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AI Act

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP)

Certified Artificial Intelligence Professional (CAIP). Verifica formati, prerequisiti, servizi inclusi e condizioni di certificazione prima di prenotare.

PECBExpert5 giorniLiveSelf-pacedIn-house
  • Guidato da professionisti, erogato da un CISO in attività
Christophe Mazzola

Tenuto da

Christophe Mazzola

Practicing CISO · Founder of Cyber Academy

Vedi il profilo completo →

Per chi

Adatto se lei è.

  • ✓Professionisti AI attivamente coinvolti nello sviluppo e nell'implementazione di tecnologie AI
  • ✓Professionisti AI esperti che desiderano aggiornarsi sulle tendenze emergenti e rafforzare le competenze di leadership
  • ✓Data scientist focalizzati sullo sviluppo e l'ottimizzazione di modelli AI
  • ✓IT manager che supervisionano progetti e iniziative AI nelle proprie organizzazioni
  • ✓Responsabili del rischio e della compliance che gestiscono i rischi legati all'AI e la conformità normativa
  • ✓Executive quali CIO, CEO e COO che prendono decisioni strategiche che coinvolgono l'AI
  • ✓Professionisti che puntano a ricoprire ruoli AI di livello executive e che necessitano di una comprensione globale del settore

Valutazione onesta

NON adatto. Quando saltarlo.

Preferiamo che tenga i suoi soldi piuttosto che acquistare il percorso sbagliato.

  • ✗I principianti assoluti senza esperienza di programmazione o background AI potrebbero trovare il ritmo delle giornate dal Day 2 in poi impegnativo senza uno studio autonomo preliminare
  • ✗I professionisti che cercano una specializzazione approfondita in un'unica sotto-disciplina dell'AI, come la ricerca avanzata in NLP, troveranno il corso orientato all'ampiezza piuttosto che alla specializzazione
  • ✗Chi cerca solo una panoramica manageriale non tecnica potrebbe trovare le sessioni su machine learning e deep learning più dettagliate del necessario

Risultati

Cosa sarà in grado di fare

  • 1Spiegare i principi fondamentali dell'AI e descrivere come l'AI viene applicata in diversi domini
  • 2Condurre analisi dei dati e produrre visualizzazioni a supporto del processo decisionale nei progetti AI
  • 3Applicare tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo a problemi pratici
  • 4Implementare architetture di reti neurali, incluse le reti neurali convoluzionali, per task di deep learning
  • 5Descrivere il funzionamento dei sistemi di natural language processing e delle metodologie di computer vision
  • 6Spiegare il ruolo della robotica e dei sistemi esperti nell'automazione guidata dall'AI
  • 7Identificare i rischi legati all'AI e applicare misure di compliance per mitigarli
  • 8Sviluppare strategie di AI etica allineate ai valori organizzativi e alle normative applicabili

Programma

Giorno per giorno

Giorno 1Fondamenti di AI e analisi dei dati

  • Principi fondamentali e applicazioni dell'AI

    Questo modulo introduce i concetti fondamentali dell'intelligenza artificiale, coprendo la sua storia, i principali paradigmi e i domini in cui l'AI è attualmente applicata.

  • Tecniche di analisi e visualizzazione dei dati

    I partecipanti imparano come eseguire analisi dei dati di base e creare visualizzazioni significative che forniscano gli insight necessari per guidare lo sviluppo e la valutazione dei progetti AI.

Entro fine giornata

  • • Spiegare cosa è l'AI e mapparne le principali aree di applicazione
  • • Produrre visualizzazioni dei dati che evidenzino insight operativi per i progetti AI
Giorno 2Machine Learning

  • Apprendimento supervisionato e non supervisionato

    Questo modulo copre le basi teoriche e l'applicazione pratica degli algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato, inclusi la selezione del modello, l'addestramento e la valutazione.

  • Apprendimento per rinforzo

    I partecipanti esplorano come il reinforcement learning consente agli agenti AI di apprendere comportamenti ottimali attraverso l'interazione con un ambiente, inclusi gli algoritmi chiave e i casi d'uso.

Entro fine giornata

  • • Costruire e valutare modelli di machine learning utilizzando approcci supervisionati e non supervisionati
  • • Descrivere come il reinforcement learning si differenzia dagli altri paradigmi di ML e dove è applicabile
Giorno 3Deep Learning e Natural Language Processing

  • Reti neurali e architetture di deep learning

    Questo modulo esamina come sono strutturate le reti neurali, come vengono addestrate e come architetture avanzate di deep learning come le reti neurali convoluzionali ne estendono le capacità.

  • Sistemi di Natural Language Processing

    I partecipanti acquisiscono una comprensione di come i sistemi NLP elaborano, interpretano e generano il linguaggio naturale, incluse le tecniche fondamentali e le principali applicazioni nel mondo reale.

