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Perché studiare in TECH?

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Si tratta di una Business School d'élite, con un modello dotato dei più alti standard accademici. Un centro internazionale ad alto rendimento per la formazione intensiva di competenze manageriali.     

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In TECH Università Tecnologica

Innovazione

L'università offre un modello di apprendimento online che combina le ultime tecnologie educative con il massimo rigore pedagogico Un metodo unico con il più alto riconoscimento internazionale che fornirà allo studente le chiavi per inserirsi in un mondo in costante cambiamento, in cui l'innovazione è concepita come la scommessa essenziale di ogni imprenditore.

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Massima esigenza

Il criterio di ammissione di TECH non è economico. Non è necessario investire eccessivamente per studiare in questa università. Tuttavia, per ottenere un titolo rilasciato da TECH, i limiti dell'intelligenza e della capacità dello studente saranno sottoposti a prova.I nostri standard accademici sono molto alti.

Il 95% ddegli studenti di TECH termina i suoi studi con successo.

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Talento

Il nostro programma è una proposta unica per far emergere il talento dello studente nel mondo imprenditoriale. Un'opportunità unica di affrontare i timori e la propria visione relativi al business.

TECH si propone di aiutare gli studenti a mostrare al mondo il proprio talento grazie a questo programma.

Contesto Multiculturale

Gli studenti che intraprendono un percorso con TECH possono godere di un'esperienza unica. Studierai in un contesto multiculturale. Lo studente, inserito in un contesto globale, potrà addentrarsi nella conoscenza dell’ambito lavorativo multiculturale mediante una raccolta di informazioni innovativa e che si adatta al proprio concetto di business.

Gli studenti di TECH provengono da più di 200 nazioni differenti.  

Impara dai migliori del settore

Il personale docente di TECH contribuisce a mostrare agli studenti il proprio bagaglio di esperienze attraverso un contesto reale, vivo e dinamico.  Si tratta di docenti impegnati in una specializzazione di qualità che permette allo studente di avanzare nella sua carriera e distinguersi in ambito imprenditoriale.

Professori provenienti da 20 nazionalità differenti.

TECH punta all'eccellenza e dispone di una serie di caratteristiche che la rendono unica:   

Analisi

In TECH esploriamo il tuo lato critico, la tua capacità di affrontare le incertezze, la tua competenza nel risolvere i problemi e risaltare le tue competenze interpersonali.  

Eccellenza accademica

TECH fornisce allo studente la migliore metodologia di apprendimento online. L’università unisce il metodo Relearning (una metodologia di apprendimento post-laurea che ha ottenuto un’eccellente valutazione a livello internazionale) al Metodo Casistico. Un difficile equilibrio tra tradizione e avanguardia, visto l’esigente contesto accademico nel quale è inserito.

Economia di scala

TECH è la più grande università online del mondo. Possiede più di 10.000 titoli universitari. Nella nuova economia, volume + tecnologia = prezzo dirompente.In questo modo, garantiamo che lo studio non sia eccessivamente costoso rispetto ad altre università.   

In TECH avrai accesso ai casi di studio più rigorosi e aggiornati del mondo accademico”  

L’MBA in Intelligenza Artificiale nella Programmazione Informatica è composto da 30 moduli specializzati, che forniranno agli studenti una comprensione completa di questo argomento. Il programma approfondirà questioni come Estrazione di Dati, Algoritmia, Sistemi Intelligenti e Apprendimento Automatico. In questo modo, gli studenti potranno incorporare gli strumenti tecnologici più avanzati nei loro progetti di programmazione informatica per migliorare l'efficienza dei modelli. Inoltre, il piano di studi includerà tematiche all'avanguardia tra cui Reti Neurali, Deep Computer Vision, Informatica Bioispirata o Architettura del Software. 

Avrai a disposizione una vasta gamma di strumenti didattici per stimolare il tuo apprendimento, tra cui video esplicativi o riassunti interattivi"   

Piano di studi

L’MBA in Intelligenza Artificiale nella Programmazione Informatica di TECH Università Tecnologica è un programma intensivo che prepara gli studenti ad affrontare le sfide e le decisioni aziendali, sia a livello nazionale che internazionale. Il suo contenuto è pensato per favorire lo sviluppo delle competenze direttive che consentono un processo decisionale più rigoroso in contesti incerti.   

Durante 3.600 ore di studio, lo studente analizzerà una moltitudine di casi pratici attraverso il lavoro individuale, ottenendo un apprendimento di alta qualità che potrà essere applicato successivamente alla sua pratica quotidiana. Si tratta quindi di una vera e propria esperienza di coinvolgimento nella realtà aziendale. 

Questo programma tratta in profondità le principali aree dell'Intelligenza Artificiale ed è progettato per consentire ai manager di comprendere la gestione aziendale da una prospettiva strategica, internazionale e innovativa.   

Un piano pensato per gli studenti, focalizzato sul loro miglioramento professionale e che li prepara a raggiungere l'eccellenza nel campo dell'Intelligenza Artificiale nella Programmazione Informatica. Un programma che capisce le tue esigenze e quelle della tua azienda attraverso contenuti innovativi basati sulle ultime tendenze, supportati dalla migliore metodologia educativa e da un personale docente eccezionale, che conferirà loro competenze per risolvere situazioni critiche in modo creativo ed efficiente. 

Questo programma si sviluppa su 2 anni ed è diviso in 30 moduli: 

Modulo 1. Leadership, Etica e Responsabilità Sociale d’Impresa
Modulo 2. Direzione strategica e Management Direttivo 
Modulo 3. Direzione di persone e gestione del talento
Modulo 4. Direzione economico-finanziaria
Modulo 5. Direzione di operazioni e logistica
Modulo 6. Direzione dei sistemi informativi
Modulo 7. Gestione Commerciale, Marketing Strategico e Comunicazione Aziendale
Modulo 8. Ricerche di mercato, pubblicità e direzione commerciale
Modulo 9. Innovazione e Direzione di Progetti
Modulo 10. Management Direttivo
Modulo 11. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale
Modulo 12. Tipi e cicli di vita del dato
Modulo 13. Il dato nell’Intelligenza Artificiale 
Modulo 14. Data Mining: selezione, pre-elaborazione e trasformazione 
Modulo 15. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale  
Modulo 16. Sistemi Intelligenti
Modulo 17. Apprendimento automatico e Data Mining
Modulo 18. Le reti neurali, base del Deep Learning 
Modulo 19. Addestramento di reti neurali profonde 
Modulo 20. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow 
Modulo 21. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 
Modulo 22. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Assistenza
Modulo 23. Autoencoder, GAN, Modelli di Diffusione 
Modulo 24. Informatica Bio-ispirata
Modulo 25. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni
Modulo 26. Migliorare la produttività nello sviluppo del software con la IA
Modulo 27. Architettura del software per QA Testing
Modulo 28. Progetti web con la IA
Modulo 29. Applicazioni mobili con la IA
Modulo 30. IA per QA Testing

Dove, quando e come si realizza?

TECH offre la possibilità di sviluppare questo MBA in Intelligenza Artificiale nella Programmazione Informatica in modo completamente online. Durante i 2 Anni della specializzazione, lo studente sarà in grado di accedere a tutti i contenuti di questo programma in qualsiasi momento, che gli permetterà di auto-gestire il suo tempo di studio. 

Modulo 1. Leadership, Etica e Responsabilità Sociale d’Impresa

1.1. Globalizzazione e Governance 

1.1.1. Governance e Corporate Governance 
1.1.2. Fondamenti della Corporate Governance nelle imprese 
1.1.3. Il ruolo del Consiglio di Amministrazione nel quadro della Corporate Governance 

1.2. Leadership 

1.2.1. Leadership: Un approccio concettuale 
1.2.2. Leadership nelle imprese 
1.2.3. L'importanza del leader nella direzione di imprese 

1.3. Cross Cultural Management 

1.3.1. Concetto di Cross Cultural Management
1.3.2. Contributi alla Conoscenza delle Culture Nazionali 
1.3.3. Gestione della Diversità 

1.4. Sviluppo manageriale e leadership 

1.4.1. Concetto di Sviluppo Direttivo 
1.4.2. Concetto di leadership 
1.4.3. Teorie di leadership 
1.4.4. Stili di leadership 
1.4.5. L’intelligenza nella leadership 
1.4.6. Le sfide del leader nell’attualità 

1.5. Etica d’impresa 

1.5.1. Etica e Morale 
1.5.2. Etica Aziendale 
1.5.3. Leadership ed etica nelle imprese 

1.6. Sostenibilità 

1.6.1. Sostenibilità e sviluppo sostenibile 
1.6.2. Agenda 2030 
1.6.3. Le imprese sostenibili 

1.7. Responsabilità Sociale d’Impresa 

1.7.1. Dimensione internazionale della Responsabilità Sociale d'Impresa 
1.7.2. Implementazione della Responsabilità Sociale d’Impresa 
1.7.3. Impatto e misurazione della Responsabilità Sociale d’Impresa 

1.8. Sistemi e strumenti di gestione responsabile 

1.8.1. RSC: Responsabilità sociale corporativa 
1.8.2. Aspetti essenziali per implementare una strategia di gestione responsabile 
1.8.3. Le fasi di implementazione di un sistema di gestione della responsabilità sociale d'impresa 
1.8.4. Strumenti e standard della RSC 

1.9. Multinazionali e diritti umani 

1.9.1. Globalizzazione, imprese multinazionali e diritti umani 
1.9.2. Imprese multinazionali di fronte al diritto internazionale 
1.9.3. Strumenti giuridici per le multinazionali in materia di diritti umani 

1.10. Ambiente legale e Corporate Governance 

1.10.1. Regolamenti internazionali di importazione ed esportazione 
1.10.2. Proprietà intellettuale e industriale 
1.10.3. Diritto internazionale del lavoro

Modulo 2. Direzione strategica e Management Direttivo 

2.1. Analisi e progettazione organizzativa 

2.1.1. Quadro concettuale
2.1.2. Fattori chiave nella progettazione organizzativa
2.1.3. Modelli organizzativi di base
2.1.4. Progettazione organizzativa: tipologie 

2.2. Strategia corporativa 

2.2.1. Strategia aziendale competitivi
2.2.2. Strategie di crescita: tipologie
2.2.3. Quadro concettuale 

2.3. Pianificazione e Formulazione Strategica 

2.3.1. Quadro concettuale
2.3.2. Elementi della pianificazione strategica
2.3.3. Formulazione strategica: Processo della pianificazione strategica 

2.4. Pensieri strategici 

2.4.1. L’impresa come sistema
2.4.2. Concetto di organizzazione

2.5. Diagnosi finanziaria 

2.5.1. Concetto di diagnosi finanziaria
2.5.2. Fasi della diagnosi finanziaria
2.5.3. Metodi di Valutazione per la Diagnosi Finanziaria 

2.6. Pianificazione e Strategia 

2.6.1. Il piano strategico
2.6.2. Posizionamento strategico
2.6.3. La Strategia nell’Impresa 

2.7. Modelli e schemi strategici 

2.7.1. Quadro concettuale
2.7.2. Modelli Strategici
2.7.3. Modelli Strategici: Le Cinque P della strategia 

2.8. Strategia Competitiva 

2.8.1. Il Vantaggio Competitivo
2.8.2. Scelta di una Strategia Competitiva
2.8.3. Strategie secondo il Modello dell'Orologio Strategico
2.8.4. Tipi di Strategia secondo il ciclo di vita del settore industriale 

