Grazie a questo Master semipresenziale, padroneggerai le tecnologie di Data Capture per consentire alla tua azienda di prendere decisioni più informate e sviluppare processi innovativi"

La Trasformazione Digitale e l’Industria 4.0 consente agli esperti di acquisire vantaggi competitivi per garantire le loro prestazioni professionali in futuro. In questo contesto, gestendo efficacemente tecnologie abilitanti (come l'Internet of Things o il Deep Learning), gli specialisti diventano un'importante risorsa per le aziende. Questo perché sono qualificati per la transizione digitale e adattarle alle esigenze attuali del mercato. Questi strumenti presentano anche altri vantaggi, come l'automazione dei processi. In questo modo, servono ad aumentare l'efficienza operativa, ridurre i tempi di produzione e ottimizzare le risorse delle organizzazioni. Tuttavia, trattandosi di strumenti emergenti, i professionisti richiedono un aggiornamento costante per rimanere all'avanguardia tecnologica. 

Ecco perché TECH crea un rivoluzionario Master semipresenziale in MBA in Trasformazione Digitale e Industria 4.0. Attraverso questo curriculum, gli studenti potranno nutrire la loro pratica professionale con le tecniche e gli strumenti più innovativi di Intelligenza Artificiale. Per raggiungere questo obiettivo, l'argomento si concentrerà su questioni come reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale o architetture dietro una Smart Factory.

Va sottolineato che il programma si basa su una modalità educativa dirompente, composta da 2 fasi. La prima è impartita in modo 100% online, con l'obiettivo di far studiare agli studenti i concetti e le tecniche di lavoro. Inoltre, il ciclo didattico si basa sulla metodologia Relearning, per offrire a ogni studente l'assimilazione più rapida e flessibile dei contenuti. 

Inoltre, dopo questo, gli studenti disporranno di un tirocinio pratico in una prestigiosa azienda dedicata alla tecnologia per applicare tutte le conoscenze acquisite. Per 3 settimane, gli studenti lavoreranno insieme a grandi esperti nei processi di trasformazione digitale. Inoltre, avranno il supporto di un tutor aggiunto che sarà responsabile dell'inclusione di attività dinamiche nella formazione per formalizzare il loro aggiornamento accademico.  

TECH ti offre la rivoluzionaria metodologia Realearning, con cui potrai ottenere un apprendimento molto più efficace e localizzato"

Questo Master semipresenziale in MBA in Trasformazione Digitale e Industria 4.0 possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di oltre 100 casi presentati da professionisti in Trasformazione Digitale e Industria 4.0
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazione tecnica riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Guide pratiche per costruire adeguatamente ambienti virtuali immersivi
• Rapporti sulla situazione attuale del mercato e la crescita per diversi settori
• Strategie innovative per l'implementazione di un'API per interagire con le piattaforme
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su argomenti controversi e lavori di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet
• Possibilità di svolgere un tirocinio presso una delle migliori aziende del settore

Una qualifica intensiva che getterà le basi per il tuo progresso professionale e ti porterà al vertice dell'industria 4.0"

In questa proposta di Master, di natura professionale e in modalità semipresenziale, il programma è finalizzato all'aggiornamento dei medici che lavorano nella Trasformazione Digitale di aziende. I contenuti sono basati sulle più recenti prove scientifiche e orientati in modo didattico per integrare le conoscenze teoriche nella realtà pratica del mercato del lavoro. 

Grazie ai contenuti multimediali sviluppati in base all'ultima tecnologia educativa, si consentirà al professionista sanitario di ottenere un apprendimento situato e contestuale, ovvero un ambiente simulato che fornirà un insegnamento immersivo programmato per affrontare situazioni reali. La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un sistema innovativo di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Svolgi un tirocinio di 3 settimane presso un centro prestigioso e acquisisci tutte le conoscenze di cui hai bisogno per crescere personalmente e lavorativamente"

Le sintesi interattive di ogni argomento ti permetteranno di consolidare in modo più dinamico i concetti sul Lean Manufacturing"

Questo Master semipresenziale è progettato da un team di insegnanti multidisciplinari, che ha messo tutti i loro sforzi per versare nei materiali didattici le loro profonde conoscenze e anni di esperienza professionale nel campo della trasformazione digitale e dell'industria 4.0. Così, TECH fornisce agli studenti un Campus Virtuale ricco di risorse didattiche multimediali di alta qualità, disponibili 24 ore al giorno. Inoltre, gli studenti completeranno il loro percorso accademico con un tirocinio pratico in una prestigiosa azienda tecnologica, dove metteranno a frutto le loro competenze tecniche e analitiche nel Deep Learning.

