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COMPETENZA VERIFICABILE · INTELLIGENZA ARTIFICIALE

Ti hanno proposto l'IA e nessuno ti ha detto a cosa serve nel tuo caso

Nella maggior parte delle aziende che me lo chiedono, il problema si risolve con un'automazione che costa un decimo e si rompe molto meno. In intelligenza artificiale ho 7 credenziali verificabili fra IBM e Google — machine learning, reti neurali, deep learning con PyTorch, Keras e TensorFlow — e la cosa più utile che ci faccio è distinguere i casi in cui l'IA risolve davvero qualcosa da quelli in cui è solo una parola nel preventivo.

Credenziali7
Enti2
Con link di verifica7 su 7

Intelligenza artificiale per aziende GEO e AI Search Optimization Parlane con me

Cosa so fare, in concreto

  • machine learning con Python: preparare i dati, addestrare, valutare
  • reti neurali e deep learning con PyTorch, Keras e TensorFlow
  • capire quando un modello è affidabile e quando sta solo memorizzando i dati
  • visione artificiale su immagini, per pre-valutazioni indicative
  • integrare un modello dentro un sito o un gestionale, non come demo ma in produzione
  • tenere gli output verificabili, perché su un progetto di un cliente una scatola nera non è accettabile
  • capire cosa richiede il regolamento europeo sull'IA in termini di trasparenza

Cosa cambia per te

  • se un'automazione basta, te lo dico: costa meno e si rompe di meno
  • gli output restano controllabili e spiegabili, così sai perché è uscito un certo risultato
  • i dati e il consenso si decidono prima di mettere qualcosa in produzione, non dopo la prima segnalazione

LE PROVE

I percorsi, corso per corso

Ogni riga porta alla pagina ufficiale dell'ente che ha rilasciato l'attestato. Non sono schermate: sono i codici di verifica, e funzionano anche se questo sito domani non c'è più.

IBM AI Engineering — IBM

Percorso in corso: 5 corsi completati su 13. Il certificato conclusivo non l'ho conseguito e non lo rivendico: qui sotto ci sono i corsi che ho fatto davvero, ognuno col suo codice.

IBM AI Engineering: i corsi conseguiti
CorsoEnteLivelloAnnoProva
Machine Learning with PythonIBMintermedio2024verifica
Deep Learning with Keras and TensorflowIBMintermedio2024verifica
Introduction to Neural Networks and PyTorchIBMbase2024verifica
Introduction to Deep Learning & Neural Networks with KerasIBMbase2024verifica
AI Capstone Project with Deep LearningIBMavanzato2024verifica

Scheda completa del percorso

Attestati singoli

Corsi che non fanno parte di un percorso più lungo, presi perché servivano a un lavoro preciso.

Attestati singoli di quest'area
CorsoEnteLivelloAnnoProva
Introduction to Computer Vision and Image ProcessingIBMbase2024verifica
Google AI EssentialsGoogleintermedio2024verifica

DALLA COMPETENZA AL LAVORO

Dove finisce tutto questo

Applicazioni concrete

  • pre-valutazioni indicative da foto o documenti, sempre confermate da una persona
  • assistenti interni che leggono le richieste e le smistano, con regole controllabili
  • integrazione fra sito, form, CRM e automazioni, dove il modello è un pezzo e non il progetto
  • contenuti assistiti, con revisione umana dichiarata

Servizi collegati

Se hai un problema aperto in quest'area, da qui si passa al lavoro vero.

Intelligenza artificiale per aziende GEO e AI Search Optimization Integrazioni CRM e automazioni

Guide e articoli su questo tema

Bandi e contributi

I progetti di intelligenza artificiale sono fra i più finanziati dai bandi per l'innovazione. Guarda i bandi aperti

VALUTAZIONE CORRETTA

Dove finisce quello che so

Sette corsi sono sette corsi. Bastano per progettare e mandare in produzione integrazioni AI di livello applicativo; non fanno di me un ricercatore di machine learning. Se un progetto richiede di addestrare un modello proprietario su un dominio complesso, te lo dico e ti indirizzo a chi lo fa di mestiere.

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Domande frequenti

L'IA serve alla mia azienda?

Forse no, ed è una risposta che vale il tempo di sentirla. Serve quando c'è un compito ripetitivo che richiede di interpretare qualcosa — un testo, un'immagine, una richiesta — e il volume è abbastanza alto da giustificare il lavoro. Se il volume è basso o la regola è netta, un'automazione normale è più veloce, più economica e più affidabile.

I miei dati finiscono dentro un modello di qualcun altro?

Dipende da come è costruita l'integrazione, ed è una decisione che va presa all'inizio, non dopo. Si può lavorare in modi che non espongono i dati dei clienti a servizi esterni: costa un po' di più e va deciso prima, perché rifarlo dopo significa rifare tutto.

Come faccio a fidarmi di quello che risponde?

Non ti fidi: si progetta perché l'output sia verificabile. Ogni risposta deve poter essere ricondotta a un dato che c'è, e nei casi che contano davvero passa comunque da una persona prima di arrivare al cliente.

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