2.9. Direzione strategica 

2.9.1. Il concetto di strategia
2.9.2. Il processo di direzione strategica
2.9.3. Approcci della direzione strategica 

2.10. Implementazione della Strategia 

2.10.1. Sistema di Indicatori e Approccio mediante Processi
2.10.2. Mappa Strategica
2.10.3. Allineamento strategico 

2.11. Executive Management 

2.11.1. Quadro concettuale del management direttivo
2.11.2. Management Direttivo: ruolo del Consiglio di Amministrazione e strumenti di gestione aziendale 

2.12. Comunicazione Strategica 

2.12.1. Comunicazione interpersonale 
2.12.2. Capacità di comunicazione e influenza 
2.12.3. La comunicazione interna 
2.12.4. Barriere per la comunicazione aziendale

Modulo 3. Direzione del personale e gestione del talento 

3.1. Comportamento Organizzativo 

3.1.1. Comportamento Organizzativo: Quadro concettuale
3.1.2. Principali fattori del comportamento organizzativo 

3.2. Il personale nelle organizzazioni 

3.2.1. Qualità di vita lavorativa e benessere psicologico
3.2.2. Lavoro in team e conduzione di riunioni
3.2.3. Coaching e gestione di team
3.2.4. Gestione dell'uguaglianza e della diversità 

3.3. Direzione Strategica di persone 

3.3.1. Direzione strategica e risorse umane
3.3.2. Management strategico del personale 

3.4. Evoluzione delle Risorse: una visione d’insieme 

3.4.1. L'importanza delle Risorse Umane
3.4.2. Un nuovo ambiente per la gestione e la direzione delle persone
3.4.3. Direzione strategica di Risorse Umane

3.5. Selezione, dinamiche di gruppo e assunzioni delle Risorse Umane 

3.5.1. Approccio al reclutamento e alla selezione
3.5.2. Il reclutamento
3.5.3. Il processo di selezione 

3.6. Gestione delle Risorse Umane basata sulle competenze 

3.6.1. Analisi del potenziale
3.6.2. Politiche di retribuzione
3.6.3. Piani di avanzamento di carriera/successione 

3.7. Valutazione e gestione del rendimento lavorativo 

3.7.1. Gestione del rendimento
3.7.2. La gestione delle prestazioni: obiettivi e processi 

3.8. Gestione della formazione 

3.8.1. Le teorie di apprendimento
3.8.2. Individuazione e mantenimento dei talenti
3.8.3. Gamification e gestione dei talenti
3.8.4. Corsi di aggiornamento e obsolescenza professionale 

3.9. Gestione del talento 

3.9.1. Elementi chiave della gestione positiva
3.9.2. Origine concettuale del talento e coinvolgimento nell'impresa
3.9.3. Mappa dei talenti nell'organizzazione 
3.9.4. Costo e valore aggiunto 

3.10. Innovazione nella gestione dei talenti e del personale 

3.10.1. Modelli di gestione del talento strategico
3.10.2. Identificazione, aggiornamento professionale e sviluppo dei talenti
3.10.3. Fedeltà e fidelizzazione 
3.10.4. Proattività e innovazione 

3.11. Motivazione 

3.11.1. La natura della motivazione 
3.11.2. Teoria delle aspettative
3.11.3. Teoria dei bisogni
3.11.4. Motivazione e compensazione economica 

3.12. Employer Branding 

3.12.1. Employer Branding nelle Risorse Umane
3.12.2. Personal Branding per il personale delle Risorse Umane 

3.13. Sviluppo di team ad alte prestazioni

3.13.1. I team ad alte prestazioni: team autogestiti 
3.13.2. Metodologie per la gestione di team autogestiti ad alte prestazioni

3.14. Sviluppo delle competenze manageriali 

3.14.1. Cosa sono le competenze manageriali? 
3.14.2. Elementi delle competenze 
3.14.3. Conoscenza 
3.14.4. Capacità di direzione 
3.14.5. Atteggiamenti e valori nei dirigenti 
3.14.6. Abilità manageriali 

3.15. Gestione del tempo 

3.15.1. Benefici
3.15.2. Quali possono essere le cause di una cattiva gestione del tempo? 
3.15.3. Tempo 
3.15.4. Le illusioni del tempo 
3.15.5. Attenzione e memoria
3.15.6. Stato mentale
3.15.7. Gestione del tempo
3.15.8. Proattività
3.15.9. Avere chiaro l'obiettivo
3.15.10. Ordine 
3.15.11. Pianificazione 

3.16. Gestione del cambiamento 

3.16.1. Gestione del cambiamento
3.16.2. Tipo di processi di gestione del cambiamento
3.16.3. Tappe o fasi nella gestione del cambiamento 

3.17. Negoziazione e gestione dei conflitti 

3.17.1 Negoziazione 
3.17.2 Gestione dei Conflitti 
3.17.3 Gestione delle Crisi 

3.18. Comunicazione direttiva 

3.18.1. Comunicazione interna ed esterna nel settore delle imprese 
3.18.2. Dipartimento di comunicazione 
3.18.3. Il responsabile di comunicazione di azienda. Il profilo del Dircom 

3.19. Gestione delle Risorse Umane e team di Prevenzione dei Rischi Professionali 

3.19.1. Gestione delle risorse umane e strumentazione
3.19.2. Prevenzione dei rischi sul lavoro

3.20. Produttività, attrazione, mantenimento e attivazione del talento 

3.20.1. La produttività 
3.20.2. Leve di attrazione e ritenzione del talento 

3.21. Compensazione monetaria vs. Non monetaria

3.21.1. Compensazione monetaria vs. non monetaria 
3.21.2. Modelli di categorie salariali 
3.21.3. Modelli di compensazione non monetaria 
3.21.4. Modelli di lavoro 
3.21.5. Comunità aziendale 
3.21.6. Immagine dell’impresa 
3.21.7. Retribuzione emotiva 

3.22. Innovazione nella gestione dei talenti e del personale

3.22.1.  Innovazione nelle Organizzazioni
3.22.2. Nuove sfide del dipartimento di Risorse Umane
3.22.3. Gestione dell’innovazione    
3.22.4. Strumenti per l’Innovazione

3.23. Gestione della conoscenza e del talento 

3.23.1. Gestione della conoscenza e del talento
3.23.2. Implementazione della gestione della conoscenza 

3.24. Trasformazione delle risorse umane nell’era digitale 

3.24.1. Il contesto socioeconomico
3.24.2. Nuove forme di organizzazione aziendale
3.24.3. Nuove metodologie

Modulo 4.  Direzione economico-finanziaria 

4.1. Contesto Economico 

4.1.1. Contesto macroeconomico e sistema finanziario 
4.1.2. Istituti finanziari 
4.1.3. Mercati finanziari 
4.1.4. Attivi finanziari 
4.1.5. Altri enti del settore finanziario 

4.2. Il finanziamento dell'azienda 

4.2.1. Fonti di finanziamento 
4.2.2. Tassi di costo del finanziamento 

4.3. Contabilità direttiva 

4.3.1. Concetti di base  
4.3.2. L’Attivo aziendale  
4.3.3. Il Passivo aziendale  
4.3.4. Il Patrimonio Netto dell'azienda  
4.3.5. Il Conto Economico  

4.4. Dalla contabilità generale alla contabilità dei costi 

4.4.1. Elementi di calcolo dei costi 
4.4.2. Le spese nella contabilità generale e nella contabilità dei costi 
4.4.3. Classificazione dei costi 

4.5. Sistemi di informazione e Business Intelligence 

4.5.1. Concetto e classificazione 
4.5.2. Fasi e metodi della ripartizione dei costi 
4.5.3. Scelta del centro di costi ed effetti 

4.6. Bilancio di previsione e controllo di gestione 

4.6.1. Il modello di bilancio  
4.6.2. Bilancio di Capitale 
4.6.3. Bilancio di Gestione  
4.6.5. Bilancio del Tesoro  
4.6.6. Controllo del bilancio  

4.7. Gestione della tesoreria 

4.7.1. Fondo di Manovra Contabile e Fondo di di Manovra Necessario 
4.7.2. Calcolo dei Bisogni Operativi dei Fondi 
4.7.3. Credit management 

4.8. Responsabilità fiscale delle imprese 

4.8.1. Nozioni fiscali di base  
4.8.2. L'imposta sulle società  
4.8.3. L'imposta sul valore aggiunto  
4.8.4. Altre imposte connesse con l'attività commerciale  
4.8.5. L'impresa come facilitatore del lavoro di Stato  

4.9. Sistemi di controllo delle imprese 

4.9.1. Analisi dei rendiconti finanziari  
4.9.2. Il Bilancio aziendale  
4.9.3. Il Conto di Perdite e Profitti  
4.9.4. Lo Stato del Flusso di Cassa  
4.9.5. Analisi di Ratio  

4.10. Direzione finanziaria 

4.10.1. Decisioni finanziarie dell'azienda  
4.10.2. Dipartimento finanziario  
4.10.3. Eccedenza di tesoreria  
4.10.4. Rischi associati alla direzione finanziaria  
4.10.5. Gestione dei rischi della direzione finanziaria  

4.11. Pianificazione Finanziaria 

4.11.1. Definizione della pianificazione finanziaria 
4.11.2. Azioni da effettuare nella pianificazione finanziaria 
4.11.3. Creazione e istituzione della strategia aziendale  
4.11.4. La tabella Cash Flow 
4.11.5. La tabella di flusso 

4.12. Strategia Finanziaria d’Impresa 

4.12.1. Strategia aziendale e fonti di finanziamento 
4.12.2. Prodotti finanziari di finanziamento aziendale  

4.13. Contesto Macroeconomico 

4.13.1. Contesto macroeconomico 
4.13.2. Indicatori economici rilevanti 
4.13.3. Meccanismi di monitoraggio delle grandezze macroeconomiche 
4.13.4. Cicli economici  

4.14. Finanziamento strategico 

4.14.1. Autofinanziamento  
4.14.2. Aumento dei fondi propri  
4.14.3. Risorse ibride  
4.14.4. Finanziamenti tramite intermediari finanziari  

4.15. Mercati monetari e di capitali 

4.15.1. Il mercato monetario  
4.15.2. Mercato a Reddito Fisso  
4.15.3. Mercato a Reddito Variabile  
4.15.4. Mercato Valutario  
4.15.5. Mercati dei Derivati  

4.16. Analisi e pianificazione finanziaria 

4.16.1. Analisi dello Stato Patrimoniale 
4.16.2. Analisi del Conto Economico 
4.16.3. Analisi del Rendimento 

4.17. Analisi e risoluzione di casi/problemi 

4.17.1. Informazioni finanziarie di Industria di Disegno e Tessile, S.A. (INDITEX)

Modulo 5. Gestione di operazioni e logistica 

5.1. Direzione e Gestione Operazioni

5.1.1. La funzione delle operazioni 
5.1.2. L'impatto delle operazioni sulla gestione delle imprese  
5.1.3. Introduzione alla strategia di operazioni 
5.1.4. La direzione delle operazioni

5.2. Organizzazione industriale e logistica 

5.2.1. Dipartimento di Organizzazione Industriale
5.2.2. Dipartimento di logistica

5.3. Struttura e tipi di produzione (MTS, MTO, ATO, ETO, ecc.)  

5.3.1. Sistemi di produzione 
5.3.2. Strategia di produzione  
5.3.3. Sistema di gestione di inventario
5.3.4. Indici di produzione 