Avrai a disposizione i più moderni mezzi educativi, con un accesso gratuito al Campus Virtuale 24 ore al giorno. Iscriviti subito!”

Modulo 1. Blockchain e Calcolo Quantistico

1.1. Aspetti di decentralizzazione

1.1.1. Dimensione di mercato, crescita, azienda ed ecosistema
1.1.2. Fondamenti della Blockchain

1.2. Antecedenti: Bitcoin, Ethereum, ecc.

1.2.1. Popolarità dei sistemi decentralizzati
1.2.2. Evoluzione dei sistemi decentralizzati

1.3. Funzionamento ed esempi Blockchain

1.3.1. Tipi di Blockchain e protocolli
1.3.2. Wallets, Mining e altro

1.4. Caratteristiche delle reti Blockchain

1.4.1. Funzioni e proprietà delle reti Blockchain
1.4.2. Applicazioni: criptomonete, affidabilità, catena di custodia, ecc.

1.5. Tipi di Blockchain

1.5.1. Blockchain pubbliche e private
1.5.2. Hard And Soft Forks

1.6. Smart Contracts

1.6.1. I contratti intelligenti e il loro potenziale
1.6.2. Applicazioni dei contratti intelligenti

1.7. Modelli di uso industriale

1.7.1. Applicazioni Blockchain per l’industria
1.7.2. Casi di successo della Blockchain per l’industria

1.8. Sicurezza e crittografia

1.8.1. Obiettivi della crittografia
1.8.2. Firme digitali e funzioni Hash

1.9. Criptomonete e usi

1.9.1. Tipi d criptomonete: Bitcoin, HyperLedger, Ethereum, Litecoin, ecc.
1.9.2. Impatto attuale e futuro delle criptomonete
1.9.3. Rischi e regolamenti

1.10. Calcolo Quantistico

1.10.1. Definizione e chiavi
1.10.2. Usi del Calcolo Quantistico

Modulo 2. Big Data e Intelligenza Artificiale

 2.1. Principi fondamentali di Big Data

 2.1.1. Big Data
 2.1.2. Strumenti per lavorare con Big Data

 2.2. Estrazione e archiviazione dati

 2.2.1. Estrazione di dati: Pulizia e normalizzazione
 2.2.2. Estrazione di informazione, traduzione automatica, analisi dei sentimenti, ecc.
 2.2.3. Tipi di archiviazione dei dati

 2.3. Applicazioni di assunzione dei dati

 2.3.1. Principi dell'assunzione dei dati
 2.3.2. Tecnologie di assunzione dei dati in base alle necessità di business

 2.4. Visualizzazione dei dati

 2.4.1. L’importanza della visualizzazione dei dati
 2.4.2. Strumenti per realizzarla: Tableau, D3, matplotlib (Python), Shiny®

 2.5. Apprendimento automatico (Machine Learning)

 2.5.1. Comprendiamo il Machine Learning
 2.5.2. Apprendimento supervisionato e non
 2.5.3. Tipi di algoritmi

 2.6. Reti neuronali (Deep Learning)

 2.6.1. Reti neuronali: parti e funzionamento
 2.6.2. Tipi di reti: CNN, RNN
 2.6.3. Applicazioni delle Reti Neurali; riconoscimento di immagini e interpretazione del linguaggio naturale.
 2.6.4. Reti generative di testo: LSTM

 2.7. Riconoscimento del Linguaggio Naturale

 2.7.1. PLN (Processo del Linguaggio Naturale)
 2.7.2. Tecniche avanzate di PLN: Word2vec, Doc2vec

 2.8. Chatbot e Assistenti Virtuali

 2.8.1. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto
 2.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intent, entità e flusso di dialogo
 2.8.3. Integrazione: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
 2.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialogflow, Watson Assistant

 2.9. Emozioni, creatività e personalità dell’IA

 2.9.1. Comprendere come identificare emozioni tramite algoritmi
 2.9.2. Creazione di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto

 2.10. Futuro dell’Intelligenza Artificiale
 2.11. Riflessioni

Modulo 3. Realtà Virtuale, Aumentata e Mista

 3.1. Mercato e tendenze

 3.1.1. Situazione attuale del mercato
 3.1.2. Rapporti e crescita di diverse industrie

 3.2. Differenze tra Realtà Virtuale, Aumentata e Mista

 3.2.1. Differenze tra realtà immersive
 3.2.2. Tipologia di realtà immersiva

 3.3. Realtà Virtuale: Casi e usi

 3.3.1. Origini e fondamenti della Realtà Virtuale
 3.3.2. Casi applicati a diversi settori e industrie

 3.4. Realtà aumentata: Casi e usi

 3.4.1. Origini e fondamenti della Realtà Aumentata
 3.4.2. Casi applicati a diversi settori e industrie

 3.5. Realtà Mista e Olografica

 3.5.1. Origini, storia e fondamenti della Realtà Mista e Olografica
 3.5.2. Casi applicati a diversi settori e industrie

 3.6. Fotografia e video a 360º

 3.6.1. Tipologie di camera
 3.6.2. Uso delle immagini a 360º
 3.6.3. Creazione di uno spazio virtuale a 360º

 3.7. Creazione di mondi virtuali

 3.7.1. Piattaforme di creazione di ambienti virtuali
 3.7.2. Strategie per la creazione di ambienti virtuali

 3.8. Esperienza dell’Utente (UX)

 3.8.1. Componenti nell’esperienza dell’utente
 3.8.2. Strumenti per la creazione di esperienza dell’utente

3.9.    Dispositivi e occhiali per tecnologie immersive

3.9.1.    Tipologia dei dispositivi sul mercato
3.9.2.    Occhiali e dispositivi indossabili: funzionamento, modelli e usi
3.9.3.    Applicazioni degli occhiali intelligenti ed evoluzione

3.10.    Futuro delle tecnologie immersive

3.10.1.    Tendenze ed evoluzione
3.10.2.    Sfide e opportunità

 Modulo 4. Industria 4.0

4.1. Definizione di Industria 4.0

4.1.1. Caratteristiche

4.2. Benefici dell’Industria 4.0

4.2.1. Fattori chiave
4.2.2. Principali vantaggi

4.3. Rivoluzione industriale e visione del futuro

4.3.1. Le rivoluzioni industriali
4.3.2. Fattori chiave in ogni rivoluzione
4.3.3. Principi tecnologici base di possibili nuove rivoluzioni

4.4. La trasformazione digitale dell’industria

4.4.1. Caratteristiche della digitalizzazione dell’industria
4.4.2. Tecnologie dirompenti
4.4.3. Applicazioni nell’industria

4.5. Quarta rivoluzione industriale: Principi chiave dell’Industria 4.0

4.5.1. Definizioni
4.5.2. Principi chiave e applicazioni

4.6. Industria 4.0 e Internet Industriale

4.6.1. Origine dell’IoT
4.6.2. Funzionamento
4.6.3. Passi da compiere per l'implementazione
4.6.4. Benefici

4.7. Principi della “Fabbrica Intelligente”

4.7.1. La Fabbrica intelligente
4.7.2. Elementi che definiscono una Fabbrica Intelligente
4.7.3. Passi per implementare una Fabbrica Intelligente

