Micro-Credenziali Digital

DESCRIZIONE CORSI

Cyber Security – modulo base

 Un corso di 20 ore rivolto a studenti dell’ultimo anno e laureati dei corsi di laurea triennali STEM. Copre i concetti fondamentali della normativa ISO270001, suoi principi a applicazioni, identificazione dei rischi e audit interni. L’obiettivo di questo modulo è quello di fornire una preparazione di base sul sistema di gestione della sicurezza delle informazioni (SGSI) con esercitazioni pratiche sulla gestione ed il trattamento del rischio cibernetico conformemente allo standard normativo ISO27001. Entro la fine di questo corso, gli studenti saranno in grado di comprendere e applicare i concetti di base della normativa ISO27001, con l’obiettivo di valutare la postura di rischio degli asset digitali e sviluppare una strategia di mitigazione efficace. La frequenza di almeno l’80% delle lezioni darà diritto all’ottenimento di un Open badge, da poter utilizzare per confermare e validare l’acquisizione delle competenze durante il corso, anche ai fini di ottenimento di crediti universitari (3 crediti).

Cyber Security – modulo avanzato

Un corso di 40 ore per studenti dell’ultimo anno e laureati dei corsi di laurea magistrali STEM. Parte dai fondamenti della cyber security,  per andare su argomenti avanzati come sicurezza delle reti e risposta agli incidenti. Include una componente di project work in cui gli studenti sviluppano una soluzione pratica a una sfida di sicurezza informatica. L’obiettivo di questo modulo è quello di applicare concretamente i paradigmi di sicurezza nel mondo reale delle organizzazioni. Durante il corso, gli studenti saranno invitati a sperimentare i concetti appresi su un caso di studio reale, realizzando una presentazione finale per descrivere l’esito delle analisi. Entro la fine di questo corso, gli studenti saranno in grado di acquisire una comprensione olistica dei fondamenti della cybersecurity. Saranno inoltre in grado di valutare la postura di sicurezza dei sistemi, analizzare le configurazioni errate di sicurezza, progettare e applicare un piano di mitigazione per ridurre i vettori di esposizione delle organizzazioni. La frequenza di almeno l’80% delle lezioni e lo svolgimento del project work darà diritto all’ottenimento di un Open badge, da poter utilizzare per confermare e validare l’acquisizione delle competenze durante il corso, anche ai fini di ottenimento di crediti universitari (6 crediti).

Artificial Intelligence – modulo base

Un corso di 20 ore progettato per studenti dell’ultimo anno e laureati dei corsi di laurea triennali STEM. Introduce i concetti di base dell’intelligenza artificiale, partendo da cenni a data modeling, e approfondendo temi quali data visualization, Generative AI e AI responsabile. L’obiettivo del modulo è di fornire una introduzione di base sul mondo dei dati e dell’AI, esplorando il funzionamento e le possibili applicazioni (Use Cases). Entro la fine di questo corso, sarai in grado di identificare diversi formati di dati, creare visualizzazioni di dati efficaci, descrivere i concetti fondamentali dell’IA, esplorare le capacità dell’IA generativa, scrivere script Python di base e valutare i sistemi di IA dal punto di vista etico. La frequenza di almeno l’80% delle lezioni e lo svolgimento del project work darà diritto all’ottenimento di un Open badge, da poter utilizzare per confermare e validare l’acquisizione delle competenze durante il corso, anche ai fini di ottenimento di crediti universitari (3 crediti).

Artificial Intelligence – modulo avanzato

Un corso di 40 ore per studenti dell’ultimo anno e laureati dei corsi di laurea magistrali STEM ed Economics. Copre argomenti avanzati di AI come machine learning, large language model, Retrival Augmented Generation, Agents e etica dell’AI. Include una componente di project work in cui gli studenti creano una soluzione basata sull’AI per un problema specifico. L’obiettivo del modulo è fornire strumenti adeguati per affrontare in maniera pratica temi di Data Analysis, Machine Learning e Generative AI, con uno sguardo sull’intero ciclo di vita. Entro la fine di questo corso, sarai in grado di sviluppare una strategia per Dati e IA, applicare tecniche di machine learning supervisionato e non supervisionato, utilizzare transformer e modelli di linguaggio di grandi dimensioni, implementare la generazione aumentata dal recupero (RAG), integrare Langchain e agenti, creare applicazioni web con Streamlit e valutare in modo critico pratiche avanzate di IA responsabile. La frequenza di almeno l’80% delle lezioni e lo svolgimento del project work darà diritto all’ottenimento di un Open badge, da poter utilizzare per confermare e validare l’acquisizione delle competenze durante il corso, anche ai fini di ottenimento di crediti universitari (6 crediti).