5.4. Struttura e tipi di approvvigionamento  

5.4.1. Ruolo dell'approvvigionamento 
5.4.2. Gestione dell’approvvigionamento
5.4.3. Tipi di acquisto 
5.4.4. Gestione degli acquisti di un'azienda in modo efficiente 
5.4.5. Fasi del processo decisionale dell’acquisto 

5.5. Controllo economico degli acquisti 

5.5.1. Influenza economica degli acquisti
5.5.2. Centro di costo 
5.5.3. Bilancio
5.5.4. Preventivo vs spesa reale
5.5.5. Strumenti di controllo del preventivo

5.6. Controllo delle operazioni di magazzinaggio 

5.6.1. Controllo dell'inventario
5.6.2. Sistema di localizzazione
5.6.3. Tecniche di gestione dello stock
5.6.4. Sistemi di stoccaggio

5.7. Gestione strategica degli acquisti

5.7.1. Strategia aziendale
5.7.2. Pianificazione strategica
5.7.3. Strategia degli acquisti

5.8. Tipologie della Catena di Approvvigionamento (SCM) 

5.8.1. Catena di approvvigionamento
5.8.2. Benefici della gestione della catena approvvigionamento
5.8.3. Gestione logistica della catena di approvvigionamento

5.9. Supply Chain Management 

5.9.1. Concetto di Gestione della Catena di Approvvigionamento (SCM)
5.9.2. Costi ed efficienza della catena di operazioni
5.9.3. Modelli di domanda
5.9.4. Strategia di trading e cambiamento

5.10. Interazioni della SCM con tutte le aree

5.10.1. Interazione della catena di approvvigionamento 
5.10.2. Interazione della catena di approvvigionamento. Integrazione per parti
5.10.3. Problemi di integrazione della catena di approvvigionamento 
5.10.4. Catena di approvvigionamento 4.0

5.11. Costi della Logistica 

5.11.1. Costi logistici
5.11.2. Problemi dei costi logistici
5.11.3. Ottimizzazione dei costi logistici  

5.12. Redditività ed efficacia delle catene logistiche: KPI

5.12.1. Catena logistica
5.12.2. Redditività ed efficacia delle catene logistiche
5.12.3. Indici di redditività ed efficacia delle catene logistiche

5.13. Gestione dei processi

5.13.1. La gestione dei processi 
5.13.2. Approccio basato sui processi: mappa dei processi 
5.13.3. Miglioramenti nella gestione dei processi 

5.14. Distribuzione e logistica di trasporto

5.14.1. Distribuzione della catena di approvvigionamento 
5.14.2. Logistica dei Trasporti 
5.14.3. Sistemi di informazione geografica a supporto della logistica 

5.15. Logistica e clienti

5.15.1. Analisi della domanda 
5.15.2. Previsione della domanda e delle vendite 
5.15.3. Pianificazione delle vendite e delle operazioni
5.15.4. Pianificazione partecipativa, previsione e rifornimento (CPFR) 

5.16. Logistica internazionale 

5.16.1. Processi di esportazione e importazione 
5.16.2. Dogana 
5.16.3. Modalità e Metodi di Pagamento Internazionali
5.16.4. Piattaforme logistiche a livello internazionale

5.17. Outsourcing delle operazioni

5.17.1. Gestione delle operazioni e Outsourcing 
5.17.2. Attuazione dell'outsourcing in ambienti logistici 

5.18. Competitività nelle operazioni

5.18.1. Gestione delle Operazioni 
5.18.2. Competitività operativa 
5.18.3. Strategia delle operazioni e vantaggi competitivi 

5.19. Gestione della qualità

5.19.1. Cliente interno e cliente esterno
5.19.2. Costi di qualità
5.19.3. Il miglioramento continuo e la filosofia di Deming

Modulo 6. Direzione di sistemi informativi

6.1. Ambienti tecnologici

6.1.1. Tecnologia e globalizzazione 
6.1.2. Ambiente economico e tecnologia 
6.1.3. Ambiente tecnologico e suo impatto nelle imprese 

6.2. Sistemi e tecnologie dell'informazione in azienda 

6.2.1. Evoluzione del modello di IT
6.2.2. Organizzazione e dipartimento IT
6.2.3. Tecnologie dell’informazione e contesto economico

6.3. Strategia aziendale e tecnologica 

6.3.1. Creazione di valore per clienti e azionisti
6.3.2. Decisioni strategiche di SI/TI
6.3.3. Strategia aziendale vs. Strategia tecnologica e digitale

6.4. Direzione dei Sistemi Informativi

6.4.1. Corporate governance della tecnologia e i sistemi di informazione 
6.4.2. Direzione dei sistemi di informazione nelle imprese 
6.4.3. Dirigenti esperti di sistema di informazione: ruoli e funzioni 

6.5. Pianificazione strategica dei sistemi di informazione

6.5.1. Sistemi di informazione e strategia aziendale
6.5.2. Pianificazione strategica dei sistemi di informazioni  
6.5.3. Fasi della pianificazione strategica dei sistemi di informazione 

6.6. Sistemi di informazione per il processo decisionale

6.6.1. Business Intelligence
6.6.2. Data Warehouse
6.6.3. BSC o Scheda di Valutazione Integrale

6.7. Esplorando le informazioni

6.7.1. SQL: database relazionali. Concetti di base
6.7.2. Reti e comunicazioni
6.7.3. Sistema operativo: modelli di dati standard 
6.7.4. Sistema strategico: OLAP, modello multidimensionale e dashboards grafico 
6.7.5. Analisi strategica del Database e composizione di rapporti 

6.8. Business Intelligence Aziendale

6.8.1. Il mondo del dato
6.8.2. Concetti rilevanti
6.8.3. Principali caratteristiche
6.8.4. Soluzioni nel mercato di oggi
6.8.5. Architettura globale di una soluzione BI
6.8.6. Sicurezza informatica in BI e Data Science

6.9. Nuovo concetto aziendale  

6.9.1. Perchè BI?
6.9.2. Ottenere informazioni
6.9.3. BI nei diversi reparti dell'azienda
6.9.4. Ragioni per investire in BI

6.10. Strumenti e soluzioni di BI 

6.10.1. Come scegliere lo strumento migliore?
6.10.2. Microsoft Power BI, MicroStrategy e Tableau
6.10.3. SAP BI, SAS BI e Qlikview
6.10.4. Prometeus

6.11. Pianificazione e direzione di un Progetto BI  

6.11.1. Primi passi nella definire un progetto di BI
6.11.2. Soluzione BI per l'azienda
6.11.3. Requisiti e obiettivi 

6.12. Applicazioni di gestione aziendale 

6.12.1. Sistemi di informazione e gestione aziendale 
6.12.2. Applicazioni per la gestione aziendale 
6.12.3. Sistemi Enterpise Resource Planning o ERP 

6.13. Trasformazione Digitale

6.13.1. Quadro concettuale della trasformazione digitale 
6.13.2. Trasformazione digitale: elementi chiave, vantaggi e svantaggi 
6.13.3. Trasformazione digitale nelle aziende 

6.14. Tecnologie e tendenze

6.14.1. Principali tendenze nel settore della tecnologia che stanno cambiando i modelli di business 
6.14.2. Analisi delle principali tecnologie emergenti 

6.15. Outsourcing di TI

6.15.1. Quadro concettuale di outsourcing 
6.15.2. L'Outsourcing IT e il suo impatto sul business 
6.15.3. Chiavi per l'implementazione di progetti aziendali di outsourcing IT

Modulo 7. Gestione Commerciale, Marketing Strategico e Comunicazione Corporativa

7.1. Direzione commerciale

7.1.1. Quadro concettuale della Direzione Commerciale
7.1.2. Strategia e pianificazione aziendale
7.1.3. Il ruolo dei direttori commerciali

7.2. Marketing 

7.2.1. Concetto di Marketing
7.2.2. Elementi base del marketing
7.2.3. Attività di marketing aziendale

7.3. Gestione strategica del Marketing

7.3.1. Concetto di Marketing strategico
7.3.2. Concetto di pianificazione strategica di marketing
7.3.3. Fasi del processo di pianificazione strategica di marketing

7.4. Marketing online ed e-commerce

7.4.1. Obiettivi del Digital Marketing ed e-commerce  
7.4.2. Marketing digitale e media che utilizzi 
7.4.3. E-commerce: Contesto generale 
7.4.4. Categorie dell’e-commerce 
7.4.5. Vantaggi e svantaggi dell’ E-commerce rispetto al commercio tradizionale 

7.5. Managing digital business

7.5.1. Strategia competitiva di fronte alla crescente digitalizzazione dei media 
7.5.2. Progettazione e creazione di un piano di Marketing Digitale 
7.5.3. Analisi del ROI in un piano di Marketing Digitale 

7.6. Marketing digitale per rafforzare il marchio

7.6.1. Strategie online per migliorare la reputazione del tuo marchio
7.6.2. Branded Content & Storytelling

7.7. Strategia di Marketing Digitale

7.7.1. Definire la strategia del Marketing Digitale 
7.7.2. Creazione di una strategia di Marketing Digitale 

7.8. Marketing Digitale per captare e fidelizzare clienti 

7.8.1. Strategie di fidelizzazione e creazione di un vincolo mediante internet
7.8.2. Visitor Relationship Management
7.8.3. Ipersegmentazione

7.9. Gestione delle campagne digitali

7.9.1. Che cos'è una campagna pubblicitaria digitale?
7.9.2. Passi per lanciare una campagna di marketing online
7.9.3. Errori nelle campagne pubblicitarie digitali

7.10. Piano di marteking online

7.10.1. Che cos'è un piano di Marketing Online?
7.10.2. Step per creare un piano di Marketing Online
7.10.3. Vantaggio di un piano di Marketing Online

7.11. Blended marketing

7.11.1. Cos’è il Blended Marketing?
7.11.2. Differenze tra Marketing Online e Offline
7.11.3. Aspetti da considerare nella strategia di Blended Marketing 
7.11.4. Caratteristiche di una strategia di Blended Marketing
7.11.5. Raccomandazioni in Blended Marketing
7.11.6. Vantaggi del Blended Marketing

7.12. Strategie di vendita 

7.12.1. Strategie di vendita 
7.12.2. Metodi di vendite

7.13. Comunicazione aziendale 

7.13.1. Concetto
7.13.2. Importanza della comunicazione nell’azienda
7.13.3. Tipo di comunicazione nell’azienda
7.13.4. Funzioni della comunicazione nell’azienda
7.13.5. Elementi della comunicazione
7.13.6. Problemi della comunicazione
7.13.7. Scenari della comunicazione

7.14. Strategia di Comunicazione Aziendale 

7.14.1. Programmi di motivazione, azione sociale, partecipazione e allenamento con Risorse Umane 
7.14.2. Strumenti e aiuti di comunicazione interna
7.14.3. Il piano di comunicazione interna

7.15. Comunicazione e reputazione online

7.15.1. La reputazione online 
7.15.2. Come misurare la reputazione digitale? 
7.15.3. Strumenti di reputazione online 
7.15.4. Rapporto sulla reputazione online 
7.15.5. Branding online