4.8. Lo stato dell’Industria 4.0

4.8.1. Lo stato dell’Industria 4.0 nei vari settori
4.8.2. Barriere per l’attuazione dell’Industria 4.0

4.9. Sfide e rischi

4.9.1. Analisi SWOT
4.9.2. Sfide

4.10. Ruolo delle capacità tecnologiche e fattore umano

4.10.1. Tecnologie dirompenti dell’Industria 4.0
4.10.2. L’importanza del fattore umano: Fattori chiave

Modulo 5. Leadership di un’Industria 4.0

5.1. Capacità di leadership

5.1.1. Fattori di leadership del fattore umano
5.1.2. Leadership e tecnologia

5.2. Industria 4.0 e il futuro della produzione

5.2.1. Definizioni
5.2.2. Sistemi di Produzione
5.2.3. Futuro dei sistemi di produzione digitali

5.3. Effetti dell’Industria 4.0

5.3.1. Effetti e sfide

5.4. Tecnologie essenziali dell’Industria 4.0

5.4.1. Definizione di tecnologie
5.4.2. Caratteristiche delle tecnologie
5.4.3. Applicazioni e impatti

5.5. Digitalizzazione della fabbricazione

5.5.1. Definizioni
5.5.2. Benefici della digitalizzazione della fabbricazione
5.5.3. Gemello Digitale

5.6. Capacità digitali in un’organizzazione

5.6.1. Sviluppare capacità digitali
5.6.2. Comprendere l’ecosistema digitale
5.6.3. Visione digitale del business

5.7. Architettura dietro una Smart Factory

5.7.1. Aree e funzionalità
5.7.2. Connettività e sicurezza
5.7.3. Casi d'uso

5.8. I marcatori tecnologici nell’era post-Covid

5.8.1. Sfide tecnologiche nell’era post-Covid
5.8.2. Nuovi casi di uso

5.9. L’era della virtualizzazione assoluta

5.9.1. Virtualizzazione
5.9.2. La nuova era della virtualizzazione
5.9.3. Vantaggi

5.10. Situazione attuale della trasformazione digitale: Gartner Hype

5.10.1. Gartner Hype
5.10.2. Analisi delle tecnologie e del loro stato
5.10.3. Sfruttamento dei dati

Modulo 6. Robotica, droni e Augmented Workers

6.1. Robotica

6.1.1. Robotica, società e cinema
6.1.2. Componenti e parti dei robot

6.2. Robotica e automatizzazione avanzata: simulatori, cobot

6.2.1. Trasferimento di apprendimento
6.2.2. Cobot e casistica di uso

6.3. RPA (Robotic Process Automatization)

6.3.1. Comprendere la RPA e il suo funzionamento
6.3.2. Piattaforme di RPA, progetti e ruoli

6.4. Robot as a Service (RaaS)

6.4.1. Sfide e opportunità per implementare servizi RaaS e robotica nelle imprese
6.4.2. Funzionamento di un sistema RaaS

6.5. Droni e veicoli autonomi

6.5.1. Componenti e funzionamento dei droni
6.5.2. Usi, tipologie e applicazioni dei droni
6.5.3. Evoluzione di droni e veicoli autonomi

6.6. L’impatto del 5G

6.6.1. Evoluzione delle comunicazioni e implicazioni
6.6.2. Usi della tecnologia 5G

6.7. Augmented Workers

6.7.1. Integrazione Uomo-Macchina in ambienti industriali
6.7.2. Sfide nella collaborazione tra lavoratori e robot

6.8. Trasparenza, etica e tracciabilità

6.8.1. Sfide etiche di robotica e Intelligenza Artificiale
6.8.2. Metodi di monitoraggio, trasparenza e tracciabilità

6.9. Prototipazione: componenti ed evoluzione

6.9.1. Piattaforme di prototipazione
6.9.2. Fasi per realizzare un prototipo

6.10. Futuro della robotica

6.10.1.Tendenze della robotizzazione
6.10.2. Nuove tipologie di robot

Modulo 7. Sistemi di automatizzazione dell’Industria 4.0

7.1. Automatizzazione industriale

7.1.1. Automatizzazione
7.1.2. Architettura e componenti
7.1.3. Safety

7.2. Robotica industriale

7.2.1. Fondamenti di robotica industriale
7.2.2. Modelli e impatto nei processi industriali

7.3. Sistemi PLC e controllo industriale

7.3.1. Evoluzione e stati dei sistemi PLC
7.3.2. Evoluzione del linguaggio di programmazione
7.3.3. Automatizzazione integrata da computer CIM

7.4. Sensori e azionatori

7.4.1. Classificazione dei trasduttori
7.4.2. Tipologie di sensori
7.4.3. Standardizzazione di segnali

7.5. Monitorare e amministrare

7.5.1. Tipologie di attuatori
7.5.2. Sistemi di controllo a retroazione

7.6. Connettività industriale

7.6.1. Bus di campo standardizzati
7.6.2. Connettività

7.7. Manutenzione proattiva/predittiva

7.7.1. Manutenzione predittiva
7.7.2. Identificazione e analisi degli errori
7.7.3. Azioni proattive basate nella manutenzione predittiva

7.8. Monitoraggio continuo e manutenzione prescrittiva

7.8.1. Concetto manutenzione prescrittiva in ambienti industriali
7.8.2. Selezione e sfruttamento dei dati per autodiagnosi

