Corso Generative AI for Executives

Di seguito una sintesi degli obiettivi principali del Corso Generative AI for Executives (CEAIEX):

- Riconoscere il potenziale valore aziendale dell’AI generativa.

- Identificare casi d’uso reali implementabili immediatamente.

- Gestire le trasformazioni in persone, processi e tecnologie per il successo.

- Utilizzare l’AI generativa in modo sicuro e responsabile.

- Definire i passaggi specifici per avviare iniziative di AI generativa.

Certificazione del corso

Esame AWS Certified AI Practitioner;

L’esame AWS Certified AI Practitioner verifica le competenze degli esaminati nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI), del machine learning (ML) e dell’intelligenza artificiale generativa. Gli esaminati dimostrano di saper identificare le tecnologie AI/ML più appropriate per specifici use case e di padroneggiare i principi fondamentali per il loro utilizzo responsabile, con un focus su sicurezza ed etica. Questo esame valuta la capacità di comprendere i modelli e le tecniche principali utilizzate per sviluppare e applicare soluzioni basate su AI e ML, incluse le tecnologie generative. Gli esaminati dimostrano anche la conoscenza dei servizi core di AWS come Amazon SageMaker, insieme alle modalità di utilizzo nell’automazione dei flussi di lavoro, nell’analisi dei dati e nello sviluppo di soluzioni intelligenti. Oltre agli aspetti tecnologici, l’esame esplora la familiarità degli esaminati con l’infrastruttura globale AWS, i modelli di pricing e il modello di responsabilità condivisa per garantire la conformità e la sicurezza dei dati nel cloud. Viene testata la capacità di valutare casi d’uso pratici e di formulare soluzioni che bilancino efficacemente costo, scalabilità e prestazioni.

Contenuti del corso

Module 1: Introduction to Generative AI

- Definitions and terminology

- AWS approach to generative AI

Module 2: Generative AI Use Cases

- Common use cases

- Real-world case studies

Module 3: Overcoming Technical and Organizational Challenges

- Security

- Accuracy

- Cost

- People and culture

Module 4: Implementation

- Identifying your use case

- Assessing data, technology, people, and processes

- Evaluating business impact and scaling

Module 5: Next Steps in Your Generative AI Journey

- Next steps and additional resources

- Course summary

Tipologia

Corso di Formazione con Docente

Docenti

I docenti sono Istruttori accreditati Amazon AWS e certificati in altre tecnologie IT, con anni di esperienza pratica nel settore e nella Formazione.

Infrastruttura laboratoriale

Per tutte le tipologie di erogazione, il Corsista può accedere alle attrezzature e ai sistemi presenti nei Nostri laboratori o direttamente presso i data center del Vendor o dei suoi provider autorizzati in modalità remota. Ogni partecipante dispone di un accesso per implementare le varie configurazioni avendo così un riscontro pratico e immediato della teoria affrontata. Ecco di seguito alcuni scenari tratti dalle attività laboratoriali:

Non ci sono Prerequisiti;

Esame AWS Certified AI Practitioner;

L’esame AWS Certified AI Practitioner verifica le competenze degli esaminati nell’ambito dell’intelligenza artificiale (AI), del machine learning (ML) e dell’intelligenza artificiale generativa. Gli esaminati dimostrano di saper identificare le tecnologie AI/ML più appropriate per specifici use case e di padroneggiare i principi fondamentali per il loro utilizzo responsabile, con un focus su sicurezza ed etica. Questo esame valuta la capacità di comprendere i modelli e le tecniche principali utilizzate per sviluppare e applicare soluzioni basate su AI e ML, incluse le tecnologie generative. Gli esaminati dimostrano anche la conoscenza dei servizi core di AWS come Amazon SageMaker, insieme alle modalità di utilizzo nell’automazione dei flussi di lavoro, nell’analisi dei dati e nello sviluppo di soluzioni intelligenti. Oltre agli aspetti tecnologici, l’esame esplora la familiarità degli esaminati con l’infrastruttura globale AWS, i modelli di pricing e il modello di responsabilità condivisa per garantire la conformità e la sicurezza dei dati nel cloud. Viene testata la capacità di valutare casi d’uso pratici e di formulare soluzioni che bilancino efficacemente costo, scalabilità e prestazioni.