Intelligenza Artificiale, Innovazione e Trasformazione Digitale

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Luiss: nuova cattedra in “AI & Climate Change”

L’università Luiss Guido Carli ha presentato un nuovo corso accademico in “AI & Climate Change” che, a partire dal prossimo anno accademico formerà, per la prima volta in Italia e in Europa, profili professionali in grado di applicare le potenzialità dell’Intelligenza Artificiale alle sfide ambientali, con particolare riguardo alla prevenzione e alla gestione delle emergenze climatiche, all’ottimizzazione delle infrastrutture, comprese quelle idriche, e allo sviluppo di strategie per analizzare e mitigare gli impatti ecologici sugli ecosistemi.

Come integrare l’Intelligenza Artificiale nella vostra routine quotidiana

L’approccio all’Intelligenza Artificiale (AI) può essere paragonato al film “La strana coppia” del 1968, con Jack Lemmon e Walter Matthau1. Nel film, due amici con abitudini diametralmente opposte sono costretti a convivere: Felix Ungar (Jack Lemmon), maniacale dell’ordine e della pulizia, e Oscar Madison (Walter Matthau), disordinato e approssimativo (che, più o meno, potrebbe somigliare al sottoscritto).

Quando ci si approccia all’AI, spesso si devono cambiare le proprie abitudini di pensiero. Come Felix e Oscar che devono adattarsi l’uno all’altro per convivere, così chi si approccia all’Intelligenza Artificiale deve adattarsi a nuovi modi di pensare e di lavorare. L’AI, infatti, richiede un approccio basato su dati e algoritmi, piuttosto che su intuizioni personali.

Per i piu’ giovani Jack Lemmon e Walter Matthau hanno recitato insieme in numerosi film, formando una delle coppie più affiatate e amate del cinema americano. Tra i loro film più noti, oltre a “La strana coppia”, ci sono “Grumpy Old Men” e il suo sequel “Grumpier Old Men”, in cui interpretano due vicini di casa in età avanzata che si contendono l’amore della stessa donna. Questi film, come “La strana coppia”, sono caratterizzati da un umorismo pungente e da una grande alchimia tra i due attori, un po’ come quella che c’è tra me e l’altro co-founder di Rivista.AI.

Il primo passo per creare un’abitudine è renderla evidente. Quando si tratta di intelligenza artificiale, significa renderla facilmente accessibile e visibile nel tuo ambiente quotidiano. Ecco alcune idee su come rendere l’AI più presente nella tua vita:

  • Aggiungete un pulsante ChatGPT al tuo Stream Deck;
  • Inserite i vostri strumenti IA preferiti nella barra degli strumenti del vostro browser;
  • Impostate il vostro strumento AI preferito come homepage del vostro browser;
  • Posizionate ChatGPT sulla schermata iniziale del vostro telefono.
  • Configurate un comando vocale Siri per attivare ChatGPT;
  • Aggiungete un tag NFC alla scrivania che apre la tua app AI preferita quando viene toccato;
  • Iniziate ogni giornata chiedendo al vostro strumento AI un riepilogo del vostro programma, aggiornamenti di notizie o di affrontare la prima attività nella vostra lista di cose da fare;
  • Aggiungete un post-it sulla vostra scrivania con un promemoria divertente come “Claude è affascinante”.

Il prossimo passo è rendere l’abitudine attraente. Le abitudini tendono a persistere quando sono associate a emozioni ed esperienze positive. Ecco alcuni suggerimenti su come rendere l’uso dell’AI più piacevole:

  • Durante una passeggiata di 30-60 minuti, dettare e-mail o attività a Otter AI;
  • Mentre vi truccate, fate una conversazione completa con ChatGPT Voice;
  • Usate Speechify per leggere ad alta voce gli articoli mentre siete in viaggio o mentre mangiate;
  • Ogni mattina, mentre la colazione si sta riscaldando, affidate la vostra lista di cose da fare all’Intelligenza Artificiale.

Infine, rendete l’abitudine semplice. Ridurre l’attrito è fondamentale per formare abitudini durature. Ecco alcuni modi per semplificare l’uso dell’AI:

  • Create una libreria di prompt precompilati o procedure operative standard (SOP) per gli strumenti o le attività di Intelligenza Artificiale più utilizzati;
  • Usate assistenti ad attivazione vocale per accedere agli strumenti di Intelligenza Artificiale a mani libere, facilitando il multitasking;
  • Usate strumenti di automazione basati sull’AI per semplificare le attività ripetitive;
  • Installate la versione dell’app mobile per gli strumenti AI che utilizzate in modo da non doverli aprire nel browser;
  • Integrate gli strumenti AI direttamente nelle piattaforme che già utilizzate, come Slack, Trello o client di posta elettronica;
  • Create scorciatoie da tastiera per attivare strumenti o script AI.

Ricordate, la chiave per formare un’abitudine è la costanza. Quindi, iniziate da qualcosa di piccolo, rendetelo divertente e mantenetelo semplice!

Per rafforzare l’abitudine all’uso dell’Intelligenza Artificiale, è importante provare un senso di soddisfazione e realizzazione quando la si utilizza. È puro condizionamento umano. Occorre rinforzare il tuo comportamento.

Potete:

  • Condividere i vostri risultati basati sull’Intelligenza Artificiale con la vostra rete;
  • Condividere le creazioni IA sui social media e chiedere feedback;
  • Creare un sistema di ricompensa per voi stessi (es: dopo aver risparmiato una certa quantità di tempo utilizzando l’Intelligenza Artificiale, potete prendere un maritozzo (se siete a Roma) con il caffè mattutino.

Il divario tra chi utilizza l’Intelligenza Artificiale e chi no si sta allargando in modo preoccupante. Come persona coinvolta nel campo dell’Intelligenza Artificiale, sto assistendo a questa tendenza e sono determinato a dare il mio contributo per colmare questo divario.

Non sto sostenendo l’uso dell’Intelligenza Artificiale per tutto (non inserite il vostro Codice Fiscale su ChatGPT!), ma sto esortando tutti a familiarizzare con questa tecnologia con la rapidità con la quale il nostro mondo si sta trasformando.

La rivoluzione dell’Intelligenza Artificiale non è solo alle porte: sta già rivoluzionando il mercato del lavoro. Ad esempio, l’AI sta già trasformando settori come la sanità, dove gli algoritmi di apprendimento automatico possono aiutare a diagnosticare malattie, e il settore finanziario, dove l’AI può prevedere le tendenze del mercato.

In futuro, l’esperienza con l’Intelligenza Artificiale diventerà un fattore chiave nelle decisioni di assunzione, promozione e persino nella creazione di ricchezza. Ad esempio, le aziende potrebbero dare la preferenza ai candidati con competenze in Intelligenza Artificiale, e coloro che sono in grado di utilizzare l’AI per migliorare l’efficienza o generare nuove idee potrebbero avere maggiori opportunità di avanzamento di carriera.

Se il messaggio di questa articolo e spero di Rivista.AI non è ancora chiaro, eccolo: più ci impegniamo con l’Intelligenza Artificiale, meglio saremo attrezzati per affrontare le sfide e le opportunità future.

Coloro che seguono questa Rivista hanno un vantaggio. Ricevere consigli pratici, approfondimenti reali e azioni concrete da intraprendere. Condividete pure queste informazioni con la vostra famiglia, i vostri amici e i vostri colleghi.

Iniziate in piccolo, rendetelo divertente e osservate come la vostra abitudine all’utilizzo dell’Intelligenza Artificiale cresca. Ad esempio, potreste iniziare a utilizzare un assistente virtuale per organizzare il vostro calendario o potreste iniziare a utilizzare strumenti di analisi dei dati basati sull’AI per migliorare le vostre decisioni aziendali. Ricordate, ogni piccolo passo conta!

Se questi suggerimenti sono stati in grado di cambiare il modo in cui utilizzate l’Intelligenza Artificiale, fatemelo sapere [mail: redazione@rivista.ai].

PS: la Redazione di Rivista.AI non ha nessuno accordo commerciale con gli esempi citati, se li he comperati…


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10 corsi gratuiti offerti da IBM per una carriera nel settore dell’IT

Dai fondamenti dell’Intelligenza Artificiale al Machine Learning, dai linguaggi di programmazione come Phyton alla cybersecurity, dai database relazionali agli analytics, dal supporto tecnico allo sviluppo software, sono molti i corsi totalmente gratuiti messi a disposizione da IBM tramite la piattaforma di e-learning Coursera.

Ne abbiamo selezionati 10 da non perdere per acquisire o migliorare le proprie skill professionali:

1. IBM AI Engineering

L’Intelligenza Artificiale sta rivoluzionando intere industrie, cambiando il modo in cui le aziende di tutti i settori sfruttano i dati per prendere decisioni. Per rimanere competitive, le organizzazioni hanno bisogno di ingegneri AI qualificati che utilizzino metodi all’avanguardia come gli algoritmi di apprendimento automatico e le reti neurali di apprendimento profondo per fornire informazioni azionabili basate sui dati alle loro aziende. Questo corso è stato progettato per fornire gli strumenti necessari per avere successo nella carriera di ingegneri di intelligenza artificiale o di machine learning. Imparerete i concetti fondamentali dell’apprendimento automatico e del deep learning, utilizzando linguaggi di programmazione come Python.

Link per l’iscrizione

2. IBM Machine Learning

Il Machine Learning è una delle competenze più richieste per i lavori legati alle moderne applicazioni di AI, un settore in cui le assunzioni sono cresciute del 74% all’anno negli ultimi quattro anni (fonte: LinkedIn). Questo Certificato Professionale di IBM è rivolto a chiunque sia interessato a sviluppare competenze ed esperienze per intraprendere una carriera nel Machine Learning e sfruttare i principali tipi di Machine Learning.

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3. IBM Cybersecurity Analyst

Certificato professionale Analista IBM per la sicurezza informatica. Se vi interessa una carriera nella cybersecurity. Il corso aiuta ad acquisire competenze pronte per un ruolo richiesto nel settore, senza bisogno di lauree o esperienze precedenti.