7.9. Lean Manufacturing

7.9.1. Lean Manufacturing
7.9.2. Benefici di implementazione Lean nei processi industriali

7.10. Processi industrializzati nell’Industria 4.0: Caso d’uso

7.10.1. Definizione di progetto
7.10.2. Selezione tecnologica
7.10.3. Connettività
7.10.4. Sfruttamento dei dati

 Modulo 8. Industria 4.0-servizi e soluzioni settoriali I

8.1. Industria 4.0 e strategie aziendali

8.1.1. Fattori di digitalizzazione aziendale
8.1.2. Tabella di marcia per la digitalizzazione aziendale

8.2. Digitalizzazione dei processi e catena di valore

8.2.1. La catena di valore
8.2.2. Passi chiave nella digitalizzazione dei processi

8.3. Soluzioni Settoriali Settore Primario

8.3.1. Il settore economico primario
8.3.2. Caratteristiche di ogni sottosettore

8.4. Digitalizzazione del settore primario: Smart Farms

8.4.1. Principali caratteristiche
8.4.2. Fattori chiave di digitalizzazione

8.5. Digitalizzazione del settore primario: agricoltura digitale e intelligente

8.5.1. Principali caratteristiche
8.5.2. Fattori chiave di digitalizzazione

8.6. Soluzioni Settoriali Settore Secondario

8.6.1. Il settore economico secondario
8.6.2. Caratteristiche di ogni sottosettore

8.7. Digitalizzazione del settore secondario: Smart Factory

8.7.1. Principali caratteristiche
8.7.2. Fattori chiave di digitalizzazione

8.8. Digitalizzazione del settore secondario: energia

8.8.1. Principali caratteristiche
8.8.2. Fattori chiave di digitalizzazione

8.9. Digitalizzazione del settore secondario: costruzione

8.9.1. Principali caratteristiche
8.9.2. Fattori chiave di digitalizzazione

8.10. Digitalizzazione del settore secondario: attività minerarie

8.10.1. Principali caratteristiche
8.10.2. Fattori chiave di digitalizzazione

Modulo 9. Industria 4.0- servizi e soluzioni settoriali II

9.1. Soluzioni Settoriali per il Settore Terziario

9.1.1. Settore economico terziario
9.1.2. Caratteristiche di ogni sottosettore

9.2. Digitalizzazione del settore terziario: trasporto

9.2.1. Principali caratteristiche
9.2.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.3. Digitalizzazione del settore terziario: E-Health

9.3.1. Principali caratteristiche
9.3.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.4. Digitalizzazione del settore terziario: Smart Hospitals

9.4.1. Principali caratteristiche
9.4.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.5. Digitalizzazione del settore terziario: Smart Citiy

9.5.1. Principali caratteristiche
9.5.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.6. Digitalizzazione del settore terziario: logistica

9.6.1. Principali caratteristiche
9.6.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.7. Digitalizzazione del settore terziario: turismo

9.7.1. Principali caratteristiche
9.7.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.8. Digitalizzazione del settore terziario: Fintech

9.8.1. Principali caratteristiche
9.8.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.9. Digitalizzazione del settore terziario: mobilità

9.9.1. Principali caratteristiche
9.9.2. Fattori chiave di digitalizzazione

9.10. Tendenze tecnologiche del futuro

9.10.1. Nuove innovazioni tecnologiche
9.10.2. Tendenze di applicazione

Modulo 10. Internet of Things (IoT)

10.1. Sistemi ciberfisici (CPS) nella visione dell’Industria 4.0

10.1.1. Internet of Things (IoT)
10.1.2. Componenti che intervengono nell’IoT
10.1.3. Casi e applicazioni dell’IoT

10.2. Internet of Things e sistemi ciberfisici

10.2.1. Capacità di computazione e comunicazione con oggetti fisici
10.2.2. Sensori, dati ed elementi nei sistemi ciberfisici

10.3. Ecosistema dei dispositivi

10.3.1. Tipologie, esempi e usi
10.3.2. Applicazioni dei diversi dispositivi

10.4. Piattaforme IoT e loro architettura

10.4.1. Tipologie e piattaforme nel mercato dell’IoT
10.4.2. Funzionamento di una piattaforma IoT

10.5. Digital Twins

10.5.1. Il Gemello Digitale o Digital Twins
10.5.2. Usi e applicazioni del Digital Twin

10.6. Indoor & Outdoor Geolocation (Real Time Geospatial)

10.6.1. Piattaforme per la geolocalizzazione Indoor e Outdoor
10.6.2. Implicazioni e sfide della geolocalizzazione in un progetto IoT

10.7. Sistemi di sicurezza intelligente

10.7.1. Tipologie e piattaforme per implementare sistemi di sicurezza
10.7.2.Componenti e architetture nei sistemi di sicurezza intelligente

10.8. Sicurezza nelle piattaforme IoT e IIoT

10.8.1.Componenti di sicurezza in un sistema IoT
10.8.2. Strategie per implementare la sicurezza IoT

10.9. Wearables At Work

10.9.1. Tipi di Wearables in ambienti industriali
10.9.2. Lezioni apprese e sfide di implementazione Wearables nei lavoratori

10.10. Implementazione di una API per interagire con una piattaforma

10.10.1. Tipologie di API che intervengono in una piattaforma IoT
10.10.2. Mercato di API
10.10.3. Strategie e sistemi per implementare integrazioni con API

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