Formazione ECM Formazione Continua

FORMAZIONE ECM A TORINO

Formazione di ECM
Formazione Ecm

L’ECM è il processo attraverso il quale il professionista della Salute si mantiene aggiornato per rispondere ai bisogni dei pazienti, alle esigenze del Servizio sanitario e al proprio sviluppo professionale.

La formazione continua in medicina comprende l’acquisizione di nuove conoscenze, abilità e attitudini utili a una pratica competente ed esperta. Diversi sono i settori della come formazione ecm infermieri, formazione ecm psicologi, formazione ecm a distanza, formazione ecm medici, formazione ecm fvg. L’obiettivo per tutte le categorie è ottenere gli ambiti crediti ecm, cioè le attestazioni di frequenza a quella formazione continua che è stata posta come obiettivo per migliorare la qualità dei professionisti. Molto importante e c m , come spesso vengono definiti, ultimamente sono molto in voga la ecm a distanza o Ecm FAD.

I professionisti sanitari hanno l’obbligo deontologico di mettere in pratica le nuove conoscenze e competenze per offrire una assistenza qualitativamente utile. Prendersi, quindi, cura dei propri pazienti con competenze aggiornate, senza conflitti di interesse, in modo da poter essere un buon professionista della sanità.

ECM
Formazione Ecm

L’avvio del Programma nazionale di ECM nel 2002, in base al D. Lgs. 502/1992 integrato dal D Lgs 229/1999 che avevano istituito l’obbligo della formazione continua per i professionisti della sanità, ha rappresentato un forte messaggio nel mondo della sanità. La nuova fase dell’ECM contiene molte novità e si presenta quale strumento per progettare un moderno approccio allo sviluppo e al monitoraggio delle competenze individuali.

Dal 1 gennaio 2008, con l’entrata in vigore della Legge 24 dicembre 2007, n. 244, la gestione amministrativa del programma di ECM con il supporto alla Commissione Nazionale per la Formazione Continua, fino ad oggi competenze del Ministero della Salute, sono stati trasferiti all’Agenzia nazionale per i servizi sanitari regionali (e c m Agenas).

È esonerato dall’obbligo dell’E.C.M. il personale sanitario che frequenta, in Italia o all’estero, corsi di formazione post-base propri della categoria di appartenenza (corso di specializzazione, dottorato di ricerca, master, corso di perfezionamento scientifico e laurea specialistica, corso di formazione specifica in medicina generale, formazione complementare, corsi di formazione e di aggiornamento professionale) per tutto il periodo di formazione (anno di frequenza). Sono esonerati, altresì, dall’obbligo E.C.M. i soggetti che usufruiscono delle disposizioni in materia di tutela della gravidanza.

ECM
ECM

Net è Soggetto attuatore corsi di formazione  in ECM in collaborazione con Providers Nazionali.

coloro che fossero interessati ad attivare corsi ECM possono contattare NET al seguente indirizzo : formazione@netsrl.net

Il nostro personale può progettare e attuare il Corso ECM secondo le richieste del Cliente.

Corsi Machine Learning a Torino

Per approfondire la conoscenza dell’hardware dedicato Corsi Machine Learning Corsi Torino. Intelligence on board.

Il corso machine Learning è dedicato a tutti coloro che sono interessati ad una formazione di stampo universitario ma fuori dagli schemi di una didattica tradizionale. Innanzitutto il Corso Machine Learning in Italiano, perché svolto in lingua italiana, contrariamente a quando spesso avviene ove si parla prevalentemente un inglese tecnico o uno slang specifico.  Quindi il corso di machine Learning, potremmo definire anche un corso intelligenza artificiale, che però nasce su presupposti molto informali e pratici.

Spesso ci sentiamo chiedere parlando di Formazione Machine Learning :

Come faccio a imparare qualcosa sul machine Learning ? oppure Come faccio a capire qualcosa sul machine Learning?

Ebbene proprio per rispondere a quest’esigenza abbiamo costruito questo corso professionalizzante e stimolante. Perché non è solo quello che si impara ad essere fondamentale ma anche, o a volte sopratutto importante per stimolare la sete di conoscenza che verta anche su altre tematiche.

Tuttavia non possiamo non accennare che soltanto dopo aver appreso i fondamenti di come lavorare con un DataSet potremo iniziare a parlare di machine Learning. Spesso per queste elaborazioni viene usato il Software Pyton.