Modulo 8. Ricerche di mercato, pubblicità e direzione commerciale

8.1. Ricerche di Mercato 

8.1.1. Ricerche di mercato: origine storica  
8.1.2. Analisi ed evoluzione del quadro concettuale della ricerca di mercato  
8.1.3. Elementi chiave e apporto di valore della ricerca di mercato  

8.2. Metodi e tecniche di ricerca quantitativa 

8.2.1. Dimensione del campione  
8.2.2. Campioni  
8.2.3. Tipi di Tecniche Quantitative   

8.3. Metodi e tecniche di ricerca qualitativa 

8.3.1. Tipi di ricerca qualitativa 
8.3.2. Tecniche di ricerca qualitativa 

8.4. Segmentazione dei mercati 

8.4.1. Concetto di segmentazione del mercato  
8.4.2. Utilità e requisiti della segmentazione  
8.4.3. Segmentazione dei mercati di consumo  
8.4.4. Segmentazione dei mercati industriali  
8.4.5. Strategie di segmentazione  
8.4.6. Segmentazione in base ai criteri del marketing - mix  
8.4.7. Metodologia di segmentazione del mercato 

8.5. Gestione di progetti di ricerca 

8.5.1. La ricerca di mercato come processo 
8.5.2. Le fasi di pianificazione della ricerca di marketing 
8.5.3. Fasi di esecuzione della ricerca di marketing 
8.5.4. Gestione di un progetto di ricerca  

8.6. La ricerca di mercati internazionali  

8.6.1. Ricerca di Mercati Internazionali 
8.6.2. Processo di Ricerca di Mercati Internazionali 
8.6.3. L'importanza delle fonti secondarie nelle Ricerche di Mercato internazionale 

8.7. Studi di fattibilità    

8.7.1. Concetto e utilità 
8.7.2. Schema di studio di fattibilità 
8.7.3. Sviluppo di studio di fattibilità 

8.8. Pubblicità 

8.8.1. Contesto storico della pubblicità  
8.8.2. Quadro concettuale della pubblicità; principi, concetto di briefing e posizionamento  
8.8.3. Agenzie pubblicitarie, agenzie di media e professionisti della pubblicità  
8.8.4. Importanza della pubblicità nel mondo degli affari 
8.8.5. Tendenze e sfide della pubblicità  

8.9. Sviluppo del piano di marketing  

8.9.1. Concetto del Piano di Marketing 
8.9.2. Analisi e diagnosi della situazione 
8.9.3. Decisioni strategiche di marketing 
8.9.4. Decisioni operative di marketing 

8.10. Strategie di promozione e Merchandising 

8.10.1. Comunicazione di marketing integrato 
8.10.2. Piano di comunicazione pubblicitaria 
8.10.3. Il Merchandising come tecnica di Comunicazione 

8.11. Pianificazione dei media  

8.11.1. Origine ed evoluzione della pianificazione dei media   
8.11.2. Mezzi di comunicazione  
8.11.3. Piano dei media  

8.12. Fondamenti di direzione commerciale  

8.12.1. Il ruolo della direzione commerciale 
8.12.2. Sistemi di analisi della situazione concorrenziale commerciale impresa/mercato 
8.12.3. Sistemi di pianificazione aziendale dell'azienda 
8.12.4. Principali strategie competitive 

8.13. Negoziazione commerciale 

8.13.1. Negoziazione commerciale   
8.13.2. Le questioni psicologiche della negoziazione 
8.13.3. Principali metodi di negoziazione 
8.13.4. Il processo di negoziazione 

8.14. Processo decisionale nella gestione commerciale 

8.14.1. Strategia commerciale e strategia competitiva 
8.14.2. Modelli di processo decisionale 
8.14.3. Analitica e strumenti per il processo decisionale 
8.14.4. Comportamento umano nel processo decisionale 

8.15. Direzione e gestione della rete di vendite 

8.15.1. Sales Management. Direzione delle vendite 
8.15.2. Reti al servizio dell’attività commerciale 
8.15.3. Politiche di selezione e formazione di venditori 
8.15.4. Sistemi di remunerazione delle reti commerciali interne ed esterne 
8.15.5. Gestione del processo commerciale: Controllo e assistenza alle attività di marketing sulla base delle informazioni 

8.16. Attuazione della funzione commerciale 

8.16.1. Contrattazione di imprese proprie e agenti commerciali 
8.16.2. Controllo dell'attività commerciale  
8.16.3. Il codice deontologico del personale commerciale 
8.16.4. Adempimento Normativo 
8.16.5. Norme commerciali generalmente accettate 

8.17. Gestione dei conti chiave 

8.17.1. Concetto di gestione dei conti chiave   
8.17.2. Il Key Account Manager 
8.17.3. Strategia di Gestione dei Conti Chiave  

8.18. Gestione finanziaria e di budget  

8.18.1. Il punto di pareggio 
8.18.2. Il bilancio di vendita: Controllo di gestione e del piano annuale di vendite 
8.18.3. Impatto finanziario delle decisioni strategiche commerciali 
8.18.4. Gestione del ciclo, rotazioni, redditività e liquidità
8.18.5. Conto dei risultati

Modulo 9. Innovazione e Direzione dei Progetti

9.1. Innovazione

9.1.1. Introduzione all’innovazione 
9.1.2. Innovazione nell'ecosistema delle imprese 
9.1.3. Strumenti per il processo di innovazione aziendale 

9.2. Strategia di innovazione

9.2.1. Intelligenza strategica dell’innovazione 
9.2.2. Strategia di innovazione 

9.3. Project Management nelle Startup

9.3.1. Concetto di startup
9.3.2. Filosofia Lean Startup
9.3.3. Fasi dello sviluppo di una startup
9.3.4. Il ruolo di un project manager in una startup

9.4. Pianificazione e verifica del modello di business

9.4.1. Marco concettuale di un modello di business 
9.4.2. Progettazione della valutazione del modello aziendale 

9.5. Direzione e Gestione di Progetti

9.5.1. Gestione e Project Management: identificazione delle opportunità per sviluppare progetti aziendali di innovazione 
9.5.2. Fasi principali o fasi di direzione e gestione di progetti innovativi 

9.6. Gestione del cambiamento nei progetti: gestione della formazione 

9.6.1. Concetto di gestione del cambiamento
9.6.2. Processi di gestione del cambiamento
9.6.3. Implementazione del cambiamento

9.7. Gestione della comunicazione di progetti

9.7.1. Gestione della comunicazione di progetti
9.7.2. Concetti chiave per la gestione della comunicazione
9.7.3. Tendenze emergenti
9.7.4. Adattamento alla squadra
9.7.5. Pianificare la gestione delle comunicazioni
9.7.6. Gestire le comunicazioni
9.7.7. Monitorare le comunicazioni

9.8. Metodologie tradizionali e innovative

9.8.1. Metodologie di innovazione
9.8.2. Principi di base dello Scrum
9.8.3. Differenze tra gli aspetti principali dello Scrum e delle metodologie tradizionali

9.9. Creazione di una startup

9.9.1. Creazione di una startup 
9.9.2. Organizzazione e cultura
9.9.3. I dieci principali motivi per cui falliscono le startup 
9.9.4. Aspetti legali

9.10. Pianificazione della gestione dei rischi nei progetti

9.10.1. Pianificazione dei rischi
9.10.2. Elementi per creare un piano di gestione dei rischi
9.10.3. Strumenti per creare un piano di gestione di rischi
9.10.4. Contenuto del piano di gestione dei rischi

Modulo 10. Management Direttivo

10.1. General Management

10.1.1. Concetto di General Management  
10.1.2. L’azione del Manager generale 
10.1.3. Il direttore generale e le sue funzioni 
10.1.4. Trasformazione del lavoro della direzione 

10.2. Il direttivo e le sue funzioni: La cultura organizzativa e i suoi approcci 

10.2.1. Il direttivo e le sue funzioni: La cultura organizzativa e i suoi approcci 

10.3. Direzione di operazioni  

10.3.1. Importanza della direzione 
10.3.2. La catena di valore 
10.3.3. Gestione della qualità 

10.4. Oratoria e preparazione dei portavoce 

10.4.1. Comunicazione interpersonale 
10.4.2. Capacità di comunicazione e influenza 
10.4.3. Barriere nella comunicazione 

10.5. Strumenti di comunicazioni personali e organizzative 

10.5.1. Comunicazione interpersonale 
10.5.2. Strumenti di comunicazione interpersonale 
10.5.3. La comunicazione nelle imprese 
10.5.4. Strumenti nelle imprese 

10.6. Comunicazione in situazioni di crisi 

10.6.1. Crisi 
10.6.2. Fasi della crisi 
10.6.3. Messaggi: contenuti e momenti 

10.7. Preparazione di un piano di crisi 

10.7.1. Analisi dei potenziali problemi 
10.7.2. Pianificazione 
10.7.3. Adeguatezza del personale 

10.8. Intelligenza emotiva  

10.8.1. Intelligenza emotiva e comunicazione 
10.8.2. Assertività, empatia e ascolto attivo 
10.8.3. Autostima e comunicazione emotiva 

10.9. Branding personale 

10.9.1. Strategie per sviluppare il brand personale 
10.9.2. Leggi del branding personale 
10.9.3. Strumenti per la costruzione del brand personale 

10.10. Leadership e gestione di team 

10.10.1. Leadership e stile di leadership 
10.10.2. Capacità e sfide del Leader 
10.10.3. Gestione dei Processi di Cambiamento 
10.10.4. Gestione di Team Multiculturali

Modulo 11. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

11.1. Storia dell’Intelligenza Artificiale 

11.1.1. Quando si è cominciato a parlare di intelligenza artificiale?  
11.1.2. Riferimenti nel cinema 
11.1.3. Importanza dell'Intelligenza Artificiale 
11.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'intelligenza artificiale 

11.2. Intelligenza artificiale nei giochi 

11.2.1. Teoria dei giochi 
11.2.2. Potenziamento Minimax e Alfa-Beta 
11.2.3. Simulazione: Monte Carlo 

11.3. Reti neurali 

11.3.1. Basi biologiche 
11.3.2. Modello computazionale 
11.3.3. Reti neurali supervisionate e non 
11.3.4. Percettrone semplice 
11.3.5. Percettrone multistrato 

11.4. Algoritmi genetici 

11.4.1. Storia 
11.4.2. Base biologica 
11.4.3. Codifica dei problemi 
11.4.4. Generazione della popolazione iniziale 
11.4.5. Algoritmo principale e operatori genetici 
11.4.6. Valutazione degli individui: Fitness 

11.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie 

11.5.1. Vocabolari 
11.5.2. Tassonomie 
11.5.3. Thesauri 
11.5.4. Ontologie 
11.5.5. Rappresentazione della conoscenza: web semantico 

11.6. Web semantico 

11.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL 
11.6.2. Inferenza/ragionamento 
11.6.3. Linked Data 

11.7. Sistemi esperti e DSS 

11.7.1. Sistemi esperti 
11.7.2. Sistemi di supporto decisionale 

11.8. Chatbot e Assistenti Virtuali  

11.8.1. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto  
11.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, entità e flusso di dialogo 
11.8.3. Integrazioni: web, Slack, Whatsapp, Facebook 
11.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant  

11.9. Strategia di implementazione dell'IA 
11.10. Futuro dell’Intelligenza Artificiale  

11.10.1. Comprendiamo come identificare emozioni tramite algoritmi  
11.10.2. Creazione di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto  
11.10.3. Tendenze dell'Intelligenza Artificiale  
11.10.4. Riflessioni 

