Diventa uno dei professionisti più richiesti del momento. Ottieni una qualifica di master privato in Intelligenza Artificiale e Ingegneria della Conoscenza grazie a questo programma molto completo”

Gli sviluppi basati sull'intelligenza artificiale hanno raggiunto numerose applicazioni nel campo dell'ingegneria. Dall'automazione di numerose procedure nell'industria e nelle aziende, al controllo dei processi stessi. Di conseguenza, gli ingegneri professionisti devono conoscere e padroneggiare il funzionamento di queste tecniche complesse.

Questa conoscenza essenziale diventa anche il primo passo per accedere alla capacità di sviluppo di questo tipo di tecnologia.

Nel corso di questa specializzazione, viene offerto uno scenario di lavoro reale per poter valutare l'idoneità della sua applicazione nel proprio progetto, valutandone le reali indicazioni, il metodo di sviluppo e le aspettative che si possono avere rispetto ai risultati.
Grazie all'esperienza, apprenderai come sviluppare le conoscenze necessarie per progredire in questo settore di lavoro. Questo apprendimento, che richiede necessariamente esperienza, si concilia con la preparazione a distanza e l'insegnamento pratico, offrendo un'opzione unica per dare al tuo CV la spinta che stai cercando.

Unisciti all'élite grazie a questa specializzazione altamente efficace e scoprirai nuove prospettive per il tuo futuro professionale"

Questo master privato in Intelligenza Artificiale e Ingegneria della Conoscenza possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Ultima tecnologia nel software di e-learning
• Sistema di insegnamento intensamente visivo, supportato da contenuti grafici e schematici di facile assimilazione e comprensione 
• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti attivi
• Sistemi di video interattivi di ultima generazione
• Insegnamento supportato dalla pratica online 
• Sistemi di aggiornamento permanente
• Apprendimento autoregolato: piena compatibilità con altre occupazioni
• Esercizi pratici per l'autovalutazione e la verifica dell'apprendimento
• Gruppi di appoggio e sinergie educative: domande agli esperti, forum di discussione e conoscenza
• Comunicazione con l'insegnante e lavoro di riflessione individuale
• Potrai accedere ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o mobile con connessione a internet
• Banche di documentazione di supporto sempre disponibili, anche dopo il programma

Un master privato che ti permetterà di lavorare in tutti gli ambiti dell’Intelligenza Artificiale e dell’Ingegneria della Conoscenza con la solvibilità di un professionista di alto livello"

Il nostro personale docente è composto da professionisti in diversi settori relazionati con questa specialità. In questo modo, ci assicuriamo di raggiungere l’obiettivo di aggiornamento educativo a cui aspiriamo. Un'equipe multidisciplinare di professionisti preparati ed esperti in diversi ambienti, che svilupperanno efficacemente le conoscenze teoriche ma, soprattutto, metteranno al tuo servizio le conoscenze pratiche derivate dalla propria esperienza: una delle qualità differenziali di questa specializzazione.

Questa padronanza della materia è completata dall'efficacia del disegno metodologico. Sviluppato da un team multidisciplinare di esperti di e-learning, l'approccio integra gli ultimi progressi della tecnologia educativa. In questo modo, potrai studiare con una serie di strumenti multimediali comodi e versatili che ti daranno l'operatività di cui hai bisogno nella tua specializzazione.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi: un approccio che concepisce l'apprendimento come un processo eminentemente pratico Al fine di raggiungere questo obiettivo in modalità remota viene fatto uso di la telepratica. Grazie all’aiuto di un aggiornato sistema di video interattivi potrai acquisire le conoscenze come se stessi direttamente affrontando lo scenario in fase di studio. Un concetto che permetterà di integrare e fissare l'apprendimento in modo più realistico e permanente.

Il nostro innovativo concetto di telepratica ti darà l’opportunità di imparare attraverso un’esperienza immersiva, che ti fornirà un’integrazione più veloce e una visione molto più realistica del contenuto: “learning from an expert”.

Grazie a una metodologia basata su tecniche di insegnamento sperimentate, questo innovativo master privato in Intelligenza Artificiale e Ingegneria della Conoscenza ti condurrà verso differenti approcci di insegnamento per un apprendimento dinamico ed efficace.

Il nostro obiettivo è preparare professionisti altamente qualificati per l’esperienza lavorativa. Inoltre, questo obiettivo è completato, in modo globale, dalla promozione dello sviluppo umano che pone le basi per una società migliore. Tale obiettivo si materializza aiutando i professionisti ad accedere a un livello maggiore di competenza e di controllo. Una meta che potrai considerare acquisita in pochi mesi con una preparazione ad alta intensità e precisione.

