Data Science per l’industria 5.0 per la predizione dei processi produttivi

di cosa parliamo

Per affrontare le sfide dell’Industria 5.0, il corso avanzato in data science si concentra sulla gestione intelligente dei dati, la predizione e spiegazione di anomalie nei processi produttivi, e l’uso responsabile della data science in sinergia con gli operatori umani.

Prossima data
22 Gennaio 2026 ore 09:00

sessioni

22 gennaio 2026 – Ore: 09:00 – 4 ore
29 gennaio 2026 – Ore: 09:00 – 4 ore
5 febbraio 2026 – Ore: 09:00 – 4 ore
12 febbraio 2026 – Ore: 09:00 – 4 ore
19 febbraio 2026 – Ore: 09:00 – 4 ore

durata totale

20 ore

modalità e sede

In presenza presso la Live Demo SMACT di Padova

Prezzo

800,00 

descrizione

Il corso si propone di introdurre concetti avanzati e metodologie di frontiera per l’analisi dei dati nei processi produttivi, con particolare riguardo alle sfide poste dall’industria 5.0: gestione intelligente ed efficiente dei dati, predizione di potenziali anomalie verso una maggiore resilienza, data science responsabile e spiegabile in sinergia con gli operatori umani. Il corso si concentra sul tema della predizione di grandi flussi di dati temporali, al fine di realizzare un efficiente monitoraggio di processo e la prevenzione di potenziali anomalie. Saranno studiate e messe in pratica le tecniche piú avanzate di deep learning, es. architetture di tipo transformer. Saranno poi anche introdotte le tecniche di AI spiegabile per ricavare rappresentazioni piú compatte dei dati in ottica di manutenzione predittiva. La parte pratica consiste in laboratori con Python.

Obiettivi

/ Spiegare l’importanza della data science per l’anomaly detection e la manutenzione predittiva in Industria 5.0
/ Illustrare le principali tecniche di tipo transformer per l’analisi e predizione di grossi flussi di dati temporali
/ Illustrare le principali tecniche di AI spiegabile per l’analisi e predizione causale di serie temporali

programma

/Introduzione e recap su machine learning e reti neurali
/Anomaly detection e manutenzione predittiva: problema e principali tecniche
/Architetture transformer per l’analisi e predizione di serie temporali
/Lab su transformer
/Analisi causale per l’analisi e predizione di serie temporali Lab su analisi causale

a chi è rivolto

/ Professionisti interessati all’uso di tecniche avanzate di machine-deep learning per l’analisi dei dati e la predizione in ambito Industria 5.0
Prerequisiti
Conoscenza di base di Python, machine e deep learning richiesta

docente

/ Daniele Meli
PhD, docente e ricercatore in AI presso l’Università di Verona

Data Science per l’industria 5.0 per la predizione dei processi produttivi

Prezzo

800,00