Tecniche Analitiche

Progetto Valore Esponenziale

TECNICHE ANALITICHE

Questi corsi si propongono di sondare e analizzare dati, informazioni, acquisire scenari per strutturare poi strategie d’impresa o organizzazione di processi interni. Affinano lo sguardo panoramico su un ambiente e permette poi di comprenderlo nei dettagli andando a trovarne criticità per poterle migliorare e rendere fluide.
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Elenco dei corsi disponibili

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Intelligenza Artificiale e Machine Learning

Comprendere la struttura ed i principi degli algoritmi di Machine Learning

Descrizione:

  • Introduzione all’intelligenza artificiale/ machine learning
  • Preparazione dei dati: discretizzazione, pulizia, dati mancanti, selezione delle variabili
  • Dati temporali (serie storiche)
  • Apprendimento supervisionato
  • Valutazione empirica dei classificatori
  • Elementi di bias-variance decomposition, classificazione cost-sensitive
  • Test statistici di confronto
  • Introduzione alle reti Bayesiane
  • Grafi causali, d-separazione, probabilità condizionata
  • Esempi di casi pratici

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Introduzione all’Intelligenza Artificiale per le imprese

Fornire ai partecipanti una chiara panoramica di cosa è l’Intelligenza Artificiale e le sue principali applicazioni pratiche.

Descrizione:

  • Scenario innovativo
  • Cos’è l’Intelligenza artificiale?
  • Quali tecnologie di AI?
  • Un diverso paradigma e regole del gioco
  • Perché Oggi?
  • A cosa serve l’AI?
  • Cosa fa per le imprese e le persone?
  • Per quali settori?
  • Come adottare l’AI nella propria azienda: i primi passi
  • Importanza dei dati
  • Chatbot e assistenti virtuali
  • Integrazioni con altre tecnologie
  • Esempi applicativi

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Principi di calcolo delle probabilità e statistica

Conoscere i principi del calcolo delle probabilità e della statistica

Calcolo delle probabilità:

  • Variabili aleatorie e funzione di probabilità
  • Media, varianza e momenti di variabili aleatorie
  • Distribuzioni discrete e continue
  • Statistica descrittiva: definizioni e applicazioni
  • Statistica inferenziale: definizioni e applicazioni
  • Misure statistiche: media, moda, mediana, quartili, skewness
  • Distribuzioni condizionate
  • Correlazione

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Tecniche di storytelling con i dati

Esplorare tecniche, strumenti e accorgimenti per rendere più efficaci le relazioni basate sui dati

Descrizione:

  • Identificare l’audience
  • Scegliere il grafico adatto
  • Focalizzare l’attenzione
  • Tecniche di storytelling
  • Casi applicativi

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Tecniche di ricerca operativa

Il corso ha l’obiettivo di fornire la cultura e gli strumenti metodologici di base per analizzare e risolvere problemi di ottimizzazione attraverso modelli di programmazione matematica. L’utente sarà in grado di formulare e risolvere problemi di programmazione lineare, conoscerà i problemi e gli algoritmi fondamentali di ottimizzazione su rete e gli elementi di base di ottimizzazione combinatoria.

Descrizione:

  • Introduzione alla Ricerca Operativa
  • Richiami di Algebra Vettoriale
  • Programmazione Lineare Canonica Standard
  • Risoluzione Grafica
  • Teorema della Rappresentazione
  • Matrici di Base e Teorema Fondamentale della PL
  • Simplesso
  • Dualità
  • Analisi di Sensitività
  • Grafi
  • Cammini Minimi
  • Problema del Flusso Massimo
  • Problema del Trasporto
  • Programmazione Lineare Intera
  • Algoritmo del Branch and Bound

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Come ottimizzare prodotto e processo

Fornire gli elementi necessari per impostare correttamente un problema di ottimizzazione (individuazione del flusso di informazioni, definizione di un modello parametrico, definizione degli obiettivi, definizione dei vincoli).

Descrizione:

  • Introduzione all'ottimizzazione
  • Introduzione alla pianificazione di esperimenti (DOE)
  • Algoritmi di ottimizzazione
  • Esempi di applicazioni
  • Le superfici di risposta
  • Ottimizzazione multiobiettivo (tecniche di supporto alle decisioni)
  • Ottimizzazione con incertezza

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Progettare con la simulazione numerica

Fornire una panoramica ampia, completa e di immediata fruibilità sulla simulazione; consentire al partecipante di capire quando e come la simulazione può entrare nel processo aziendale

Descrizione:

  • Perché si utilizza la simulazione
  • Come funziona: Le equazioni della fisica
  • Tipologie di simulazioni: FEM, CFD, 1D, Acustica, Termica
  • Ottimizzazione
  • Dati necessari per svolgere una simulazione
  • Risorse hardware necessarie
  • Software per la simulazione
  • Prove sperimentali vs simulazione
  • Normative
  • Contributi e finanziamenti in ambito I4.0

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Tecniche per la ricerca sociale

Metodi e strumenti per condurre indagini finalizzate a ricerche di mercato, analisi dei fabbisogni, customer care

Descrizione:

  • La logica della ricerca sociale
  • La rilevazione dei dati: tecniche quantitative
  • Causalità ed esperimento
  • L’inchiesta campionaria
  • La tecnica delle scale
  • Le fonti statistiche ufficiali
  • Il campionamento
  • La rilevazione dei dati: tecniche qualitative
  • L’osservazione
  • L’intervista
  • L’uso dei documenti
  • L’analisi dei dati
  • L’analisi monovariata
  • L’analisi bivariata

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Introduzione al metodo degli elementi finiti

Comprendere il metodo di verifica virtuale che permette di analizzare le prestazioni del prodotto o della macchina in fase di progettazione prima di ave realizzato il prototipo.

Descrizione:

  • Origini del metodo, evoluzione degli strumenti
  • Impostazione dell’analisi
  • Tipologie di analisi
  • Analisi dei risultati
  • Esempi applicativi e scopo delle analisi

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