INTRODUZIONE ALL’AI E APPLICAZIONI PRATICHE AL SETTORE REAL ESTATE

550,00 I.E.

Include:

  • Registrazione delle lezioni
  • Materiale didattico
  • Certificato di partecipazione Academy 4 Digital

Corso in Aula Virtuale di 9 ore, suddiviso in 3 moduli da 3h ciascuno, registrato lo scorso 5, 12 e 19 dicembre 2024, con relatore il Prof. Federico Cecconi, CSO presso QBT Sagl, ricercatore senior presso ISTC e responsabile della gestione della rete informatica presso LABSS.

IL PROGRAMMA:

Modulo 1

COSA E’ L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE?

  1. Definizione di Intelligenza Artificiale
    • Cosa si intende per intelligenza artificiale.
    • Distinzione tra AI debole e AI forte.
    • Definizione di AI secondo le principali istituzioni e accademici.
  2. Prospettiva Storica dell’AI
    • Le origini dell’AI: dagli automi antichi alle teorie moderne.
    • I pionieri dell’AI: Alan Turing, John McCarthy e altri.
    • Evoluzione delle tecnologie AI: dalla logica simbolica ai moderni algoritmi di machine learning.
  3. Campi di Interesse dell’AI
    • Natural Language Processing (NLP)
      • Definizione e obiettivi.
      • Tecniche principali: analisi sintattica, semantica, traduzione automatica, riconoscimento e generazione del linguaggio.
      • Applicazioni: assistenti virtuali, traduzione automatica, sentiment analysis.
    • Computer Vision
      • Definizione e obiettivi.
      • Tecniche principali: riconoscimento di oggetti, classificazione di immagini, segmentazione, analisi facciale.
      • Applicazioni: sicurezza, medicina, automotive, intrattenimento.
    • Reasoning e Problem Solving
      • Definizione e obiettivi.
      • AI basata sulla logica: inferenza, sistemi esperti.
      • Applicazioni: sistemi di supporto decisionale, automazione industriale.
    • Machine Learning Basato sui Dati
      • Definizione e differenziazione dall’AI simbolica.
      • Algoritmi principali: supervisionato, non supervisionato, reinforcement learning.
      • Applicazioni: predizione, raccomandazione, rilevamento delle anomalie.

Modulo 2

AI GENERATIVA

  1. Introduzione all’AI Generativa
    • Definizione e concetti chiave.
    • Tipologie di AI generativa: modelli basati su reti neurali, GANs (Generative Adversarial Networks), modelli auto regressivi, transformers.
    • Perché l’AI generativa è considerata una rivoluzione: capacità di creare contenuti originali, impatti su creatività e automazione.
  2. Modelli Linguistici nell’AI Generativa
    • Cosa sono i modelli linguistici: definizione, concetti di base.
    • Transformers: l’architettura alla base dei moderni modelli linguistici.
    • Perché vengono chiamati modelli linguistici: addestramento su grandi quantità di testo, capacità di comprendere e generare linguaggio naturale.
    • Differenze rispetto ai modelli tradizionali di NLP.
  3. Campi di Applicazione dell’AI Generativa
    • Produzione di Testo
      • Generazione di contenuti creativi: articoli, storie, poesia.
      • Automazione della scrittura: assistenti di scrittura, riassunti automatici.
    • Generazione di Immagini
      • Creazione di arte digitale, design e moda.
      • Applicazioni in pubblicità e media.
    • Musica e Audio
      • Composizione musicale automatica.
      • Generazione di audio per videogiochi e film.
    • Video e Animazione
      • Creazione di video sintetici, deepfakes.
      • Animazione automatica basata su script o input testuale.
    • Progettazione e Ingegneria
      • Generazione di modelli 3D, design di prodotto.
      • Applicazioni nell’architettura e nella prototipazione rapida.
    • Applicazioni in Medicina
      • Creazione di immagini mediche sintetiche per l’addestramento.
      • Generazione di dati per la ricerca farmacologica.

Modulo 3

APPLICAZIONE AL REAL ESTATE

  1. Applicazione 1: Valutazione Immobiliare Automatizzata
    • Descrizione: Sistemi di AI che forniscono valutazioni accurate degli immobili basate su dati di mercato, caratteristiche delle proprietà e trend locali.
    • Realizzazione: Utilizzo di modelli di machine learning addestrati su dati di vendita storici, integrati con informazioni demografiche e tendenze di mercato. Integrazione con piattaforme immobiliari.
  2. Applicazione 2: Marketing Immobiliare Personalizzato
    • Descrizione: Utilizzo di AI per creare campagne pubblicitarie personalizzate per gli immobili, basate su dati demografici e preferenze degli utenti.
    • Realizzazione: Implementazione di algoritmi che analizzano il comportamento online degli utenti e personalizzano annunci e offerte. Può essere integrato con piattaforme di gestione dei contatti (CRM).
  3. Applicazione 3: Chatbot per Assistenza ai Clienti
    • Descrizione: Chatbot basati su AI che assistono i clienti nella ricerca di immobili, rispondendo a domande, suggerendo proprietà e prenotando visite.
    • Realizzazione: Sviluppo di chatbot con NLP integrati nei siti web immobiliari, capaci di gestire conversazioni in tempo reale e interagire con database di proprietà.
  4. Applicazione 4: Previsione delle Tendenze del Mercato Immobiliare
    • Descrizione: AI utilizzata per prevedere l’andamento del mercato immobiliare, identificando opportunità di investimento e rischio.
    • Realizzazione: Modelli di machine learning che analizzano dati economici, trend di vendita, tassi di interesse e altri indicatori per fornire previsioni accurate.