Modulo 12. Tipi e Cicli di Vita del Dato

12.1. La Statistica  

12.1.1. Statistica: statistiche descrittive, inferenze statistiche  
12.1.2. Popolazione, campione, individuo  
12.1.3. Variabili: definizione, scale di misurazione  

12.2. Tipi di dati statistici  

12.2.1. Secondo la tipologia  

12.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti  
12.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali 

12.2.2. Secondo la forma   

12.2.2.1. Numerici  
12.2.2.2. Testuali   
12.2.2.3. Logici  

12.2.3. Secondo la fonte  

12.2.3.1. Primari  
12.2.3.2. Secondari  

12.3. Ciclo di vita dei dati  

12.3.1. Fasi del ciclo  
12.3.2. Tappe del ciclo  
12.3.3. Principi FAIR  

12.4. Fasi iniziali del ciclo  

12.4.1. Definizione delle mete  
12.4.2. Determinazione delle risorse necessarie  
12.4.3. Diagramma di Gantt  
12.4.4. Struttura dei dati  

12.5. Raccolta di dati  

12.5.1. Metodologia di raccolta  
12.5.2. Strumenti di raccolta  
12.5.3. Canali di raccolta  

12.6. Pulizia del dato  

12.6.1. Fasi di pulizia dei dati  
12.6.2. Qualità del dato  
12.6.3. Elaborazione dei dati (con R)  

12.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati  

12.7.1. Misure statistiche  
12.7.2. Indici di relazione  
12.7.3. Data Mining  

12.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)  

12.8.1. Elementi che lo integrano  
12.8.2. Design  
12.8.3. Aspetti da considerare  

12.9. Disponibilità del dato  

12.9.1. Accesso  
12.9.2. Utilità  
12.9.3. Sicurezza  

12.10. Aspetti normativi 

12.10.1. Legge di protezione dei dati  
12.10.2. Pratiche corrette  
12.10.3. Altri aspetti normativi 

Modulo 13. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

13.1. Data Science 

13.1.1. Data Science 
13.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist 

13.2. Dati, informazioni e conoscenza 

13.2.1. Dati, informazioni e conoscenza  
13.2.2. Tipi di dati 
13.2.3. Fonti di dati 

13.3. Dai dati all’informazione  

13.3.1. Analisi dei dati 
13.3.2. Tipi di analisi 
13.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset 

13.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione 

13.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi 
13.4.2. Metodi di visualizzazione  
13.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati 

13.5. Qualità dei dati 

13.5.1. Dati di qualità 
13.5.2. Pulizia di dati  
13.5.3. Pre-elaborazione base dei dati 

13.6. Dataset 

13.6.1. Arricchimento del Dataset 
13.6.2. La maledizione della dimensionalità 
13.6.3. Modifica di un insieme di dati 

13.7. Squilibrio  

13.7.1. Squilibrio di classe 
13.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio 
13.7.3. Equilibrio di un Dataset 

13.8. Modelli non supervisionati  

13.8.1. Modelli non controllati 
13.8.2. Metodi 
13.8.3. Classificazione con modelli non controllati 

13.9. Modelli supervisionati 

13.9.1. Modelli controllati 
13.9.2. Metodi 
13.9.3. Classificazione con modelli controllati 

13.10. Strumenti e buone pratiche 

13.10.1. Buone pratiche per i data scientist 
13.10.2. Il modello migliore  
13.10.3. Strumenti utili 

Modulo 14. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

14.1. Inferenza statistica 

14.1.1. Statistica descrittiva e Inferenza statistica 
14.1.2. Procedure parametriche 
14.1.3. Procedure non parametriche 

14.2. Analisi esplorativa 

14.2.1. Analisi descrittiva  
14.2.2. Visualizzazione 
14.2.3. Preparazione dei dati 

14.3. Preparazione dei dati 

14.3.1. Integrazione e pulizia di dati  
14.3.2. Standardizzazione dei dati 
14.3.3. Trasformazione degli attributi  

14.4. I valori mancanti 

14.4.1. Trattamenti dei valori mancanti 
14.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza 
14.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico 

14.5. Rumore nei dati  

14.5.1. Classi di rumore e attributi 
14.5.2. Filtraggio del rumore  
14.5.3. Effetto del rumore 

14.6. La maledizione della dimensionalità 

14.6.1. Oversampling 
14.6.2. Undersampling 
14.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali 

14.7. Da attributi continui a discreti 

14.7.1. Dati continui vs discreti 
14.7.2. Processo di discretizzazione 

14.8. I dati  

14.8.1. Selezione dei dati  
14.8.2. Prospettiva e criteri di selezione 
14.8.3. Metodi di selezione  

14.9. Selezione di istanze 

14.9.1. Metodi per la selezione di istanze 
14.9.2. Selezione di prototipi 
14.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze 

14.10. Pre-elaborazione dei Dati negli ambienti Big Data 

Modulo 15. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

15.1. Introduzione alle strategie di progettazione di algoritmi 

15.1.1. Risorse 
15.1.2. Dividi e conquista 
15.1.3. Altre strategie 

15.2. Efficienza e analisi degli algoritmi 

15.2.1. Misure di efficienza 
15.2.2. Misurare l'ingresso di input 
15.2.3. Misurare il tempo di esecuzione 
15.2.4. Caso peggiore, migliore e medio 
15.2.5. Notazione asintotica 
15.2.6. Criteri di Analisi matematica per algoritmi non ricorsivi 
15.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi 
15.2.8. Analisi empirica degli algoritmi 

15.3. Algoritmi di ordinamento 

15.3.1. Concetto di ordinamento 
15.3.2. Ordinamento delle bolle 
15.3.3. Ordinamento per selezione 
15.3.4. Ordinamento per inserimento 
15.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort) 
15.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort) 

15.4. Algoritmi con alberi 

15.4.1. Concetto di albero 
15.4.2. Alberi binari 
15.4.3. Percorsi degli alberi 
15.4.4. Rappresentare le espressioni 
15.4.5. Alberi binari ordinati 
15.4.6. Alberi binari bilanciati 

15.5. Algoritmi con Heaps 

15.5.1. Gli Heaps 
15.5.2. L’algoritmo Heapsort 
15.5.3. Code prioritarie 

15.6. Algoritmi con grafi 

15.6.1. Rappresentazione 
15.6.2. Percorso in larghezza 
15.6.3. Percorso in profondità 
15.6.4. Ordinamento topologico 

15.7. Algoritmi Greedy 

15.7.1. La strategia Greedy 
15.7.2. Elementi della strategia Greedy 
15.7.3. Cambio valuta 
15.7.4. Il problema del viaggiatore 
15.7.5. Problema dello zaino 

15.8. Ricerca del percorso minimo 

15.8.1. Il problema del percorso minimo 
15.8.2. Archi e cicli negativi 
15.8.3. Algoritmo di Dijkstra 

15.9. Algoritmi Greedy sui grafi 

15.9.1. L'albero a sovrapposizione minima 
15.9.2. Algoritmo di Prim 
15.9.3. Algoritmo di Kruskal 
15.9.4. Analisi della complessità 

15.10. Backtracking 

15.10.1. Il Backtracking 
15.10.2. Tecniche alternative 

Modulo 16. Sistemi intelligenti

16.1. Teoria degli agenti 

16.1.1. Storia del concetto 
16.1.2. Definizione di agente 
16.1.3. Agenti nell'intelligenza artificiale 
16.1.4. Agenti nell'Ingegneria dei software 

16.2. Architetture di agenti 

16.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente 
16.2.2. Agenti reattivi 
16.2.3. Agenti deduttivi 
16.2.4. Agenti ibridi 
16.2.5. Confronto 

16.3. Informazione e conoscenza 

16.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza 
16.3.2. Valutazione della qualità dei dati 
16.3.3. Metodi di raccolta dei dati 
16.3.4. Metodi di acquisizione dei dati 
16.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza 

16.4. Rappresentazione della conoscenza 

16.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza 
16.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli 
16.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza 

16.5. Ontologie 

16.5.1. Introduzione ai metadati 
16.5.2. Concetto filosofico di ontologia 
16.5.3. Concetto informatico di ontologia 
16.5.4. Ontologie di dominio ed ontologie di livello superiore 
16.5.5. Come costruire un'ontologia? 

16.6. Linguaggi ontologici e Software per la creazione di ontologie 

16.6.1. Triple RDF, Turtle e N 
16.6.2. Schema RDF 
16.6.3. OWL 
16.6.4. SPARQL 
16.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie 
16.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé 

16.7. Sito web semantico 

16.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico 
16.7.2. Applicazioni del web semantico 

16.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza 

16.8.1. Vocabolari 
16.8.2. Panoramica 
16.8.3. Tassonomie 
16.8.4. Thesauri 
16.8.5. Folksonomie 
16.8.6. Confronto 
16.8.7. Mappe mentali 

16.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza 

16.9.1. Logica dell'ordine zero 
16.9.2. Logica di prim’ordine 
16.9.3. Logica descrittiva 
16.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica 
16.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine 

16.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti 

16.10.1. Concetto di ragionatore 
16.10.2. Applicazioni di un ragionatore 
16.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza 
16.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti 
16.10.5. Elementi e Architettura dei Sistemi Esperti 
16.10.6. Creazione di sistemi esperti 

Modulo 17. Apprendimento automatico e Data Mining 

17.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico 

17.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza 
17.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza 
17.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza 
17.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza 
17.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico 
17.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico 
17.1.7. Concetti di base dell'apprendimento 
17.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato 

17.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati 

17.2.1. Elaborazione dei dati 
17.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati 
17.2.3. Tipi di dati 
17.2.4. Trasformazione dei dati 
17.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue 
17.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche 
17.2.7. Misure di correlazione 
17.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni 
17.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni 

17.3. Alberi decisionali 

17.3.1. Algoritmo ID 
17.3.2. Algoritmo C 
17.3.3. Sovrallenamento e potatura 
17.3.4. Analisi dei risultati 

17.4. Valutazione dei classificatori 

17.4.1. Matrici di confusione 
17.4.2. Matrici di valutazione numerica 
17.4.3. Statistica Kappa 
17.4.4. La curva ROC 

17.5. Regole di classificazione 

17.5.1. Misure di valutazione delle regole 
17.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica 
17.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale 

17.6. Reti neuronali 

17.6.1. Concetti di base 
17.6.2. Reti neurali semplici 
17.6.3. Algoritmo di Backpropagation 
17.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti 

17.7. Metodi bayesiani 

17.7.1. Concetti di base della probabilità 
17.7.2. Teorema di Bayes 
17.7.3. Naive Bayes 
17.7.4. Introduzione alle reti bayesiane 

17.8. Modelli di regressione e di risposta continua 

17.8.1. Regressione lineare semplice 
17.8.2. Regressione lineare multipla 
17.8.3. Regressione logistica 
17.8.4. Alberi di regressione 
17.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM) 
17.8.6. Misure di bontà di adattamento 

17.9. Clustering 

17.9.1. Concetti di base 
17.9.2. Clustering gerarchico 
17.9.3. Metodi probabilistici 
17.9.4. Algoritmo EM 
17.9.5. Metodo B-Cubed 
17.9.6. Metodi impliciti 

