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In sintesi

2026-03-12T08:30:00
08:30

Inizio corso
12.03.2026

Orario
08:30 - 13:30

09:30 - 14:30

Codice corso
7/2216

Quota partecipazione
190,00€

Termine per la registrazione
10. Marzo 2026

Luogo
Online

AC

Antonio Corrias

È Senior Partner di Advanced Smart Solutions e vanta oltre 30 anni di esperienza nella formazione manageriale e nello sviluppo delle competenze di leadership. Nel corso della sua carriera ha supportato e accompagnato centinaia di manager e dirigenti di aziende italiane e multinazionali. La sua pluriennale esperienza sul campo comprende in particolare le aree del management, della leadership, dello sviluppo strategico e della trasformazione digitale. In qualità di trainer e consulente esperto, coniuga solide competenze professionali con una profonda conoscenza delle sfide che caratterizzano le aziende moderne. Inoltre, si occupa intensamente degli impatti e delle possibilità di applicazione dell’Intelligenza Artificiale nel contesto aziendale.

Davide Berardino

Davide Berardino

È attivo da oltre 15 anni nei settori del marketing e delle vendite e vanta una vasta esperienza nella collaborazione con aziende locali e internazionali. In qualità di Digital Entrepreneur e consulente, unisce una solida esperienza pratica nei settori del marketing, delle vendite, della tecnologia e dello sviluppo strategico d’impresa. Tra le sue principali aree di competenza rientrano il marketing B2B, la lead generation e la demand generation, la strategia di marketing, il sales management, la trasformazione digitale e la gestione di progetti. La sua pluriennale esperienza gli consente di trasmettere tematiche complesse in modo concreto e orientato alla pratica, sviluppando soluzioni mirate per le sfide delle aziende moderne.

CTM GmbH Srl

Referente corso: Elisabetta Bartocci
e.bartocci@confindustria.bz.it

Intelligenza Artificiale e Trasformazione Digitale nelle Imprese - Modulo Machine Learning e analisi predittiva

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Siamo spiacenti, ma il termine di registrazione per questo corso é scaduto

Destinatari

Riservato alle aziende associate a Confindustria Alto Adige
Imprenditrici e imprenditori, manager e responsabili di funzione (HR, marketing, amministrazione, operations) interessati a comprendere e applicare l’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali.

Prerequisiti

Non sono richieste competenze tecniche pregresse. È preferibile avere familiarità con i principali processi aziendali (amministrazione, marketing, produzione, customer care).

Obiettivi

Fornire una comprensione chiara e applicativa dei principi base del Machine Learning e dell’analisi predittiva, sviluppando la capacità di interpretare i risultati dei modelli per supportare decisioni aziendali data-driven.

Al termine del modulo i partecipanti saranno in grado di:
•    Comprendere i concetti fondamentali di Machine Learning e le principali tipologie di modelli.
•    Riconoscere le principali applicazioni predittive in ambito aziendale (previsione della domanda, churn, manutenzione predittiva).
•    Comprendere le fasi essenziali di un progetto di ML, dal problema ai dati fino alla valutazione del modello.
•    Interpretare in modo critico i risultati di un’analisi predittiva a supporto delle decisioni.
•    Applicare i concetti appresi attraverso un esercizio pratico su un dataset di esempio.
 

Contenuto

•    Machine Learning e analisi predittiva    (5h)    
•    Concetti base ML/DL; 
•    previsioni di domanda, churn, manutenzione predittiva; 
•    scenari decisionali guidati dai dati; 
•    esercizio con dataset di esempio.

Calendario

5 ore

12 marzo 2026, dalle 8.30 alle 13.30, online 
 

Attestato di frequenza

Al termine dell’attività formativa ogni partecipante che ha frequentato almeno l’85% delle ore totali, riceve un attestato di frequenza.

Informazioni utili

Per le aziende aderenti a Fondimpresa la quota può essere finanziata attraverso il “Conto formazione aziendale”. Le aziende associate Confindustria Alto Adige possono richiedere assistenza a CTM per la presentazione della domanda.


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  • 2025_NF_SchedaCorso_PercorsoIA_SoloModulo6.pdf
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