Presentazioni

Las posibilidades del Deep Learning son infinitas. En este programa se analizarán sus características actuales para prever los avances futuros” 

En ocasiones, el Machine Learning está tan generalizado que resulta difícil identificarlo. Es el caso de los sistemas de recomendación de YouTube o Netflix. Se toman ciertos datos generados por la propia interacción en la plataforma, se comparan con los de otros usuarios con características similares y se ofrece un producto que a priori es interesante para el usuario. Esta técnica ha alcanzado su máximo exponente en TikTok, donde se ha generado un debate en torno al algoritmo debido a su gran precisión. 

Para abordar el tema de la IA desde un punto de vista objetivo se comenzará explicando su funcionamiento y la forma en que gestiona los datos. Así como el Machine Learning, el Deep Learning y una comparativa entre ambos. 

A continuación, se definirá el Robotic Process Automation (RPA) para la automatización de procesos que repliquen las acciones humanas a través de la interfaz de un sistema informático. Y el Natural Language Processing (NLP), para estudiar las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano. 

Por último, en cuanto a IA se profundizará en el reconocimiento de imágenes, en la aplicación de redes neuronales, en sus ciclos de vida y en las posibilidades de las nuevas aplicaciones; haciendo hincapié en la ética de los sistemas y en la detección de sesgos. 

Todo ello, a través de una modalidad online, sin horarios y con el temario disponible íntegramente desde el primer día. Tan solo será necesario un dispositivo con acceso a internet. De esta forma, el alumno podrá organizarse en base a sus circunstancias, favoreciendo así el aprendizaje. 

En TECH aprenderás a identificar las diferencias entre el aprendizaje supervisado y el aprendizaje no supervisado en el ámbito del Machine Learning” 

Este Corso universitario en Intelligenza Artificiale in Ingegneria dei Sistemi e Informatica contiene el programa educativo más completo y actualizado del mercado. Sus características más destacadas son:

  • El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en inteligencia artificial en la ingeniería de sistemas e informática 
  • Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información científica y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
  • Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
  • Su especial hincapié en metodologías innovadoras 
  • Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
  • La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

A lo largo del Corso universitario aprenderás las claves del Robotic Process Automation, una automatización de procesos que se suele aplicar a los chats de ayuda de las páginas web” 

El programa incluye en su cuadro docente a profesionales del sector que vierten en esta capacitación la experiencia de su trabajo, además de reconocidos especialistas de sociedades de referencia y universidades de prestigio. 

Su contenido multimedia, elaborado con la última tecnología educativa, permitirá al profesional un aprendizaje situado y contextual, es decir, un entorno simulado que proporcionará una capacitación inmersiva programada para entrenarse ante situaciones reales. 

El diseño de este programa se centra en el Aprendizaje Basado en Problemas, mediante el cual el profesional deberá tratar de resolver las distintas situaciones de práctica profesional que se le planteen a lo largo del curso académico. Para ello, contará con la ayuda de un novedoso sistema de vídeo interactivo realizado por reconocidos expertos.

En TECH trabajarás con los algoritmos utilizados en el reconocimiento de imágenes con Inteligencia Artificial"

La ética es una de las principales barreras para el progreso de la IA. En TECH te explicamos cuáles son las líneas rojas"

Piano di studi

La struttura del Corso universitario in Intelligenza Artificiale in Ingegneria dei Sistemi e Informatica si basa sulla definizione di IA. Per poi addentrarsi nello studio di concetti come Machine Learning, Deep Learning, Robotic Process Automation o Natural Language Processing. Inoltre, approfondisce due delle principali aree dell'IA: il riconoscimento delle immagini e le reti neurali. Infine, vengono illustrati i cicli di vita e le nuove applicazioni dell'IA.  