17.10. Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 

17.10.1. Concetti di base 
17.10.2. Creazione del corpus 
17.10.3. Analisi descrittiva 
17.10.4. Introduzione alla sentiment analysis

Modulo 18. Le reti neurali, base del Deep Learning

18.1. Deep Learning 

18.1.1. Tipi di Deep Learning 
18.1.2. Applicazioni del Deep Learning 
18.1.3. Vantaggi e svantaggi del Deep Learning 

18.2. Operazioni 

18.2.1. Somma 
18.2.2. Prodotto 
18.2.3. Trasporto 

18.3. Livelli 

18.3.1. Livello di input 
18.3.2. Livello nascosto 
18.3.3. Livello di output 

18.4. Unione di livelli e operazioni 

18.4.1. Progettazione dell’architettura 
18.4.2. Connessione tra i livelli 
18.4.3. Propagazione in avanti 

18.5. Costruzione della prima rete neurale 

18.5.1. Progettazione della rete 
18.5.2. Impostare i pesi 
18.5.3. Addestramento della rete 

18.6. Trainer e ottimizzatore 

18.6.1. Selezione dell'ottimizzatore 
18.6.2. Ristabilire una funzione di perdita 
18.6.3. Ristabilire una metrica 

18.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali 

18.7.1. Funzioni di attivazione 
18.7.2. Propagazione all'indietro 
18.7.3. Regolazioni dei parametri 

18.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali 

18.8.1. Funzionamento di un neurone biologico 
18.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali 
18.8.3. Stabilire relazioni tra di essi 

18.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras 

18.9.1. Definizione della struttura di reti 
18.9.2. Creazione del modello 
18.9.3. Training del modello 

18.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali 

18.10.1. Selezione della funzione di attivazione 
18.10.2. Stabilire il learning rate 
18.10.3. Regolazioni dei pesi 

Modulo 19. Addestramento delle reti neurali profonde

19.1. Problemi di Gradiente 

19.1.1. Tecniche di ottimizzazione gradiente 
19.1.2. Gradienti stocastici 
19.1.3. Tecniche di inizializzazione dei pesi 

19.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati 

19.2.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
19.2.2. Estrazione delle caratteristiche 
19.2.3. Deep Learning 

19.3. Ottimizzatori 

19.3.1. Ottimizzatori a discesa del gradiente stocastico 
19.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop 
19.3.3. Ottimizzatori di momento 

19.4. Programmazione del tasso di apprendimento 

19.4.1. Controllo automatico del tasso di apprendimento 
19.4.2. Cicli di apprendimento 
19.4.3. Termini di lisciatura 

19.5. Overfitting 

19.5.1. Convalida incrociata 
19.5.2. Regolarizzazione 
19.5.3. Metriche di valutazione 

19.6. Linee guida pratiche 

19.6.1. Progettazione dei modelli 
19.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione 
19.6.3. Verifica delle ipotesi 

19.7. Transfer Learning 

19.7.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
19.7.2. Estrazione delle caratteristiche 
19.7.3. Deep Learning 

19.8. Aumento dei dati 

19.8.1. Trasformazioni dell'immagine 
19.8.2. Generazione di dati sintetici 
19.8.3. Trasformazione del testo 

19.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning 

19.9.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
19.9.2. Estrazione delle caratteristiche 
19.9.3. Deep Learning 

19.10. Regolarizzazione 

19.10.1. L e L 
19.10.2. Regolarizzazione a entropia massima 
19.10.3. Dropout 

Modulo 20. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow

20.1. TensorFlow 

20.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow 
20.1.2. Addestramento dei modelli con TensorFlow 
20.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow 

20.2. TensorFlow e NumPy 

20.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow 
20.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow 
20.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow 

20.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento 

20.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow 
20.3.2. Gestione dei parametri di addestramento 
20.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento 

20.4. Funzioni e grafica di TensorFlow 

20.4.1. Funzioni con TensorFlow 
20.4.2. Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli 
20.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni TensorFlow 

20.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 

20.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow 
20.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 
20.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati 

20.6. La API tfdata 

20.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati 
20.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata 
20.6.3. Uso dell'API tfdata per l’addestramento dei modelli 

20.7. Il formato TFRecord 

20.7.1. Utilizzo dell’API TFRecord per la serialità dei dati 
20.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow 
20.7.3. Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli 

20.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras 

20.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione di Keras 
20.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras 
20.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per il training dei modelli 

20.9. Il progetto TensorFlow Dataset

20.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati 
20.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets 
20.9.3. Uso de TensorFlow Datasets per il training dei modelli 

20.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 

20.10.1. Applicazione Pratica 
20.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 
20.10.3. Addestramento dei modelli con TensorFlow 
20.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati 

Modulo 21. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

21.1. L'architettura Visual Cortex 

21.1.1. Funzioni della corteccia visiva 
21.1.2. Teoria della visione computazionale 
21.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini 

21.2. Layer convoluzionali 

21.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione 
21.2.2. Convoluzione D 
21.2.3. Funzioni di attivazione 

21.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras 

21.3.1. Pooling e Striding 
21.3.2. Flattening 
21.3.3. Tipi di Pooling 

21.4. Architetture CNN 

21.4.1. Architettura VGG 
21.4.2. Architettura AlexNet 
21.4.3. Architettura ResNet 

21.5. Implementazione di una CNN ResNet- usando Keras 

21.5.1. Inizializzazione dei pesi 
21.5.2. Definizione del livello di input 
21.5.3. Definizione di output 

21.6. Uso di modelli pre-training di Keras 

21.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-addestramento 
21.6.2. Usi dei modelli pre-addestramento 
21.6.3. Vantaggi dei modelli pre-addestramento 

21.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento 

21.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento 
21.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento 
21.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento 

21.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision 

21.8.1. Classificazione di immagini 
21.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini 
21.8.3. Rilevamento di oggetti 

21.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti 

21.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti 
21.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti 
21.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione 

21.10. Segmentazione semantica 

21.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica 
21.10.1. Rilevamento dei bordi 
21.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole 

Modulo 22. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

22.1. Generazione di testo utilizzando RNN 

22.1.1. Addestramento di una RNN per la generazione di testo 
22.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN 
22.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN 

22.2. Creazione del set di dati di addestramento 

22.2.1. Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN 
22.2.2. Conservazione del set di dati di training 
22.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati 
22.2.4. Analisi del Sentimento 

22.3. Classificazione delle opinioni con RNN 

22.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti 
22.3.2. Analisi del Sentiment con algoritmi di deep learning 

22.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale 

22.4.1. Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica 
22.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica 
22.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN 

22.5. Meccanismi di assistenza 

22.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN 
22.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli 
22.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali 

22.6. Modelli Transformers 

22.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale 
22.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione 
22.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers 

22.7. Transformers per la visione 

22.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione 
22.7.2. Elaborazione dei dati di immagine 
22.7.3. Addestramento dei modelli Transformers per la visione 

22.8. Libreria di Transformers di Hugging Face 

22.8.1. Uso della libreria di Transformers di Hugging Face 
22.8.2. Applicazione della libreria Transformers di Hugging Face 
22.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face 

22.9. Altre Librerie di Transformers. Confronto 

22.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers 
22.9.2. Uso di altre librerie di Transformers 
22.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers 

22.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e Assistenza: Applicazione Pratica 

22.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e attenzione 
22.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione 
22.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica 

Modulo 23. Autoencoders, GAN, e Modelli di Diffusione

23.1. Rappresentazione dei dati efficienti 

23.1.1. Riduzione della dimensionalità 
23.1.2. Deep Learning 
23.1.3. Rappresentazioni compatte 

23.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto 

23.2.1. Processo di addestramento 
23.2.2. Implementazione in Python 
23.2.3. Uso dei dati di prova 

23.3. Codificatori automatici raggruppati 

23.3.1. Reti neurali profonde 
23.3.2. Costruzione di architetture di codifica 
23.3.3. Uso della regolarizzazione 

23.4. Autocodificatori convoluzionali 

23.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali 
23.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali 
23.4.3. Valutazione dei risultati 

23.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici 

23.5.1. Applicare filtro 
23.5.2. Progettazione di modelli di codificazione 
23.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

23.6. Codificatori automatici dispersi 

23.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica 
23.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri 
23.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

23.7. Codificatori automatici variazionali 

23.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale 
23.7.2. Deep learning non supervisionato 
23.7.3. Rappresentazioni latenti profonde 

23.8. Creazione di immagini MNIST di moda 

23.8.1. Riconoscimento di pattern 
23.8.2. Creazione di immagini 
23.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde 

23.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione 

23.9.1. Generazione di contenuti da immagini 
23.9.2. Modello di distribuzione dei dati 
23.9.3. Uso di reti avversarie 

23.10. L'implementazione dei Modelli 

23.10.1. Applicazione Pratica 
23.10.2. L'implementazione dei modelli 
23.10.3. Utilizzo dei dati di prova 
23.10.4. Valutazione dei risultati 

Modulo 24. Calcolo bioispirato 

24.1. Introduzione al bio-inspired computing 

24.1.1. Introduzione all'informatica bio-ispirata 

24.2. Algoritmi di adattamento sociale 

24.2.1. Informatica Bio-ispirata basata su colonie di formiche 
24.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche 
24.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud 

24.3. Algoritmi genetici 

24.3.1. Struttura generale 
24.3.2. Implementazioni dei principali operatori 

24.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici 

24.4.1. Algoritmo CHC 
24.4.2. Problemi multimodali 

24.5. Modelli di evoluzione evolutivo (I) 

24.5.1. Strategie evolutive 
24.5.2. Programmazione evolutiva 
24.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale 

24.6. Modelli di evoluzione evolutivo (II) 

24.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA) 
24.6.2. Programmazione genetica 

24.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento 

24.7.1. Apprendimento basato sulle regole 
24.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze 

24.8. Problemi multi-obiettivo 

24.8.1. Concetto di dominanza 
24.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi a problemi multi-obiettivo 

24.9. Reti neuronali (I) 

24.9.1. Introduzione alle reti neurali 
24.9.2. Esempio pratico con le reti neurali 

24.10. Reti neurali (II) 

24.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica 
24.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia 
24.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale 

Modulo 25. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni  

25.1. Servizi finanziari 

25.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari:  Opportunità e sfide  
25.1.2. Casi d'uso  
25.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
25.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

25.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario  

25.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide  
25.2.2. Casi d'uso 

25.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario 

25.3.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
25.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

25.4. Retail  

25.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: Opportunità e sfide  
25.4.2. Casi d'uso  
25.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
25.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

25.5. Industria   

25.5.1. Implicazioni dell'IA  nell’Industria. Opportunità e sfide 
25.5.2. Casi d'uso 

25.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA Industria   

25.6.1. Casi d'uso 
25.6.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
25.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

25.7. Pubblica Amministrazione  

25.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide 
25.7.2. Casi d'uso  
25.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
25.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

25.8. Educazione  

25.8.1. Implicazioni dell'IA nell’Educazione: Opportunità e sfide 
25.8.2. Casi d'uso  
25.8.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
25.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

25.9. Silvicoltura e agricoltura  

25.9.1. Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide  
25.9.2. Casi d'uso 
25.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
25.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA  