Veniamo alle tematiche e alle finalità del Corso Machine Learning:

Introduzione ad alcuni hardware dedicati al Machine Learning

Obiettivi:

Consentire al partecipante di iniziare ad avere una comprensione di base sugli strumenti hardware che permettano l’elaborazione locale dei dati provenienti da complessi insiemi di sensori o da sensori evoluti.

Contenuti:

Carry Intelligence near to data acquisition

Raspberry Pi 4: Hardware and software

Nvidia Jetson Nano: Hardware and software

Nvidia Jetson TX1: Hardware and software

Nvidia Jetson TX2i: Hardware and software

Durata:

8 ore

Modalità didattiche:

Lezione frontale

Ausili didattici:

Slides

A questo punto saprai come costruire i tuoi modelli per i due principali problemi dell’apprendimento supervisionato, cioè quelli nel quale si richiede una supervisione del personale.

A chi si rivolge:

Ai responsabili Ricerca e Sviluppo e a Persone che vogliano imparare la gestione del Machine Learning.

Per Info ed attivazione corso contattare formazione@netsrl.net

Corso su Intelligenza Artificiale

Corso di formazione : Intelligenza Artificiale (Secondo Russel e Norwig)

Finalità:

Introduzione ad alcuni concetti di A.I.

Obiettivi:

Consentire al partecipante di iniziare ad avere una comprensione di base di ciò che significa veramente A. I. e come potrà essere utilmente applicata nella vita aziendale

Contenuti:

What is AI?

Acting humanly: The Turing Test approach

Thinking humanly: The cognitive modelling approach

Thinking rationally: The laws of thought approach

Acting rationally: The rational agent approach

The Foundations of Artificial Intelligence: Philosophy, Mathematics, Psychology, Computer engineering, Linguistics

The State of the Art

Intelligent Agents

Solving problems by Searching

Playing games to obtain serious results

Knowledge and reasoning

Building a knowledge base: the importance of data

Making simple decisions

Making decisions simple (filtering redundant data finding real predictive variables)

Breaking news: A.I. can learn

Practical examples and use cases

Durata:

24 ore

Modalità didattiche:

Lezione frontale

Ausili didattici:

Slides

A chi si rivolge:

A chi vuole valutare l’introduzione di processi di A. I. in azienda

Per Info ed attivazione corso contattare formazione@netsrl.net

Corso di Introduzione alla Statistica (per A.I.)

Corso : Introduzione alla Statistica propedeutico ad A.I.

Finalità:

Introdurre il partecipante alle basi della statistica

Obiettivi:

Analizzare e descrivere i principi fondamentali della statistica e di ciò che l’analisi delle probabilità può contribuire a dare per quanto riguarda alcuni aspetti della realtà di un’azienda.

Contenuti:

Probabilità

Probabilità condizionata

Expectations

Varianza

Distribuzioni di probabilità

Teorema del limite centrale

Intervalli di Confidence

Confusion Matrix

Esercizi ed esempi

Durata:

8 ore

Modalità didattiche:

Lezione frontale

Ausili didattici:

Slides

A chi si rivolge:

A chi vuole fare successivamente il corso di Machine Learning

Per Info ed attivazione corso contattare formazione@netsrl.net

Machine Learning

Corso di Formazione : Machine Learning

Finalità:

Introduzione ad alcuni algoritmi di base

Obiettivi:

Introdurre il partecipante nel mondo del Machine Learning, descrivendo alcuni dei principi fondanti di questa branca della matematica.

Contenuti:

Basic Concepts

Supervised and Unsupervised Learning meanings

Linear Regression Algs

Classification Algs

Baesyan Classifiers

Decision trees

Unsupervised Learning Algs

Markov Chains

Neural Networks basics

Examples and Exercises

Durata:

40 ore

Modalità didattiche:

Lezione frontale

Ausili didattici:

Slides

A chi si rivolge:

A chi vuole intraprendere la carriera di Data Scientist

 

Per Info ed attivazione corso contattare formazione@netsrl.net

Process Mining

Corso di Formazione : Process Mining

Finalità:

Introduzione al process mining, la disciplina che permette l’individuazione di modelli matematici che descrivano in modo chiaro i processi operativi di una organizzazione.

Obiettivi:

Introdurre l’uditorio alle potenzialità del process mining.

