Machine Learning: utilizzare i dati energetici per analisi, previsioni e ottimizzazione

Corsi · FAD sincrona (webinar) · FIRE - Federazione italiana per l'uso razionale dell'energia

CFP
4
Costo
195 €
48,75 €/CFP
Durata
4 ore
Inizio
27 nov 2026
tra 56 giorni
Dove
Online

In sintesi

Evento della tipologia corsi, da seguire in FAD sincrona (webinar), organizzato da FIRE - Federazione italiana per l'uso razionale dell'energia. Riconosce 4 CFP, con una quota di 195 €.

I partecipanti apprendono come distinguere le principali famiglie di intelligenza artificiale e scegliere tecniche di apprendimento supervisionato, non supervisionato e correlate per analizzare dati energetici. Il percorso affronta pulizia e trasformazione dei dati, regressione, classificazione, clustering e individuazione di anomalie, applicandoli a previsioni di carico e produzione rinnovabile. Un esercizio in Python usa dati di un impianto fotovoltaico per costruire un modello previsionale. Si rivolge a energy manager, aspiranti EGE, operatori del settore e professionisti che progettano o gestiscono edifici, impianti e sistemi energetici.

Scheda evento

Codice evento
26p19229
Tipologia
Corsi
Modalità
FAD sincrona (webinar)
Crediti (CFP)
4
Quando
venerdì 27 novembre 2026, 14:00–18:00
Quota di partecipazione
195 €
Posti
40 disponibili su 40 (minimo 5 partecipanti)
Settori
Civile e ambientaleIndustrialeDell'informazione
Professioni ammesse
Ingegnere
Ente organizzatore
FIRE - Federazione italiana per l'uso razionale dell'energiaProvider autorizzato
Validità territoriale
Valido per gli iscritti a qualunque Ordine degli Ingegneri
Regolamento
Testo Unico 2025 (CNI)

Programma

  1. 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

  2. tipi e tecniche di Machine Learning

    • Supervised, Unsupervised, Semi-Supervised e Reinforcement Learning e loro rilevanza nell’energy management

  3. preparazione dei dati energetici

    • dati provenienti da smart meter, SCADA, IoT e sistemi meteorologici, data cleaning e feature engineering

  4. 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

  5. Anomaly Detection nei sistemi energetici

    • tipologie di anomalie e metodi di individuazione

  6. caso studio pratico

    • analisi di un impianto fotovoltaico attraverso una sessione in Python, con sviluppo di un modello previsionale e individuazione delle anomalie

A chi è rivolto

Il percorso è rivolto a energy manager, aspiranti EGE che intendono prepararsi all’esame di certificazione, operatori di ESCO, utenti finali, distributori e utility, responsabili di sistemi di gestione dell’energia, facility manager, progettisti di edifici e impianti, esperti e consulenti specializzati nel finanziamento dell’efficienza energetica.

Descrizione dell'organizzatore

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.

Argomenti

Domande frequenti

Quanti CFP riconosce questo evento?

4 crediti formativi professionali.

Quanto costa partecipare?

La quota di partecipazione è di 195 €, pari a 48,75 €/CFP.

Si può seguire online?

Sì, in diretta online venerdì 27 novembre 2026, 14:00–18:00.

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Fonte dati per questo evento: Formazione CNI. Evento organizzato da FIRE - Federazione italiana per l'uso razionale dell'energia. Trova CFP riporta i dati pubblici dell'evento a scopo informativo, non è l'organizzatore e non è responsabile né dell'evento né dei contenuti, né ha accordi commerciali con l'organizzatore. Segnala problemi