25.10. Risorse umane  

25.10.1. Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide 
25.10.2. Casi d'uso  
25.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA  
25.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

Modulo 26. Calcolo bioispirato 

26.1. Preparazione dell'ambiente di sviluppo adeguati 

26.1.1. Selezione degli strumenti essenziali per lo sviluppo dell'IA
26.1.2. Configurazione degli strumenti scelti 
26.1.3. Implementazione di pipeline CI/CD adatte ai progetti di IA 
26.1.4. Gestione efficiente delle dipendenze e delle versioni negli ambienti di sviluppo 

26.2. Estensioni indispensabili per l'IA in Visual Studio Code

26.2.1. Esplorazione e selezione delle estensioni AI per Visual Studio Code 
26.2.2. Integrazione degli strumenti di analisi statica e dinamica nell'IDE 
26.2.3. Automatizzare le attività ripetitive con estensioni specifiche 
26.2.4. Personalizzazione dell'ambiente di sviluppo per migliorare l'efficienza 

26.3. Progettazione No-code di Interfacce di Utente con Flutterflow 

26.3.1. Principi di progettazione No-code e la loro applicazione nelle interfacce utente 
26.3.2. Incorporazione di elementi di IA nella progettazione di interfacce visive 
26.3.3. Strumenti e piattaforme per la creazione No-code di interfacce intelligenti 
26.3.4. Valutazione e miglioramento continuo delle interfacce No-code con IA 

26.4. Ottimizzazione del codice con ChatGPT 

26.4.1. Identificazione di codice duplicato
26.4.2. Rifattorizzazione 
26.4.3. Creazione di codice leggibile
26.4.4. Capire cosa fa il codice
26.4.5. Migliorare la denominazione di variabili e funzioni
26.4.6. Creare documentazione automatica

26.5. Gestire i repository con l’IA ChatGPT 

26.5.1. Automazione dei processi di controllo di versione con tecniche di IA 
26.5.2. Rilevamento dei conflitti e risoluzione automatica in ambienti collaborativi
26.5.3. Analisi predittiva delle modifiche e delle tendenze nei repository di codice 
26.5.4. Miglioramento del controllo di versione con l’IA 

26.6. Integrazione dell'IA nella gestione con i database con AskYourDatabase

26.6.1. Ottimizzazione delle query e delle prestazioni con tecniche di IA 
26.6.2. Analisi predittiva dei modelli di accesso ai database 
26.6.3. Implementazione di sistemi di raccomandazione per ottimizzare la struttura dei database 
26.6.4. Monitoraggio e rilevamento proattivo di potenziali problemi del database 

26.7. Individuazione dei guasti e creazione di test unitari con IA ChatGPT

26.6.1. Generazione automatica di casi di test con tecniche di IA 
26.7.2. Individuazione precoce di vulnerabilità e bug mediante l'analisi statica con l'IA 
26.7.3. Miglioramento della copertura dei test attraverso l'identificazione di aree critiche mediante l'IA 

26.8. Pair Programming con GitHub Copilot

26.8.1. Integrazione e utilizzo efficace di GitHub Copilot in sessioni di Pair Programming 
26.8.2. Integrazione e Miglioramenti alla comunicazione e alla collaborazione degli sviluppatori con GitHub Copilot 
26.8.3. Integrazione di strategie per sfruttare al meglio i suggerimenti di codice generati da GitHub Copilot 
26.8.4. Integrazione di casi di studio e best practice in Pair Programming assistita da IA 

26.9. Traduzione automatica tra linguaggi di programmazione utilizzando ChatGPT 

26.9.1. Strumenti e servizi di traduzione automatica specifici per i linguaggi di programmazione 
26.9.2. Adattamento degli algoritmi di traduzione automatica ai contesti di sviluppo 
26.9.3. Miglioramento dell'interoperabilità tra lingue diverse attraverso la traduzione automatica 
26.9.4. Valutare e mitigare le potenziali sfide e limitazioni della traduzione automatica

26.10. Strumenti di IA consigliati per migliorare la produttività

26.10.1. Analisi comparativa degli strumenti di IA per lo sviluppo di software 
26.10.2. Integrazione degli strumenti di IA nei flussi di lavoro. 
26.10.3. Automazione di attività di routine con strumenti di IA
26.10.4. Valutazione e selezione degli strumenti in base al contesto e ai requisiti del progetto 

Modulo 27. Architettura del software con IA

27.1. Ottimizzazione e gestione delle prestazioni negli strumenti di IA con l'aiuto di ChatGPT 

27.1.1. Analisi delle prestazioni e profilazione negli strumenti di IA 
27.1.2. Strategie di ottimizzazione degli algoritmi e dei modelli di IA 
27.1.3. Implementazione di tecniche di caching e parallelizzazione per migliorare le prestazioni 
27.1.4. Strumenti e metodologie per il monitoraggio continuo delle prestazioni in tempo reale 

27.2. Scalabilità nelle applicazioni di IA utilizzando ChatGPT

27.2.1. Progettazione di architetture scalabili per applicazioni di IA 
27.2.2. Implementazione di tecniche di partizione e condivisione del carico 
27.2.3. Gestione dei flussi di lavoro e dei carichi di lavoro nei sistemi scalabili 
27.2.4. Strategie di espansione orizzontale e verticale in ambienti a domanda variabile 

27.3. Mantenimento i Applicazioni con l’IA ChatGPT 

27.3.1. Principi di progettazione per facilitare la manutenibilità nei progetti di IA 
27.3.2. Strategie di documentazione specifiche per i modelli e gli algoritmi di IA 
27.3.3. Implementazione di test unitari e di integrazione per facilitare il mantenimento
27.3.4. Metodi per il refactoring e il miglioramento continuo nei sistemi con componenti di IA

27.4. Progettazione di sistemi su larga scala

27.4.1. Principi architettonici per la progettazione di sistemi su larga scala 
27.4.2. Decomposizione di sistemi complessi in microservizi 
27.4.3. Implementazione di pattern di progettazione specifici per i sistemi distribuiti 
27.4.4. Strategie per la gestione della complessità in architetture su larga scala con componenti di IA

27.5. Archiviazione di dati su larga scala per strumenti di IA

27.5.1. Selezione di tecnologie di archiviazione dei dati scalabili 
27.5.2. Progettazione di schemi di database per la gestione efficiente di grandi volumi di dati 
27.5.3. Strategie di partizione e di replica in ambienti di archiviazione di dati massivi 
27.5.4. Implementazione di sistemi di gestione dei dati per garantire l’integrità e la disponibilità nei progetti di IA 

27.6. Struttura i Data con l’IA ChatGPT 

27.6.1. Adattamento di strutture dati classiche per l’uso in algoritmi di IA 
27.6.2. Progettazione e ottimizzazione di strutture di dati specifiche con ChatGPT 
27.6.3. Integrazione di strutture di dati efficienti in sistemi ad alta intensità di dati 
27.6.4. Strategie per la manipolazione e l’archiviazione dei dati in tempo reale nelle strutture di dati con IA

27.7. Algoritmi di programmazione per prodotti di IA

27.7.1. Sviluppo e implementazione di algoritmi specifici per applicazioni di IA 
27.7.2. Strategie di selezione degli algoritmi in base al tipo di problema e ai requisiti del prodotto 
27.7.3. Adattamento di algoritmi classici per l'integrazione in sistemi di intelligenza artificiale 
27.7.4. Valutazione e confronto delle prestazioni tra diversi algoritmi in contesti di sviluppo con IA

27.8. Modelli di progettazione per lo sviluppo con IA 

27.8.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni nei progetti con componenti IA 
27.8.2. Sviluppo di modelli specifici per l'integrazione di modelli e algoritmi nei sistemi esistenti 
27.8.3. Strategie di implementazione dei modelli per migliorare la riutilizzabilità e la manutenibilità nei progetti IA 
27.8.4. Casi di studio e buone pratiche per l'applicazione di modelli di progettazione su architetture con IA 

27.9. Implementazione di clean architecture usando ChatGPT

27.9.1. Principi e concetti fondamentali di Clean Architecture
27.9.2. Adattamento di Clean Architecture a progetti con componenti IA 
27.9.3. Distribuzione di livelli e dipendenze in sistemi con architettura pulita 
27.9.4. Vantaggi e sfide dell'implementazione di Clean Architecture nello sviluppo di software con IA 

27.10. Sviluppo di software sicuro in applicazioni web con DeepCode

27.10.1. Principi di sicurezza nello sviluppo di software con componenti IA 
27.10.2. Identificazione e mitigazione di potenziali vulnerabilità in modelli e algoritmi di IA 
27.10.3. Implementare pratiche di sviluppo sicuro nelle applicazioni Web con funzionalità di Intelligenza Artificiale 
27.10.4. Strategie per la protezione dei dati sensibili e la prevenzione degli attacchi nei progetti con IA 

Modulo 28. Progetti web con IA

28.1. Preparazione dell'ambiente di lavoro per lo sviluppo web con IA

28.1.1. Configurazione di ambienti di sviluppo web per progetti con intelligenza artificiale 
28.1.2. Selezione degli strumenti essenziali per Il sito lo sviluppo e preparazione dell'IA 
28.1.3. Integrazione di librerie e frameworks specifici per progetti web con intelligenza artificiale 
28.1.4. Implementare buone pratiche nella configurazione di ambienti di sviluppo collaborativi 

28.2. Creazione di Workspace per Progetti di IA con GitHub Copilot

28.2.1. Progettazione e organizzazione efficace di workspaces per progetti web con componenti di intelligenza artificiale
28.2.2. Utilizzo di strumenti di gestione dei progetti e controllo delle versioni nel workspace 
28.2.3. Strategie di collaborazione e comunicazione efficienti nel team di sviluppo 
28.2.4. Adattamento del workspace alle esigenze specifiche dei progetti web con IA 

28.3. Modelli di di progettazione in prodotti con Github Copilot 

28.3.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni nelle interfacce utente con elementi di intelligenza artificiale 
28.3.2. Sviluppo di modelli specifici per migliorare l'esperienza utente nei progetti Web con IA 
28.3.3. Integrazione dei modelli di progettazione nell'architettura generale dei progetti web con l'intelligenza artificiale 
28.3.4. Valutazione e selezione di modelli di progettazione appropriati in base al contesto del progetto 

28.4. Sviluppo Frontend con GitHub Copilot

28.4.1. Integrazione dei modelli IA nel livello di presentazione dei progetti Web     
28.4.2. Sviluppo di interfacce utente adattive con elementi di intelligenza artificiale 
28.4.3. Implementazione delle funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (PLN) in Frontend 
28.4.4. Strategie per l'ottimizzazione delle prestazioni nello sviluppo di Frontend con IA

28.5. Creazione di Database usando GitHub Copilot  

28.5.1. Selezione di tecnologie di database per progetti web con intelligenza artificiale 
28.5.2. Progettazione di schemi di database per l'archiviazione e la gestione dei dati relativi all'IA 
28.5.3. Implementazione di sistemi di archiviazione efficienti per grandi volumi di dati generati da modelli IA 
28.5.4. Strategie per la sicurezza e la protezione dei dati sensibili nei database di progetti web con IA 