Entro fine giornata

  • • Implementare una rete neurale di base e spiegare come una CNN elabora i dati in input
  • • Descrivere i componenti chiave di una pipeline NLP e le loro funzioni
Giorno 4Computer Vision, Robotica, Sicurezza AI, Strategia AI, Governance e Gestione del Rischio

  • Computer Vision e Robotica

    Questo modulo introduce le metodologie di computer vision per l'interpretazione dei dati visivi e spiega come la robotica e i sistemi esperti vengono utilizzati per abilitare l'automazione guidata dall'AI.

  • Sicurezza AI e gestione del rischio

    I partecipanti imparano a identificare le minacce alla sicurezza specifiche dell'AI, ad applicare misure di mitigazione del rischio e a garantire la conformità alle normative pertinenti che regolano i sistemi AI.

  • Etica AI, Governance e Strategia

    Questo modulo illustra come sviluppare strategie di AI etica, stabilire framework di governance e allineare le iniziative AI ai valori organizzativi e alle aspettative della società.

Entro fine giornata

  • • Identificare le vulnerabilità di sicurezza nei sistemi AI e descrivere le contromisure appropriate
  • • Redigere una strategia di governance ed etica AI allineata ai requisiti organizzativi e normativi
  • • Collegare i concetti di computer vision e robotica a scenari pratici di automazione
Giorno 5Consolidamento e preparazione all'esame

  • Revisione delle conoscenze interdisciplinari

    Questa sessione riprende tutti e sette i domini di competenza esaminati durante la settimana, aiutando i partecipanti a consolidare la comprensione e a identificare le aree che richiedono ulteriore revisione prima della valutazione.

  • Orientamento all'esame e sessione Q&A

    I partecipanti ricevono una panoramica della struttura dell'esame PECB Certified Artificial Intelligence Professional e hanno l'opportunità di affrontare eventuali domande in sospeso prima di sostenere la prova.

Entro fine giornata

  • • Identificare le lacune personali di conoscenza in tutti e sette i domini di competenza CAIP
  • • Affrontare l'esame con chiarezza rispetto al suo ambito e alla sua struttura

Sessioni pubbliche

Prossime sessioni pubbliche

Coorti ad iscrizione aperta. Scelga una data e prenoti il suo posto. Preferisce una coorte privata per il suo team? Richiedi un preventivo in-house.

Nessuna coorte live confermata al momento. Può comunque:

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Approfondimento

Tutto ciò che è incluso in questa certificazione

Il dettaglio dietro il titolo. Legga al suo ritmo. Ogni sezione risponde a una domanda che riceviamo nelle discovery call.

  • Giorno 1: Fondamenti di IA e analisi dei dati
  • Giorno 2: Machine Learning
  • Giorno 3: Deep Learning e Natural Language Processing
  • Giorno 4: Computer Vision, Robotics, strategia IA, governance e gestione del rischio
  • Giorno 5: Esame di certificazione
  • Dominio 1: Concetti e principi fondamentali dell'intelligenza artificiale
  • Dominio 2: Analisi dei dati e visualizzazione
  • Dominio 3: Costruzione di modelli di Machine Learning
  • Dominio 4-5: Concetti di Deep Learning e NLP
  • Dominio 6-7-8: Conoscenza e applicazione di Computer Vision, Robotics e sistemi esperti
  • Dominio 9: Rischio IA, privacy e conformità
  • Dominio 10: Etica IA, governance, strategia

Elenco degli esami PECB

Regole e politiche d'esame

I nostri corsi di formazione sono disponibili in diversi formati di erogazione per soddisfare le Sue esigenze. Si noti che il prezzo varia in base al formato selezionato. Alcune opzioni, come le classi in diretta o in presenza, possono richiedere un preventivo personalizzato in base alla disponibilità e alla logistica.

  • Le spese di certificazione e d'esame sono incluse nel prezzo del corso di formazione.
  • Ai partecipanti verrà fornito il materiale didattico del corso, composto da oltre 400 pagine di informazioni, esempi pratici, esercizi e quiz.
  • Ai partecipanti che avranno seguito il corso verrà rilasciata un'attestazione di completamento del corso equivalente a 31 crediti CPD (Continuing Professional Development).
  • I candidati che hanno completato il corso ma non hanno superato l'esame possono ripetere l'esame una volta gratuitamente entro un periodo di 12 mesi dalla data iniziale dell'esame.

Perché partecipare?

  • Comprendere e navigare le ultime tendenze e tecnologie IA.
  • Costruire e ottimizzare sistemi IA che guidano l'innovazione.
  • Affrontare sfide critiche come il bias dell'IA, i problemi di privacy e la conformità.
  • Allineare strategicamente le soluzioni IA agli obiettivi organizzativi per massimizzare il valore.

A chi è rivolto?