Contenuti:

Analizzare e modellare un processo

Raccogliere i dati con criterio

Introduzione alla Process Discovery

Tecniche di Process Discovery

Organizational Mining

Examples and exercises

Durata:

8 ore

Modalità didattiche:

Lezione frontale

Ausili didattici:

Slides

A chi si rivolge:

A chi svolge, in azienda, compiti di ottimizzazione organizzativa

Per Info ed attivazione corso contattare formazione@netsrl.net

Corso Data Mining

Corso di Formazione : Data Mining

Finalità:

Presentazione del significato e degli scopi del Data Mining.

Obiettivi:

Imparare a comprendere i benefici dell’analisi dei dati in possesso dell’azienda o comunque reperibili attraverso ricerche attive (cioè avviate in prima persona) o passive (risultato della raccolta dati reperibili su internet) e introdursi nelle tecniche di estrazione delle informazioni contenute nei dati, nella loro validazione e nella misurazione del loro valore.

Contenuti:

Cos’è il Data Mining

Dove possiamo utilizzarlo

Esaminiamo il tool Weka

Introduzione ai datasets

Introduzione ai classificatori

Esempio di classificazione di un dataset (J48 – C 4.5)

Train e Test

Valutare i risultati di una classificazione

Overfitting

Bayes: il teorema e i metodi connessi

Decidere grazie ad un albero

Examples and exercises

Durata:

8 ore

Modalità didattiche:

Lezione frontale

Ausili didattici:

Slides

A chi si rivolge:

Responsabili IT, responsabili di reparto,  responsabili amministrativi e tutti coloro che abbiano a che fare con i dati aziendali

Per info : formazione@netsrl.net

Big Data Management e Mining a Torino

Corso di Formazione Big Data Management e Data Mining a Torino

Per Data Mining comunemente intendiamo l’individuazione di informazioni di varia natura (le più disparate o diverse) tramite l’estrazione mirata da repertori aziendali o comunque da banche dati già costituite. Si tratta di scovare i dati e trasformarli in strumenti omogenei che possono essere confrontati e fruiti.
Le tecniche che comunemente si utilizzano o le strategie che possiamo applicare alle operazioni di Data Mining sono per larga parte automatizzate, utilizzando specifici software e algoritmi adatti a questo scopo. LA larghezza di dati e la quantità di dati-sorgente a volte può essere solo estratta utilizzando potenti algoritmi e capaci macchine. Allo scopo si utilizzano le reti neurali, alberi decisionali, clustering e analisi delle associazioni oltre che strumenti informatici potentissimi come software Pyton e similari.

data mining
data mining

Finalità:

Presentare le opportunità e le problematiche relative all’uso di grosse quantità di dati, proprietari e non, inerenti l’attività di un’organizzazione. Particolare focus è posto sulla differenza degli insiemi di dati strutturati e non.

Obiettivi:

Tramite le tecniche di data Mining possiamo ricostruisce l’organizzazione di dati dove apparentemente prevale il caos generale e senza un nesso logico è impossibile trovare connessioni. In una parola la massima confusione. Mettendo quindi in connessione le banche dati tra esse e procedendo all’analisi di dati, è possibile ottenere delle informazioni di output che ne chiariscano finalmente l’ordine e le connessioni tra di essi.

Formare nel partecipante una chiara idea del potenziale nascosto nei dati in suo possesso od accesso e delle vie d’uso e conservazione dei dati come elemento di una superiore percezione di ciò che è la propria azienda e di ciò che la circonda.

data mining
data mining

Contenuti:

Cosa significa “Data Management”

Sfide aperte nella gestione di “ Dati”

Cosa sono i Data Management Systems

ACID e BASE

Operare in un Cluster

Accedere a dati esterni

From Data connections to Data Communities

Examples and exercises

Durata:

8 ore

data mining
data mining

Modalità didattiche:

Lezione frontale

Ausili didattici:

Slides, link ad approfondimenti.

A chi si rivolge:

Dirigenti d’azienda, responsabili IT.

Per Info ed attivazione corso contattare formazione@netsrl.net

Il potere degli algoritmi nella rivoluzione 4.0

Corso di Formazione : Il potere degli algoritmi nella rivoluzione 4.0

Abstract

In questo corso vengono mostrati algoritmi famosi e meno famosi che hanno influenzato la tecnologia dell’informazione e le nostre vite: dall’algoritmo di Euclide ai Cammini Minimi (shortest path), dagli algoritmi di Google e Facebook ai problemi di Consenso nei Sistemi Distribuiti propri delle Blockchain, dagli algoritmi di AI agli algoritmi per la Rivoluzione 4.0.

La nostra vita è condizionata da centinaia di algoritmi e dalle decisioni che essi prendono per noi e su di noi; sta a noi scegliere se gli algoritmi li vogliamo subire, utilizzare, conoscere o progettare.