28.6. Sviluppo Frontend con GitHub Copilot

28.6.1. Integrazione di modelli e servizi IA nella logica di business del backend 
28.6.2. Sviluppo di API ed endpoint specifici per la comunicazione tra Frontend e componenti IA 
28.6.3. Implementazione della logica di elaborazione dati e del processo decisionale nel backend con l'intelligenza artificiale 
28.6.4. Strategie per la scalabilità e le prestazioni nello sviluppo Backend di progetti web con IA 

28.7. Ottimizzare il processo di implementazione del tuo sito web 

28.7.1. Automazione dei processi di costruzione e implementazione di progetti web con ChatGPT  
28.7.2. Implementazione di pipeline CI/CD adattate alle applicazioni web con Github Copilot  
28.7.3. Strategie per una gestione efficiente delle versioni e degli aggiornamenti nelle distribuzioni continue 
28.7.4. Monitoraggio e analisi post-implementazione per il miglioramento continuo del processo

28.8. IA del Cloud Computing

28.8.1. Integrazione dei servizi di intelligenza artificiale nelle piattaforme di cloud computing 
28.8.2. Sviluppo di soluzioni scalabili e distribuite utilizzando servizi cloud con funzionalità IA 
28.8.3. Strategie per una gestione efficiente delle risorse e dei costi in ambienti cloud con applicazioni web con IA 
28.8.4. Valutazione e confronto dei fornitori di servizi cloud per progetti web con Intelligenza Artificiale

28.9. Creare un Progetto con IA per ambienti LAMP con l'aiuto di ChatGPT

28.9.1. Adattamento di progetti web basati su stack LAMP per includere componenti IA 
28.9.2. Integrazione delle biblioteche e frameworks specifici dell'IA in ambienti LAMP 
28.9.3. Sviluppo di funzionalità IA che completano l'architettura LAMP tradizionale
28.9.4. Strategie per l'ottimizzazione e la manutenzione di progetti web con IA in ambienti LAMP 

28.10. Creare un Progetto con AI per ambienti MEVN usando ChatGPT 

28.10.1. Integrazione di tecnologie e strumenti dello stack MEVN con componenti di IA 
28.10.2. Sviluppo di applicazioni web moderne e scalabili in ambienti MEVN con funzionalità IA 
28.10.3. Implementazione delle funzionalità di elaborazione dati e machine learning nei progetti MEVN 
28.10.4. Strategie per migliorare le prestazioni e la sicurezza delle applicazioni Web con AI in ambienti MEVN 

Modulo 29. Applicazioni mobili con IA  

29.1. Preparazione di ambiente di lavoro per lo sviluppo mobile con IA

29.1.1. Configurazione di ambienti di sviluppo mobile per progetti con intelligenza artificiale
29.1.2. Selezione e preparazione di strumenti specifici per lo sviluppo di applicazioni mobili con IA 
29.1.3. Integrazione delle biblioteche e frameworks dell'IA in ambienti di sviluppo mobile 
29.1.4. Configurazione di emulatori e dispositivi reali per testare applicazioni mobili con componenti di intelligenza artificiale 

29.2. Creazione di un Workspace con GitHub Copilot

29.2.1. Integrazione di GitHub Copilot in ambienti di sviluppo mobile 
29.2.2. Utilizzo efficace di GitHub Copilot per la generazione di codice nei progetti con IA 
29.2.3. Strategie per la collaborazione tra sviluppatori quando si utilizza GitHub Copilot nello workspace 
29.2.4. Buone pratiche e limitazioni nell'uso di GitHub Copilot nello sviluppo di applicazioni mobili con IA

29.3. Impostazioni di Firebase

29.3.1. Configurazione iniziale di un progetto in Firebase per lo sviluppo mobile 
29.3.2. Integrazione di Firebase nelle app mobili con funzionalità di Intelligenza Artificiale 
29.3.3. Utilizzo dei servizi Firebase come database, autenticazione e notifiche nei progetti IA 
29.3.4. Strategie per la gestione di eventi e dati in tempo reale nelle app mobili con Firebase

29.4. Concetti di Clean Architecture, DataSources, Repositories

29.4.1. Principi fondamentali di Clean Architecture nello sviluppo mobile con IA 
29.4.2. Distribuzione di livelli DataSources e repository con GitHub Copilot
29.4.3. Progettazione e strutturazione di componenti in progetti mobili con particolare Github Copilot 
29.4.4. Vantaggi e sfide dell'implementazione di Clean Architecture nello sviluppo di software con IA 

29.5. Creazione di le schermate di autenticazione con GitHub Copilot

29.5.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente per le schermate di autenticazione nelle applicazioni mobili con IA 
29.5.2. Integrazione dei servizi di autenticazione con Firebase nella schermata di accesso
29.5.3. Utilizzo di tecniche di sicurezza e protezione dei dati nella schermata di autenticazione 
29.5.4. Personalizzazione e adattamento dell'esperienza utente nella schermata di autenticazione 

29.6. Creazione di Dashboard e Navigazione con GitHub Copilot

29.6.1. Progettazione e sviluppo di Dashboard con elementi di intelligenza artificiale 
29.6.2. Implementazione di sistemi di navigazione efficienti nelle applicazioni mobili con IA 
29.6.3. Integrazione delle funzionalità IA nel Dashboard per migliorare l'esperienza dell'utente

29.7. Creazione di le schermate con Elenco GitHub Copilot 

29.7.1. Sviluppo di interfacce utente per schermi con elenchi in applicazioni mobili con IA 
29.7.2. Integrazione di algoritmi di raccomandazione e filtraggio nella schermata di elenco 
29.7.3. Utilizzo di modelli di progettazione per una presentazione efficace dei dati nell'elenco 
29.7.4. Strategie per il caricamento efficiente dei dati in tempo reale sullo schermo con elenco 

29.8. Creazione di Schermate di Dettagli con GitHub Copilot 

29.8.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente dettagliate per la presentazione di informazioni specifiche
29.8.2. Integrazione delle funzionalità della IA per arricchire la schermata di dettaglio 
29.8.3. Implementare interazioni e animazioni nella schermata di dettaglio 
29.8.4. Strategie per l'ottimizzazione delle prestazioni di caricamento e visualizzazione dei dettagli nelle app mobili con IA 

29.9. Creazione di Schermate di Settings con GitHub Copilot 

29.9.1. Sviluppo di interfacce utente per configurazione e dei mettere a in applicazioni mobili con IA 
29.9.2. Integrazione di impostazioni personalizzate relative ai componenti di intelligenza artificiale 
29.9.3. Implementazione delle opzioni di personalizzazione e delle preferenze nella schermata di configurazione 
29.9.4. Strategie per l'usabilità e la chiarezza nella presentazione delle opzioni sullo schermo di setting

29.10. Creare Icone, Splash e Risorse Grafiche per l’app con IA

29.10.1. Design e creazione di icone accattivanti per rappresentare l'app mobile con IA 
29.10.2. Sviluppo di schermate di avvio (splash) con elementi visivi di impatto 
29.10.3. Selezione e adattamento delle risorse grafiche per migliorare l'estetica dell'app mobile 
29.10.4. Strategie per la coerenza e il branding visivo negli elementi grafici dell'app con IA 

Modulo 30. IA per QA Testing

30.1. Ciclo di vita del Testing

30.1.1. Descrizione e comprensione del ciclo di vita del testing nello sviluppo di software
30.1.2. Fasi del ciclo di vita del testing e la loro importanza ai fini della garanzia della qualità 
30.1.3. Integrazione dell'intelligenza artificiale in diverse fasi del ciclo di vita del testing 
30.1.4. Strategie per il miglioramento continuo del ciclo di vita del testing mediante l’uso della IA 

30.2. Test Case e Bug Detection con l'aiuto di ChatGPT

30.2.1. Progettazione e scrittura efficaci di casi di prova nel contesto del QA Testing 
30.2.2. Identificazione di bug ed errori durante l'esecuzione di test case 
30.2.3. Applicazione di tecniche di rilevamento precoce dei bug mediante analisi statica 
30.2.4. Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l'identificazione automatica dei bug nei test case

30.3. Tipi di Testing

30.3.1. Esplorazione di diversi tipi di testing nel settore del QA 
30.3.2. Test unitari, di integrazione, funzionali e di accettazione: caratteristiche e applicazioni 
30.3.3. Strategie per la corretta selezione e combinazione dei tipi di testing nei progetti con ChatGPT 
30.3.4. Adeguamento dei tipi di testing convenzionali a progetti con ChatGPT 

30.4. Creare un piano di test usando ChatGPT 

30.4.1. Progettazione e strutturazione di un piano di test completo 
30.4.2. Identificare requisiti e scenari di test nei progetti con IA 
30.4.3. Strategie per la pianificazione di test manuali e automatizzati 
30.4.4. Valutazione e adeguamento continuo del piano di prova in funzione dello sviluppo del progetto

30.5. Rilevazione e segnalazione di Bugs con IA

30.5.1. Implementare tecniche di rilevamento automatico dei bug utilizzando algoritmi di apprendimento automatico
30.5.2. Utilizzo di ChatGPT per l'analisi dinamica del codice alla ricerca di possibili errori 
30.5.3. Strategie per la generazione automatica di report dettagliati sui bug rilevati usando ChatGPT 
30.5.4. Collaborazione efficace tra team di sviluppo e QA nella gestione dei bug identificati dall'IA

30.6. Creazione di test automatizzati con IA

30.6.1. Sviluppo di script di test automatizzati per progetti usando ChatGPT 
30.6.2. Integrazione di strumenti di automazione dei test basati su IA
30.6.3. Uso di ChatGPT per la generazione dinamica di test case automatizzati 
30.6.4. Strategie per l'esecuzione efficiente e la manutenzione dei test automatizzati nei progetti con IA

30.7. API Testing

30.7.1. Concetti fondamentali di API testing e importanza nel QA 
30.7.2. Sviluppo di test per la verifica delle API in ambienti usando ChatGPT 
30.7.3. Strategie per la convalida dei dati e dei risultati nelle API testing con ChatGPT 
30.7.4. Utilizzo di strumenti specifici per il testing API in progetti con intelligenza artificiale

30.8. Strumenti IA per il Web Testing

30.8.1. Esplorazione di strumenti di intelligenza artificiale per l'automazione dei test in ambienti web 
30.8.2. Integrazione di tecnologie di riconoscimento degli elementi e analisi visiva sul Web testing 
30.8.3. Strategie per il rilevamento automatico di modifiche e problemi di prestazioni nelle applicazioni Web usando ChatGPT 
30.8.4. Valutazione di strumenti specifici per migliorare l'efficienza nel web testing con IA

30.9. Mobile Testing Mediante IA

30.9.1. Sviluppo di strategie di testing per applicazioni mobili con componenti di intelligenza artificiale 
30.9.2. Integrazione di strumenti di testing specifici per piattaforme mobili basate su IA 
30.9.3. Utilizzo di ChatGPT per il rilevamento di problemi nelle prestazioni delle applicazioni mobili 
30.9.4. Strategie per la convalida di interfacce e funzioni specifiche delle applicazioni mobili tramite IA 

30.10. Strumenti QA con IA

30.10.1. Esplorazione di strumenti e piattaforme QA che incorporano funzionalità di Intelligenza Artificiale
30.10.2. Valutazione degli strumenti per la gestione e l'esecuzione efficiente dei test di progetto con IA 
30.10.3. Uso di ChatGPT per la generazione e ottimizzazione di test case 
30.10.4. Strategie per la selezione e l'adozione efficace di strumenti QA con funzionalità IA 

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