3 Ottobre 2026
(Corso completo: propedeutico – core )
- Il Corso fa parte del percorso formativo “Artificial Intelligence in Risk Management” e si pone l’obiettivo di fornire i concetti fondamentali e le competenze tecniche necessarie per l’implementazione di tecniche di data quality, Explainable AI e ottimizzazione, fornendo modelli applicativi ed esempi in ambito finanziario e creditizio. Non sono richiesti investimenti in software specifico e tutto il materiale didattico, comprensivo dei codici, verrà fornito a lezione. Non risultano necessarie propedeuticità particolari, in quanto queste sono fornite nell’ambito dei moduli preparatori dedicati rispettivamente ai fondamenti di programmazione Python e ai concetti statistici di base, finalizzati alla comprensione degli algoritmi trattati. Il corso completo ha una durata complessiva di 36 ore ed è strutturato nei seguenti moduli:
Moduli propedeutici:
- Moduli A: Programmazione Python – Sabato 3 e 10 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo B: AI e Machine Learning – Sabato 17 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo C: Coding Training Session – Sabato 24 Ottobre 2026 (ore 9:00-13:00)
- Modulo D: Programmazione Python – Approfondimento – Sabato 19 Dicembre 2026 (ore 9:00-13:00)
Corso core:
- Modulo 1: Data Quality Sabato 16 Gennaio 2027 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 2: XAI on structured data and time series Sabato 23 Gennaio 2027 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 3: XAI on unstructured data Sabato 30 Gennaio 2027 (ore 9:00-13:00)
- Modulo 4: Optimization Learning Sabato 6 Febbraio 2027 (ore 9:00-13:00)
La locandina del corso con le modalità di iscrizione è al seguente indirizzo:
Per iscriversi compilare il form al seguente url:
Per iscriversi alle Open lesson gratuite compilare il form al seguente url:
– 15/9/2026:
– 16/12/2026:
