa a punto continua di modelli di IA per garantire l'equità nella selezione del personale

17.9. Previsione dell'idoneità e della retention

17.9.1. L'uso di modelli di IA predittivi per prevedere l'idoneità e la probabilità di mantenimento dei candidati: Hiretual
17.9.2. Analisi dei dati storici e delle metriche di performance per identificare i modelli di successo
17.9.3. Modelli di IA per la simulazione di scenari lavorativi e del loro impatto sulla fidelizzazione dei candidati

17.10. Etica e trasparenza nella selezione tramite IA

17.10.1. Considerazioni etiche sull'uso dell'IA nei processi di reclutamento
17.10.2. Garanzia di trasparenza e spiegabilità degli algoritmi di IA utilizzati nelle decisioni di reclutamento
17.10.3. Sviluppo di politiche per l'audit e la revisione delle decisioni automatizzate

Modulo 18. IA e la sua Applicazione nella Gestione del Talento e nello Sviluppo Professionale

18.1. Introduzione all'applicazione dell'IA nella gestione dei talenti e nello sviluppo professionale

18.1.1. Evoluzione storica dell'IA nella gestione dei talenti e il modo in cui ha trasformato il settore dei talenti
18.1.2. Definizione di Intelligenza Artificiale nel contesto delle risorse umane
18.1.3. Importanza della gestione dei talenti e dello sviluppo delle carriere: Glint

18.2. Automatizzazione di processi di gestione del talento

18.2.1. Uso dell'IA per l'automazione dei compiti amministrativi nella gestione dei talenti
18.2.2. Implementazione di sistemi di gestione dei talenti basati sull'IA
18.2.3. Valutare l'efficienza operativa e la riduzione dei costi attraverso l'automazione con l'IA

18.3. Identificare e trattenere i talenti con l'IA

18.3.1. Utilizzo di algoritmi di IA per identificare e trattenere i talenti nell'organizzazione
18.3.2. Analisi predittiva per individuare i dipendenti con un elevato potenziale di crescita
18.3.3. Integrazione dell'IA con i sistemi di gestione delle risorse umane per il monitoraggio continuo delle prestazioni e dello sviluppo

18.4. Personalizzazione dello sviluppo professionale: Leader Amp

18.4.1. Implementazione di programmi di sviluppo professionale personalizzati basati sull'IA
18.4.2. Uso di algoritmi di raccomandazione per suggerire opportunità di apprendimento e di crescita
18.4.3. Adattare i percorsi di sviluppo professionale alle previsioni sull'evoluzione del mercato del lavoro utilizzando l'IA

18.5. Analisi delle competenze e del gap di abilità

18.5.1. Utilizzo dell'IA per analizzare le competenze e le abilità attuali dei dipendenti
18.5.2. Identificazione dei gap di competenze e dei bisogni formativi attraverso l'analisi dei dati
18.5.3. Implementazione di programmi di formazione in tempo reale basati su raccomandazioni automatiche dell'IA

18.6. Mentoring e coaching virtuale

18.6.1. Implementazione di sistemi di mentoring virtuale assistito da IA: Crystal
18.6.2. Uso di chatbot e assistenti virtuali per fornire coaching one-to-one
18.6.3. Valutazione dell'impatto del coaching virtuale mediante l'analisi dei dati e il feedback automatizzato dell'IA

18.7. Riconoscimento dei risultati e delle prestazioni

18.7.1. Utilizzo di sistemi di riconoscimento dei risultati basati sull'IA per motivare i dipendenti: BetterUp
18.7.2. Analisi automatizzata delle prestazioni e della produttività dei dipendenti grazie all'IA
18.7.3. Sviluppo di un sistema di ricompensa e riconoscimento basato sull'IA

18.8. Valutazione del potenziale di leadership

18.8.1. Applicazione di tecniche di IA per la valutazione del potenziale di leadership dei dipendenti
18.8.2. Identificazione dei leader emergenti e sviluppo di programmi di leadership personalizzati
18.8.3. Uso di simulazioni basate sull'IA per formare e valutare le capacità di leadership