La realizzazione di alcuni algoritmi mediante il linguaggio Python, i suoi moduli e le sue librerie ci permetteranno di capire come funziona realmente un linguaggio di programmazione; conosceremo anche le piattaforme e gli strumenti di sviluppo più diffusi tra i programmatori.

L’obiettivo del corso è quello di far scoprire il motore delle tecnologie che hanno rivoluzionato il mondo e porre le basi per nuove idee e progetti.

Programma del corso

Modulo uno – durata 8 ore  – 97€

1. Dalle informazioni alla conoscenza a. Un po’ di storia…

i. 1962 – The future of Data Analysis
ii. La memoria del mondo – Italo Calvino

iii. Da Bruno de Finetti agli Open Data

iv. Il caso dei supermercati Market
b. L’entropia dell’informazione e la misura dell’informazione

2. Dal problema all’algoritmo e alle strutture dei dati

3. Gli algoritmi classici
4. La complessità

a. Maggiore complessità maggiore costo

Modulo due – durata 8 ore  – 97€
  • I ferri del mestiere
  • Analisi dei principali linguaggi di programmazione e focus su Python
  • Gli strumenti e le piattaforme di sviluppo (Anaconda)
  • Strumenti per la gestione delle versioni (GIT)

Problemi di ottimizzazione

  • Allocazione di risorse (merci in un magazzino)
  • Scheduling (ordinamento temporale)
  • Pianificazione di investimenti
  • Distanza minima: (trovare il percorso minimo e l’algoritmo di Floyd-Warshall)
  • Algoritmi ricorsivi
  • Due conigli su un isola deserta
  • Dividi et impera
  • Programmazione dinamica
  • Problemi decisionali
  • Problemi di ricerca
  • Problemi di ottimizzazione
  • L’algoritmo di Mr. Greedy
Modulo tre – durata 8 ore – 97€

Cosa cambierà con il Quantum Computing

Complessità negli algoritmi quantistici

Algoritmo di Grover

Algoritmo di fattorizzazione di Shor

Algoritmi per la blockchain

a. Algoritmi crittografici di Hash
b. Il teorema CAP
c. Il problema dei Generali Bizantini
d. Problemi di consenso nei Sistemi Distribuiti

Gli algoritmi nella rivoluzione 4.0

Per la partecipazione di ogni modulo è richiesto un proprio PC personale in quanto non fornito.

Ogni Modulo ha durata di 8 ore per Iscrizioni ed informazioni sulle date di effettuazione : formazione@netsrl.net. Per l’iscrizione a più moduli sono previsti sconti in fase di pagamento.

 

Modello OT23 sostituisce OT24 – INAIL

il nuovo modello OT23 INAIL – Riduzione premio Inail. Come funziona?

È disponibile sul portale dell’Istituto il modello OT23, che sostituisce il precedente OT24 ed è utilizzabile dalle aziende fino al 29 febbraio 2020. Tra le novità, gli interventi migliorativi per il reinserimento lavorativo degli infortunati da lavoro e l’inclusione dell’adozione delle prassi di riferimento, validate nel 2018, per imprese del settore edilizio e per le micro e piccole imprese artigiane

È stato pubblicato sul sito dell’Inail il nuovo modello OT23, utile per le istanze di riduzione del tasso medio di tariffa per prevenzione, consultabile e scaricabile insieme alla guida per la sua corretta compilazione. Il nuovo modello sostituisce il precedente, comunemente conosciuto come OT24, che aveva la sua fonte normativa nell’art.24 del decreto ministeriale 12 dicembre 2000.

La richiesta va presentata non oltre il 29 febbraio 2020. La materia è ora regolata dall’art. 23 delle Modalità di applicazione delle Tariffe dei premi approvate con decreto interministeriale 27 febbraio 2019, che indica così la nuova denominazione del modulo. Come per il precedente, anche il modello OT23 riguarda lo sconto dei premi assicurativi per interventi migliorativi delle condizioni di sicurezza e igiene nei luoghi di lavoro, adottati dalle imprese assicurate nel 2019, in aggiunta a quelli previsti dalla normativa vigente in materia. La scadenza della domanda di riduzione può essere richiesta a prescindere dall’anzianità dell’attività lavorativa e va inoltrata telematicamente entro il 29 febbraio 2020.

sistema di gestione Sgsl
sistema di gestione Sgsl

Quali sono gli interventi migliorativi. Nel modulo di domanda l’Inail indica e predefinisce le azioni e i miglioramenti considerati validi per ottenere il beneficio richiesto. Gli interventi sono articolati in 5 sezioni e sono distinti in: interventi di carattere generale (A), di carattere generale ispirati alla responsabilità sociale (B), trasversali (C), settoriali generali (D) e settoriali (E).