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4. IBM Data Science

Certificato professionale Scienza dei dati IBM. Per una carriera come Data Science Manager, il corso è strutturato per sviluppare le competenze richieste e l’esperienza pratica in soli 5 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.

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5. IBM Data Analyst

Certificato professionale di Analista dei Dati. Con questo corso è possibile acquisire le competenze richieste e l’esperienza pratica in soli 4 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.

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6. IBM Full Stack Software Developer

Certificato professionale di sviluppatore software IBM full stack. Il corso vi fornirà tutte le competenze chiave e il know-how tecnico per avviare la vostra carriera come sviluppatori di applicazioni cloud native full-stack. Guidati dagli esperti di IBM, imparerete a costruire le vostre applicazioni basate sul cloud e a lavorare con le tecnologie che le supportano.
Per iniziare questo programma non è richiesta alcuna esperienza di programmazione o background Cloud.

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7. IBM Data Engineering

Certificato professionale Ingegneria dei dati IBM. Il corso è pensato per aquisire le competenze richieste e l’esperienza pratica in meno di 5 mesi. Creare, progettare e gestire i database relazionali e ad applicare i concetti di amministrazione dei database (DBA) a RDBMS come MySQL, PostgreSQL e IBM Db2. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.

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8. IBM Data Analytics with Excel and R

Certificato professionale IBM Data Analytics con Excel e R. Per chi è interessato ad una carriera nell’analisi dei dati. Tramite il corso si acquisiranno le competenze richieste e l’esperienza pratica in meno di 3 mesi. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.

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9. IBM DevOps and Software Engineering

Certificato professionale IBM DevOps e Ingegneria del software per una carriera in DevOps e Ingegneria del Software. Il corso consente di padroneggiare DevOps, Agile, Scrum, CI/CD e Cloud Native con competenze pratiche e pronte per il lavoro.

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10. IBM Technical Support

Certificato professionale Assistenza IT IBM per una carriera come specialista dell’assistenza IT. Non è richiesta alcuna esperienza precedente.

Link per l’iscrizione

Linguaggi di programmazione: alla scoperta di Phyton

Python è un linguaggio di programmazione ad alto livello, versatile e potente, che ha guadagnato una notevole popolarità nella comunità informatica. Creato da Guido van Rossum e rilasciato per la prima volta nel 1991, Python è stato progettato con un focus sulla leggibilità del codice e sulla facilità d’uso, rendendolo adatto sia per principianti che per sviluppatori esperti.

Cos’è Python?

Python è un linguaggio interpretato, il che significa che il suo codice sorgente non viene compilato in un linguaggio macchina eseguibile, ma viene interpretato direttamente da un interprete Python. Questo aspetto lo rende particolarmente adatto per lo sviluppo rapido di applicazioni e per la prototipazione.

Ambiti di Applicazione:

  1. Sviluppo Web: Python è ampiamente utilizzato per lo sviluppo di siti web e applicazioni web. Framework come Django e Flask semplificano la creazione di applicazioni robuste e scalabili;
  2. Analisi dei Dati: Grazie a librerie potenti come NumPy, Pandas e Matplotlib, Python è uno strumento di elezione per l’analisi e la manipolazione dei dati. È ampiamente utilizzato in ambiti come data science e machine learning;
  3. Automazione e Scripting: Python è ideale per l’automazione di compiti ripetitivi e lo scripting di sistemi. Molte attività di amministrazione di sistema possono essere semplificate utilizzando Python;
  4. Intelligenza Artificiale e Machine Learning: Python è diventato uno dei linguaggi principali per lo sviluppo di applicazioni di intelligenza artificiale e machine learning. Framework come TensorFlow e PyTorch sono ampiamente utilizzati per la creazione di modelli di apprendimento automatico;
  5. Sviluppo di Giochi: Pygame è una libreria Python che consente lo sviluppo di giochi 2D. Anche se non è la scelta principale per giochi complessi, è ottimo per progetti più semplici.

Caratteristiche Principali:

  1. Sintassi Chiara e Leggibile: La sintassi di Python è progettata per essere chiara e leggibile, facilitando la comprensione del codice anche per chi è alle prime armi nella programmazione;
  2. Vasta Libreria Standard: Python offre una libreria standard ricca di moduli e pacchetti che coprono una vasta gamma di funzionalità, riducendo la necessità di scrivere codice da zero per molte operazioni comuni;
  3. Community Attiva: Python gode di una vasta e attiva comunità di sviluppatori. Ciò significa che ci sono molte risorse online, forum e tutorial disponibili per aiutare i programmatori a superare eventuali ostacoli;
  4. Multi-Paradigma: Python supporta sia la programmazione orientata agli oggetti che quella procedurale, offrendo flessibilità agli sviluppatori nel scegliere lo stile di programmazione più adatto al loro progetto.

Python è un linguaggio di programmazione potente e flessibile con una vasta gamma di applicazioni. La sua sintassi chiara e la ricca libreria standard lo rendono adatto sia per progetti di piccole dimensioni che per applicazioni complesse in settori diversi.

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