Questo Tirocinio ti fornirà l'opportunità di acquisire competenze pratiche ed esperienza diretta nello sviluppo e nell'applicazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale"

Secondo recenti studi, il mercato globale Intelligenza Artificiale (IA) dovrebbe raggiungere i 733,7 miliardi di dollari, con applicazioni che vanno dall'automazione dei processi, fino all'ottimizzazione delle catene di fornitura e alla diagnosi medica più precisa. Gli ingegneri di tutto il mondo stanno adottando tecniche avanzate di IA, come le reti neurali profonde e l'apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, per sviluppare soluzioni innovative che migliorano l'efficienza operativa e consentono di prendere decisioni informate dai dati in tempo reale.

In questo contesto, TECH ha sviluppato un rivoluzionario Tirocinio in Intelligenza Artificiale, che consiste in un soggiorno di 120 ore. Per 3 settimane, i professionisti saranno quindi integrati in un team di lavoro composto da veri esperti del settore. Insieme a loro, saranno coinvolti attivamente in attività come l'analisi dei dati, la formazione di reti neurali profonde, la progettazione di modelli predittivi, ecc. Grazie a questo, acquisiranno molteplici competenze per ottimizzare le loro procedure abituali e fornire servizi di prima qualità.

Durante questo percorso, gli ingegneri saranno supportati da un tutor aggiunto che sarà responsabile di guidarli e risolvere eventuali dubbi. In questo modo, potranno godere di un apprendimento di successo che li aiuterà ad espandere le loro prospettive professionali. In questa stessa linea, gli studenti saranno altamente qualificati per fare il salto verso le istituzioni tecnologiche più prestigiose, offrendo le soluzioni più efficienti.

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente" 

Gli obiettivi del Tirocinio sono di fornire agli ingegneri una comprensione approfondita e pratica dei principi fondamentali e delle applicazioni avanzate Intelligenza Artificiale. Attraverso progetti pratici e casi di studio, gli ingegneri sono tenuti ad acquisire competenze concrete nello sviluppo e l'implementazione di modelli di apprendimento automatico, reti neurali, e l'elaborazione dei dati. Inoltre, la formazione mira a familiarizzare gli ingegneri con strumenti e tecnologie leader nel settore, preparandoli ad affrontare sfide tecniche complesse e applicando soluzioni innovative nei rispettivi settori di specializzazione.

Rafforzerai la tua capacità di risolvere problemi complessi applicando algoritmi e tecniche avanzate di elaborazione dei dati"

Obiettivi generali

• Comprendere le basi teoriche dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i diversi tipi di dati e comprendere il ciclo di vita dei dati
• Valutare il ruolo cruciale dei dati nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale
• Approfondire la comprensione degli algoritmi e della complessità per risolvere problemi specifici
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning
• Analizzare le attuali strategie di Intelligenza Artificiale in vari campi, identificando opportunità e sfide

Obiettivi specifici

• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati
• Esplorare il concetto di Data warehouse (Magazzino Dati), con particolare attenzione ai suoi elementi costitutivi e alla sua progettazione
• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo gli strumenti, i tipi e le fonti per l'analisi delle informazioni
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazione dei dati
• Studiare la struttura e le caratteristiche dei datasets, comprendendo la sua importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per la modellazione dell'Intelligenza Artificiale
• Analizzare modelli supervisionati e non supervisionati, compresi i metodi e la classificazione
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale
• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining
• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e nella soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti
• Studiare tecniche di clustering per identificare schemi e strutture in insiemi di dati non etichettati
• Esplorare il data mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e comprendere il testo
• Padroneggiare i fondamenti del Deep Learning, comprenderne il ruolo fondamentale nel Deep Learning
• Regolare gli iperparametri per il Fine Tuning delle reti neurali, ottimizzando le loro prestazioni su compiti specifici
• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde
• Esplorare e applicare tecniche di Data Augmentation per arricchire i set di dati e migliorare la generalizzazione del modello
• Padroneggiare le basi di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di formazione utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare efficacemente gli insiemi di dati
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali
• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando reti neurali ricorrenti (RNN)
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing
• Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività
• Analizzare le implicazioni dell'intelligenza artificiale nella fornitura di servizi sanitari
• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"