18.9. Gestione del cambiamento e adattabilità organizzativa

18.9.1. Analisi predittiva per anticipare le esigenze di cambiamento e promuovere la resilienza organizzativa
18.9.2. Pianificazione del cambiamento organizzativo con l'IA
18.9.3. Utilizzo dell'IA per gestire il cambiamento organizzativo e promuovere l'adattabilità: Cognician

18.10. Etica e responsabilità nella gestione dei talenti con l'IA

18.10.1. Considerazioni etiche sull'uso dell'IA nella gestione dei talenti e nello sviluppo professionale: Reflektive
18.10.2. Garanzia di equità e trasparenza negli algoritmi di IA utilizzati nel processo decisionale della gestione dei talenti
18.10.3. Implementazione di audit per monitorare e regolare gli algoritmi di IA per garantire pratiche etiche

Modulo 19. Valutazioni della Prestazione

19.1. Introduzione all'applicazione dell'IA nella valutazione delle prestazioni

19.1.1. Definizione di Intelligenza Artificiale e del suo ruolo nella valutazione delle prestazioni: 15Five
19.1.2. Importanza dell'utilizzo dell'IA per migliorare l'obiettività e l'efficienza delle valutazioni
19.1.3. Limiti dell'IA nella valutazione delle prestazioni

19.2. Automazione dei processi di valutazione

19.2.1. Utilizzo dell'IA per automatizzare la raccolta e l'analisi dei dati nelle valutazioni delle prestazioni: Peakon
19.2.2. Implementazione di sistemi di valutazione automatizzati basati sull'IA
19.2.3. Studi di successo sull'automazione con l'IA

19.3. Analisi dei dati e metriche di prestazione

19.3.1. Uso di algoritmi di IA per analizzare i dati e le tendenze delle prestazioni
19.3.2. Identificazione delle metriche chiave e dei KPI utilizzando tecniche avanzate di analisi dei dati
19.3.3. Formazione sull'analisi dei dati dell'IA

19.4. Valutazione continua e feedback in tempo reale

19.4.1. Implementazione di sistemi di valutazione continua assistito da IA: Lattice
19.4.2. Uso di chatboti e strumenti in tempo reale per fornire feedback ai dipendenti
19.4.3. Impatto del feedback basato sull'IA

19.5. Identificazione dei punti di forza e delle aree di miglioramento

19.5.1. Applicazione dell'IA per identificare i punti di forza e di debolezza dei dipendenti
19.5.2. Analisi automatica delle competenze e delle abilità mediante tecniche di apprendimento automatico: Workday Performance Management
19.5.3. Collegamento con lo sviluppo professionale e la pianificazione

19.6. Rilevare le tendenze e i modelli di prestazione

19.6.1. Utilizzare l'IA per individuare tendenze e modelli di prestazioni dei dipendenti: TAlentSoft
19.6.2. Analisi predittiva per anticipare potenziali problemi di prestazioni e adottare misure proattive
19.6.3. Visualizzazione avanzata di dati e dashboard

19.7. Personalizzazione degli obiettivi e dei piani di sviluppo

19.7.1. Implementazione di sistemi personalizzati di definizione degli obiettivi basati sull'IA: Reflektive
19.7.2. Uso di algoritmi di raccomandazione per suggerire piani di sviluppo personalizzati
19.7.3. Impatto a lungo termine degli obiettivi personalizzati

19.8. Eliminazione dei pregiudizi nelle valutazioni

19.8.1. Applicazione dell'IA per identificare e mitigare i pregiudizi nelle valutazioni delle prestazioni
19.8.2. Implementazione di algoritmi imparziali ed equi nei processi di valutazione
19.8.3. Formazione sull'etica dell'IA per i valutatori

