Machine Learning: utilizzare i dati energetici per analisi, previsioni e ottimizzazione
Il Machine Learning sta trasformando la gestione dell’energia, rendendo possibile prevedere i consumi, ottimizzare i processi e individuare le anomalie prima che diventino problemi.
Il corso accompagna i partecipanti dai fondamenti dell’Intelligenza Artificiale alle tecniche di Machine Learning maggiormente utilizzate nel settore energetico, con un approccio pratico alla preparazione dei dati, ai modelli predittivi e all’anomaly detection.
Attraverso un caso studio reale dedicato a un impianto fotovoltaico, sviluppato in Python, i partecipanti acquisiranno competenze immediatamente applicabili all’analisi e all’ottimizzazione energetica.
Il percorso è rivolto a energy manager, tecnici e professionisti interessati a integrare gli strumenti dell’Intelligenza Artificiale nella propria attività quotidiana.
Programma
- Il Machine Learning come paradigma operativo dell’Intelligenza Artificiale: differenze tra AI, Machine Learning e Deep Learning, evoluzione storica e pipeline del Machine Learning tradizionale;
- tipi e tecniche di Machine Learning: Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised e Reinforcement Learning e loro rilevanza nell’energy management;
- preparazione dei dati energetici: dati provenienti da smart meter, SCADA, IoT e sistemi meteorologici, data cleaning e feature engineering;
- modelli di base per l’Energy Management: regressione, classificazione, clustering e relative applicazioni nel load forecasting, nella demand response e nella previsione della produzione da fonti rinnovabili;
- Anomaly Detection nei sistemi energetici: tipologie di anomalie e metodi di individuazione;
- caso studio pratico: analisi di un impianto fotovoltaico attraverso una sessione in Python, con sviluppo di un modello previsionale e individuazione delle anomalie.
Per conoscere i costi, consulta la scheda di iscrizione.
I corsi di approfondimento sono acquistabili anche utilizzando i pacchetti formativi.
Modalità d’iscrizione al corso
Per iscriversi è necessario:
- inviare la scheda di iscrizione compilata in tutti i campi richiesti all’indirizzo segreteria@fire-italia.org, unitamente alla copia della ricevuta del bonifico o del pagamento PayPal;
- compilare il form di registrazione alla piattaforma GoToWebinar cliccando sul pulsante in alto “Iscriviti all’evento”;
- attendere la verifica dell’avvenuto pagamento da parte dell’amministrazione FIRE: il partecipante sarà quindi autorizzato all’accesso e potrà seguire il corso nella data indicata.
Il corso sarà confermato al raggiungimento del numero minimo di partecipanti. FIRE si riserva inoltre il diritto di chiudere anticipatamente le iscrizioni qualora venga raggiunto il numero massimo di partecipanti.
Il programma potrebbe subire variazioni. Si consiglia di monitorare periodicamente la pagina.
Le lezioni sono trasmesse in diretta. Ai partecipanti saranno distribuite esclusivamente le presentazioni dei docenti in formato PDF. Non saranno distribuite le registrazioni.
Prima di avviare la procedura d’iscrizione è necessario contattare la segreteria organizzativa:
+39 351 35.37.035 – +39 379 19.07.221
Validità dell’attestato di partecipazione
I moduli formativi rispondono all’obbligo di aggiornamento professionale previsto per il mantenimento della certificazione EGE. L’attestato di partecipazione sarà rilasciato solo dopo aver verificato la partecipazione ad almeno l’80% della durata del corso.
Il corso è in fase di accreditamento per il rilascio di 8 CFP agli ingegneri iscritti all’Ordine professionale. I crediti saranno rilasciati solo in caso di partecipazione al 100% dell’incontro e di superamento con esito sufficiente dei test a quiz erogati.
Requisiti tecnici
È necessario disporre di un computer con connessione internet ADSL o equivalente.
La piattaforma utilizzata per l’erogazione del corso è GoToWebinar, mentre i questionari somministrati ai partecipanti per il rilascio dei crediti formativi sono realizzati tramite Google Forms. Prima dello svolgimento del corso è quindi necessario verificare l’assenza di limitazioni all’utilizzo di queste applicazioni sui propri dispositivi e sulla rete internet utilizzata.
Per effettuare una prova, collegarsi alla pagina Test corsi FIRE e seguire le istruzioni riportate.
FIRE non è responsabile di eventuali problemi legati all’impossibilità di utilizzare GoToWebinar e/o Google Forms sui propri dispositivi o sulla propria rete internet.
Modalità di fruizione del corso
Il partecipante, previa autorizzazione da parte di FIRE concessa solo a pagamento avvenuto, potrà collegarsi alla piattaforma di formazione a distanza GoToWebinar e seguire i moduli in diretta.