  1. Professionisti IA attivamente coinvolti nello sviluppo e nell'implementazione di tecnologie IA
  2. Professionisti IA esperti che desiderano approfondire le proprie conoscenze, aggiornarsi sulle ultime tendenze e affinare le proprie capacità di leadership
  3. Data Scientist responsabili dello sviluppo e dell'ottimizzazione di modelli IA
  4. IT Manager che supervisionano progetti e iniziative IA all'interno delle proprie organizzazioni
  5. Appassionati di IA che aspirano a ricoprire ruoli di leadership, come project manager IA o strateghi IA
  6. Responsabili del rischio e della conformità incaricati di gestire i rischi connessi all'IA e di garantire la conformità alle normative
  7. Dirigenti, tra cui CIO, CEO e COO, che svolgono un ruolo cruciale nei processi decisionali relativi all'IA
  8. Professionisti che mirano a ruoli IA di livello esecutivo e necessitano di una comprensione completa delle tecnologie IA e delle loro applicazioni

Obiettivi di apprendimento

  1. Illustrare i principi fondamentali dell'IA e le sue diverse applicazioni.
  2. Condurre analisi dei dati e creare visualizzazioni significative a supporto dei progetti IA.
  3. Applicare tecniche di Machine Learning a problemi reali, incluso l'apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo.
  4. Implementare reti neurali semplici e architetture avanzate di Deep Learning come le CNN.
  5. Comprendere i sistemi NLP e le metodologie di Computer Vision.
  6. Comprendere la robotica e i sistemi esperti per l'automazione guidata dall'IA.
  7. Identificare e mitigare i rischi dell'IA garantendo al contempo la conformità alle normative.
  8. Sviluppare strategie IA etiche allineate ai valori organizzativi e alle esigenze della società.

Approccio didattico

  • Curriculum completo: il corso combina conoscenze teoriche ed esempi reali per garantire ai partecipanti l'acquisizione di concetti IA sia fondamentali che avanzati.
  • Esercitazioni pratiche: attività e progetti hands-on simulano scenari reali, consentendo ai partecipanti di applicare efficacemente le proprie competenze.
  • Apprendimento interattivo: discussioni di gruppo e attività collaborative per un coinvolgimento più profondo e un'esperienza di apprendimento condivisa.
  • Preparazione alla certificazione: il corso include quiz ed esercizi strettamente allineati al formato dell'esame di certificazione.

FAQ

Le domande che fanno sempre gli acquirenti

La partecipazione a questa formazione conferisce automaticamente la certificazione CAIP?+

No. Completare il corso di formazione significa aver partecipato a tutte le sessioni didattiche, ma non conferisce la credenziale PECB Certified Artificial Intelligence Professional. Per ottenere la certificazione, è necessario superare separatamente l'esame PECB CAIP e soddisfare i requisiti della credenziale PECB, che includono attività di esperienza professionale rilevante.

Cyber Academy eroga il programma di formazione. L'esame e la certificazione sono gestiti interamente da PECB; i candidati devono consultare PECB direttamente per i requisiti e le procedure aggiornate.

Quanto è ampio il contenuto tecnico e sono richieste competenze di programmazione?+

Il corso copre un'ampia gamma di temi AI, dall'analisi dei dati e il machine learning fino al deep learning, NLP, computer vision e governance AI. Il programma è progettato per offrire ai professionisti sia comprensione tecnica sia prospettiva strategica.

È consigliabile avere una conoscenza generale della programmazione di base, ma il corso non è un programma di ingegneria del software. I partecipanti che non sono sviluppatori potranno comunque interagire in modo significativo con i contenuti di governance, rischio, etica e strategia trattati nelle giornate successive.

Quali domini di competenza copre l'esame PECB CAIP?+

Secondo PECB, l'esame affronta sette domini: concetti e principi fondamentali dell'AI; analisi e visualizzazione dei dati; costruzione di modelli di machine learning; deep learning e natural language processing; computer vision e robotica; sicurezza AI; etica AI, governance e strategia.

Per informazioni sul formato dell'esame, le lingue disponibili e le modalità di svolgimento, i candidati devono fare riferimento all'elenco ufficiale degli esami PECB e alle relative regole e politiche.

Il corso è orientato maggiormente alle competenze tecniche o alla leadership e alla governance?+

Il corso copre deliberatamente entrambe le dimensioni. Le giornate 1, 2 e 3 sono più orientate alla tecnica, coprendo analisi dei dati, machine learning, deep learning e NLP. La giornata 4 si sposta su temi applicati tra cui sicurezza AI, strategia etica e governance, rendendo il programma rilevante sia per i professionisti sia per i leader.

Questa ampiezza è intenzionale, poiché la credenziale CAIP è rivolta a professionisti che devono operare efficacemente in contesti AI sia tecnici sia strategici.

Quali attività di esperienza professionale sono riconosciute per la credenziale CAIP?+

Secondo PECB, le attività riconosciute includono: analisi dei dati fondamentale, visualizzazione e preprocessing; implementazione di modelli di machine learning supervisionati e non supervisionati; attività pratica con i concetti di deep learning; sviluppo o applicazione di framework di governance AI, etica e gestione del rischio che promuovano trasparenza, equità e compliance.

I candidati devono verificare direttamente con PECB i requisiti aggiornati della credenziale, poiché questi possono essere aggiornati nel tempo.

Passo successivo

Dove porta questo percorso

Guida pillar

Leggi la guida completa su AI Act

EU AI Act readiness work for providers and deployers across the four risk tiers.

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Tenuto da un CISO in attività. Prezzi e condizioni d'esame mostrati fin dall'inizio.

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