Digital Open Innovation & Entrepreneurship

Università "Campus Bio-Medico" di ROMA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Master in Digital Open Innovation & Entrepreneurship presso l'Università "Campus Bio-Medico" di Roma si propone di formare leader capaci di guidare la trasformazione digitale nelle aziende. Il corso mira a fornire una visione strategica dell'innovazione, con un focus sull'innovazione aperta e la gestione del cambiamento organizzativo. L'approccio phygital del master offre un'esperienza formativa integrata, combinando lezioni in presenza e online, per favorire l'apprendimento e la collaborazione.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'acquisizione di competenze specifiche sulle tecnologie abilitanti, tra cui I.A., blockchain e cloud computing. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, workshop, project work e testimonianze di esperti del settore. Un aspetto distintivo è l'utilizzo di luoghi di sperimentazione per applicare le conoscenze acquisite.

  • Competenze acquisite

    I partecipanti acquisiranno competenze in strategie di innovazione digitale, gestione del cambiamento, analisi dei dati e sviluppo di modelli di business. Saranno in grado di definire e implementare strategie di innovazione collaborativa, anticipando le tendenze del mercato e guidando la trasformazione digitale all'interno delle organizzazioni.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'innovazione digitale, automatizzando processi, migliorando l'analisi dei dati e consentendo lo sviluppo di nuovi modelli di business. Le aziende utilizzano l'I.A. per ottimizzare le operazioni, personalizzare l'esperienza cliente e creare nuovi prodotti e servizi. L'I.A. sta diventando uno strumento fondamentale per l'innovazione aperta, facilitando la collaborazione e la condivisione delle conoscenze.

  • I laureati in Digital Open Innovation & Entrepreneurship avranno l'opportunità di guidare la trasformazione digitale nelle aziende, sviluppando strategie basate sull'I.A.. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di gestire le implicazioni etiche dell'I.A.. La capacità di integrare l'I.A. nelle strategie di innovazione sarà un fattore chiave per il successo.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in analisi dei dati, machine learning e intelligenza artificiale generativa. La capacità di comunicare efficacemente con i team tecnici e di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. sarà altrettanto importante. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno fondamentali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Comprensione dei modelli di i.a. e machine learning
Studiare i fondamenti dell'I.A. e del machine learning, concentrandosi su come questi modelli possono essere applicati per risolvere problemi di business e guidare l'innovazione. Approfondire la conoscenza di algoritmi e framework come TensorFlow e PyTorch.
Competenze di data analysis e data visualization
Acquisire competenze avanzate nell'analisi dei dati, utilizzando strumenti come Python con librerie come Pandas e Scikit-learn. Imparare a visualizzare i dati in modo efficace per comunicare risultati complessi e prendere decisioni basate sui dati.
Competenze di business acumen e strategia digitale
Sviluppare una solida comprensione dei modelli di business digitali, delle strategie di innovazione e delle dinamiche del mercato. Imparare a identificare le opportunità di business basate sull'I.A. e a sviluppare strategie per implementarle.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire regolarmente blog, riviste e pubblicazioni scientifiche sull'I.A., l'innovazione digitale e l'imprenditoria. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare attivamente con nuove tecnologie e strumenti di I.A.. Creare prototipi di soluzioni innovative e testare le proprie idee nel mondo reale. Utilizzare piattaforme di cloud computing come AWS o Google Cloud per lo sviluppo e il testing.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, workshop e hackathon per connettersi con altri professionisti, imprenditori e ricercatori. Collaborare con team multidisciplinari per sviluppare progetti innovativi e condividere conoscenze.

esperienze utili

Partecipazione a progetti di innovazione aziendale
Lavorare su progetti reali di innovazione digitale all'interno di aziende o startup. Acquisire esperienza pratica nell'implementazione di strategie di I.A. e nella gestione del cambiamento organizzativo.
Sviluppo di un proprio progetto imprenditoriale
Avviare una startup o un progetto imprenditoriale nel settore dell'I.A. o dell'innovazione digitale. Imparare a sviluppare un modello di business, a raccogliere finanziamenti e a gestire un team.
Formazione e certificazioni specialistiche
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A., come quelle offerte da Google, Microsoft o AWS. Partecipare a corsi di formazione avanzati su argomenti specifici come il machine learning, il deep learning o la computer vision.

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