Dalla segnalazione dei quasi infortuni al Premio “Imprese per la Sicurezza”, una breve selezione degli interventi. Scorrendo attraverso le sezioni del modulo, tra i molti esempi di interventi ritenuti meritevoli per la richiesta di riduzione sono riportati l’adozione o il mantenimento di sistemi di gestione della sicurezza sul lavoro idoneamente certificati, le asseverazioni rilasciate da organismi paritetici, la segnalazione di quasi infortuni o di mancati incidenti sul lavoro, le iniziative di formazione adottate, le agevolazioni sociali concesse ai lavoratori, le convenzioni stipulate con le Asl per le campagne contro il fumo, l’abuso di alcool e di sostanze stupefacenti, e di adozione di corretti stili di alimentazione. Anche la partecipazione al premio “Imprese per la sicurezza”, promosso e organizzato annualmente da Inail e Confindustria in collaborazione con Apqi e Accredia, rientra tra gli esempi positivi citati nel modulo.

Tra le novità anche le misure migliorative per il reinserimento degli infortunati da lavoro. All’interno del nuovo modello OT23 sono da segnalare l’introduzione di alcuni nuovi interventi di miglioramento come quelli previsti nella sezione C. Si riferiscono al reinserimento lavorativo di dipendenti affetti da disabilità da lavoro, alle modalità del servizio di trasporto da casa al lavoro per i lavoratori in orario notturno, e alla realizzazione di interventi per contrastare il verificarsi di rapine.

Nuova anche l’adozione delle prassi di riferimento Rsi per edilizia e artigianato. Altra novità del modello OT23 è l’inclusione, tra gli interventi di carattere generale ispirati alla Responsabilità Sociale delle Imprese (Rsi) nella sezione B, delle prassi di riferimento Uni/PdR 49:2018 (costruzioni) e Uni/PdR 51:2018 (micro e piccole imprese). La prima, pubblicata il 5 novembre 2018 a cura di Ance Lombardia e Uni (Ente italiano di normazione), fornisce delle linee guida utili all’applicazione pratica della Rsi nell’ambito del settore edile.

sistema di gestione Sgsl

Uno strumento di autovalutazione per piccole e medie aziende. Nella seconda prassi, resa pubblica il 27 novembre 2018 da Confartigianato Imprese Lombardia e Uni, sono esposte le linee guida valide per essere applicate nell’ambito delle micro e piccole imprese e delle imprese artigiane, ovvero a valore artigiano; la stessa prassi offre inoltre una serie di indicatori a supporto dell’autovalutazione delle imprese rispetto alle dimensioni dell’ambiente, della governance e del sociale.

Le due prassi nel solco del modello generale Rsi della guidance Uni Iso 26000. Entrambe le prassi seguono il modello di responsabilità sociale promosso dalla Uni Iso 26000, guidance sulla responsabilità sociale delle organizzazioni pubblicata dall’Iso nel 2010, e ad oggi unico standard in materia di Rsi valido a livello internazionale.

Come si assegna il punteggio. A ogni intervento realizzato viene assegnato un punteggio. Per poter accedere alla riduzione del tasso occorre averne compiuti in numero tale che la somma dei rispettivi punteggi sia pari almeno a 100. Generalmente, per raggiungere i 100 punti richiesti è possibile selezionare interventi di qualunque sezione del modulo, ad eccezione di quelli riferiti alla responsabilità sociale delle imprese, nella cui sezione specifica (B) la soglia del punteggio massimo deve essere raggiunta senza ulteriori cumuli.

Gli allegati da presentare. La documentazione certificante l’avvenuto intervento deve essere presentata insieme alla domanda. I documenti devono riportare la data e la firma del datore di lavoro, ma, a seconda degli interventi, anche di altri soggetti idonei. Per quanto attiene alle azioni riguardanti l’implementazione oppure l’adozione di “procedure”, oltre a data e firma sono necessarie anche l’esplicitazione dei contenuti e delle evidenze documentali di attuazione riferite all’anno 2019.

Fonte INAIL

link: https://www.inail.it/cs/internet/comunicazione/news-ed-eventi/news/news-nuovo-modello-ot23.html