19.9.  Sicurezza e protezione dei dati nelle valutazioni di IA

19.9.1. Considerazioni etiche e legali sull'uso dei dati personali nelle valutazioni delle prestazioni dell'IA: LEver
19.9.2. Garanzia della privacy e della sicurezza delle informazioni dei dipendenti nei sistemi di valutazione delle prestazioni basati sull'IA
19.9.3. Implementazione di protocolli di accesso ai dati

19.10. Miglioramento continuo e adattabilità del sistema

19.10.1. Utilizzo del feedback e dell'analisi dei dati per migliorare continuamente i processi di valutazione
19.10.2. Adattamento dei sistemi di valutazione al mutare delle esigenze e degli obiettivi organizzativi
19.10.3. Comitato di revisione per adeguare le metriche

Modulo 20. Monitoraggio e Miglioramento del Clima Lavorativo con IA

20.1. Applicazione dell'IA nella gestione del clima lavorativo

20.1.1. Definizione e rilevanza del clima lavorativo
20.1.2. Panorami dell'IA nella gestione del clima lavorativo
20.1.3. Vantaggi dell'utilizzo dell'IA per il monitoraggio del clima lavorativo

20.2. Strumenti di IA per la visualizzazione di dati di lavoro

20.2.1. Sistemi di feedback n tempo reale con IBM Watson
20.2.2. Piattaforme di sondaggio automatizzate
20.2.3. Sensori e wearables per la raccolta di dati fisici e ambientali

20.3. Analisi del sentiment con IA

20.3.1. Fondamenti di analisi del sentiment
20.3.2. Utilizzo di Google Cloud Natural Language per analizzare le emozioni nelle comunicazioni scritte
20.3.3. Applicazione dell'analisi del sentiment nelle e-mail e nei social network aziendali

20.4. Machine Learning per l'identificazione di modelli comportamentali

20.4.1. Clustering con K-means in Python per segmentare i comportamenti lavorativi
20.4.2. Riconoscimento di pattern nei dati comportamentali
20.4.3. Previsione delle tendenze del clima lavorativo

20.5. IA nel rilevamento proattivo dei problemi sul posto di lavoro

20.5.1. Modelli predittivi per identificare i rischi di conflitto
20.5.2. Sistemi di allerta precoce basati sull'IA
20.5.3. Individuazione di molestie e discriminazioni attraverso l'analisi del testo con spaCy

20.6. Miglioramento della comunicazione interna con IA

20.6.1. Chatbot per la comunicazione interna
20.6.2. Analisi della rete con IA per migliorare la collaborazione con Gephi
20.6.3. Strumenti di IA per personalizzare le comunicazioni interne

20.7. Gestione del cambiamento supportata dall'IA

20.7.1. Simulazioni di IA per prevedere l'impatto dei cambiamenti organizzativi con AnyLogic
20.7.2. Strumenti di IA per la gestione della resistenza al cambiamento
20.7.3. Modelli di IA per ottimizzare le strategie di cambiamento

20.8. Valutazione e miglioramento continuo del clima lavorativo con IA

20.8.1. Sistemi di monitoraggio continuo del clima lavorativo
20.8.2. Algoritmi per l'analisi dell'efficacia degli interventi
20.8.3. IA per la personalizzazione dei piani di miglioramento del clima lavorativo

20.9. Integrazione di IA e psicologia organizzativa

20.9.1. Teorie psicologiche applicate all'analisi dell'IA
20.9.2. Modelli di IA per la comprensione della motivazione e della soddisfazione lavorativa
20.9.3. Strumenti di IA per supportare il benessere emotivo dei dipendenti

20.10. Etica e privacy nell'uso dell'IA per monitorare il clima lavorativo

20.10.1. Considerazioni etiche sul monitoraggio del luogo di lavoro
20.10.2. Privacy dei dati e conformità normativa
20.10.3. Gestione trasparente e responsabile dei dati

Questo approccio completo ti fornirà le competenze chiave per guidare la trasformazione digitale delle risorse umane e massimizzare il valore strategico dei tuoi team. Con tutte le garanzie di qualità di TECH!”