Nel corso di questo programma imparerai a conoscere l'ampia varietà di applicazioni delle reti neurali nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale" 

Modulo 1. Intelligenza Artificiale in Ingegneria dei Sistemi e Informatica

1.1. Intelligenza Artificiale

1.1.1. Intelligenza nell'ingegneria dei sistemi 
1.1.2. Intelligenza Artificiale 
1.1.3. Intelligenza Artificiale. Concetti avanzati

1.2. Importanza dei dati

1.2.1. Dati in entrata 
1.2.2. Analisi e profilo 
1.2.3. Affinamento dei dati

1.3. Machine Learning e Intelligenza Artificiale

1.3.1. Machine Learning 
1.3.2. Apprendimento supervisionato 
1.3.3. Apprendimento non supervisionato

1.4. Deep Learning e Intelligenza Artificiale

1.4.1. Deep Learning vs Machine Learning 
1.4.2. Reti neuronali

1.5. Robotic Process Automation (RPA) nell’Intelligenza Artificiale

1.5.1. RPA nell’Intelligenza Artificiale 
1.5.2. Automazione dei processi. Buone pratiche 
1.5.3. Automazione dei processi. Miglioramento continuo

1.6. Natural Language Processing (NLP) nell’Intelligenza Artificiale

1.6.1. NLP nell’Intelligenza Artificiale 
1.6.2. NPL applicato al software 
1.6.3. NLP. Applicazioni

1.7. Riconoscimento delle immagini nell'Intelligenza Artificiale

1.7.1. Modelli 
1.7.2. Algoritmi 
1.7.3. Applicazioni

1.8. Reti neuronali nell’Intelligenza Artificiale

1.8.1. Modelli 
1.8.2. Algoritmi dell’apprendimento 
1.8.3. Applicazioni di Reti neuronali nell’Intelligenza Artificiale

1.9. Ciclo di vita dei modelli di Intelligenza Artificiale (IA)

1.9.1. Sviluppo del modello di Intelligenza Artificiale 
1.9.2. Training 
1.9.3. Messa in produzione

1.10. Nuove applicazioni dell’Intelligenza Artificiale

1.10.1. Etica nei sistemi di IA 
1.10.2. Rilevamento delle deviazioni 
1.10.3. Nuove applicazioni di Intelligenza Artificiale

TECH ha dedicato un argomento ad analizzare le alterazioni che possono sorgere nel processo di sviluppo di un'IA" 

Corso Universitario in Intelligenza Artificiale in Ingegneria dei Sistemi e Informatica

L'intelligenza artificiale (AI) è un campo dell'informatica che si concentra sullo sviluppo di algoritmi e sistemi computazionali che imitano l'intelligenza umana. Il suo obiettivo principale è quello di specializzare le macchine a svolgere funzioni che richiedono l'intelligenza ""umana"", come il riconoscimento vocale, il processo decisionale, la risoluzione di problemi, la percezione ambientale e l'apprendimento.

Nel contesto dell'ingegneria e dell'informatica, l'IA è diventata uno strumento fondamentale per la progettazione, lo sviluppo e il miglioramento di sistemi intelligenti e autonomi, in grado di prendere decisioni ed eseguire azioni senza l'intervento umano. L'IA viene applicata in un'ampia varietà di settori, dalla creazione di assistenti virtuali e chatbot all'automazione dei processi produttivi, logistici e aziendali.

In ingegneria, l'IA è uno strumento importante nella progettazione di sistemi autonomi, come veicoli autonomi, droni e robot industriali. L'IA viene utilizzata per programmare questi sistemi con algoritmi decisionali, consentendo loro di navigare nello spazio, identificare oggetti, eseguire compiti e regolare il loro comportamento in base alle mutevoli condizioni ambientali.

Nell'informatica, l'IA è utilizzata nello sviluppo di sistemi di elaborazione dei dati e di apprendimento automatico, come i sistemi di raccomandazione dei prodotti online e i motori di ricerca su Internet. L'IA viene utilizzata anche nella cibersicurezza, nel rilevamento delle frodi e nell'identificazione delle minacce online, utilizzando tecniche di analisi dei dati, di riconoscimento dei modelli e di apprendimento automatico.

L'IA è un campo in costante sviluppo che viene utilizzato nell'ingegneria e nell'informatica per la creazione e il miglioramento di sistemi intelligenti e autonomi, in grado di prendere decisioni ed eseguire azioni senza la necessità dell'intervento umano. L'IA viene applicata in un'ampia gamma di settori, dalla produzione alla logistica, dall'elaborazione dei dati alla sicurezza informatica.