Se il tuo obiettivo è orientare la tua preparazione verso nuove strade di successo e sviluppo, questo è il tuo programma: una specializzazione che punta all’eccellenza”

Obiettivi generali

• Preparare scientificamente e tecnologicamente per l’esercizio dell’ingegneria informatica 
• Ottenere un'ampia conoscenza nel campo dell'informatica 
• Ottenere un'ampia conoscenza nel campo della struttura informatica 
• Acquisire le conoscenze necessarie nell’ambito dell'ingegneria del software 
• Rivedere le basi matematiche, statistiche e fisiche essenziali per questa materia 

Obiettivi specifici 

Modulo 1. Fondamenti di programmazione

• Comprendere la struttura di base di un computer, il software e i linguaggi di programmazione di uso generale 
• Imparare a progettare e interpretare gli algoritmi, che sono la base necessaria per lo sviluppo di programmi informatici 
• Comprendere gli elementi essenziali di un programma per computer, come i diversi tipi di dati, gli operatori, le espressioni, le dichiarazioni, le istruzioni di I/O e di controllo 
• Comprendere le diverse strutture dati disponibili nei linguaggi di programmazione generici, sia statici che dinamici, e acquisire le conoscenze essenziali per la gestione dei file 
• Comprendere le diverse tecniche di verifica dei programmi informatici e l'importanza di generare una corretta documentazione insieme a un buon codice sorgente 
• Apprendere i concetti di base del linguaggio di programmazione C++, uno dei linguaggi di programmazione più utilizzati al mondo 

Modulo 2. Struttura dei dati

• Imparare i fondamenti della programmazione in linguaggio C++, tra cui classi, variabili, espressioni condizionali e oggetti 
• Comprendere i tipi di dati astratti, i tipi di strutture dati lineari, le strutture dati gerarchiche semplici e complesse e la loro implementazione in C++ 
• Comprendere il funzionamento di strutture dati avanzate diverse da quelle abituali 
• Comprendere la teoria e la pratica relative all'uso di heap e code prioritarie 
• Imparare il funzionamento delle tabelle hash, come i tipi di dati astratti e le funzioni 
• Comprendere la teoria dei grafi e gli algoritmi e i concetti avanzati dei grafi 

Modulo 3. Algoritmo e complessità

• Apprendere le principali strategie di progettazione degli algoritmi e i diversi metodi e le misure di calcolo di questi ultimi 
• Apprendere i principali algoritmi di ordinamento utilizzati nello sviluppo del software 
• Capire come funzionano i diversi algoritmi ad albero, gli Heaps e i grafi 
• Comprendere il funzionamento degli algoritmi Greedy, la loro strategia e gli esempi del loro utilizzo nei principali problemi noti. Conoscere l'uso degli algoritmi Greedy sui grafi 
• Imparare le principali strategie di ricerca del cammino minimo, con l'approccio ai problemi essenziali del campo e agli algoritmi per la loro risoluzione 
• Comprendere la tecnica del backtracking e i suoi principali utilizzi, nonché altre tecniche alternative 

Modulo 4. Progettazione avanzata degli algoritmi

• Approfondire la progettazione avanzata di algoritmi, analizzando algoritmi ricorsivi e divide et impera, nonché eseguendo analisi ammortizzate
• Comprendere i concetti di programmazione dinamica e gli algoritmi per i problemi NP 
• Comprendere il funzionamento dell'ottimizzazione combinatoria, nonché i diversi algoritmi di randomizzazione e gli algoritmi paralleli 
• Conoscere e comprendere il funzionamento dei diversi metodi di ricerca locali e candidati 
• Imparare i meccanismi della verifica formale dei programmi e di quella iterativa, tra cui la logica del primo ordine e il sistema formale di Hoare 
• Imparare il funzionamento di alcuni dei principali metodi numerici come il metodo di bisezione, di Newton Raphson e di secante 

Modulo 5. Logica computazionale

• Apprendere i fondamenti della logica computazionale, il suo utilizzo e la sua giustificazione 
• Apprendere le diverse strategie di formalizzazione e deduzione della logica proposizionale, tra cui il ragionamento naturale, la deduzione assiomatica e naturale, nonché le regole primitive del calcolo proposizionale 
• Acquisire una conoscenza avanzata della logica proposizionale, approfondendo la sua semantica e le principali applicazioni di questa logica, come i circuiti logici 
• Comprendere la logica dei predicati sia per il calcolo di deduzione naturale, sia per le strategie di formalizzazione e deduzione della loro logica 
• Comprendere le basi del linguaggio naturale e il suo meccanismo deduttivo 
• Introdurre la programmazione logica utilizzando il linguaggio PROLOG 

Modulo 6. Intelligenza Artificiale e Ingegneria della Conoscenza

• Porre le basi dell'Intelligenza Artificiale e dell'Ingegneria della Conoscenza, fornendo un breve sguardo alla storia dell'Intelligenza Artificiale fino ai giorni nostri 
• Comprendere i concetti essenziali della ricerca nell'Intelligenza Artificiale, sia la ricerca informata che quella non  
• Capire come funziona l'Intelligenza Artificiale nei giochi 
• Apprendere i concetti fondamentali delle reti neurali e l'uso degli algoritmi genetici 
• Acquisire i meccanismi appropriati per rappresentare la conoscenza, soprattutto in vista del web semantico 
• Comprendere il funzionamento dei sistemi esperti e dei sistemi di supporto alle decisioni 

Modulo 7. Sistemi intelligenti

• Imparare tutti i concetti relativi alla teoria degli agenti, alla loro architettura e al processo di ragionamento 
• Assimilare la teoria e la pratica alla base dei concetti di informazione e conoscenza, nonché i diversi modi di rappresentare quest’ultima 
• Comprendere la teoria relativa alle ontologie e imparare i linguaggi per le ontologie e i software per la loro creazione 
• Imparare diversi modelli di rappresentazione della conoscenza, come vocabolari, tassonomie, thesauri, mappe mentali e altri 
• Comprendere il funzionamento dei ragionatori semantici, dei sistemi basati sulla conoscenza e dei sistemi esperti 
• Conoscere il funzionamento del web semantico, il suo stato attuale e futuro, nonché le applicazioni basate sul web semantico 

Modulo 8. Apprendimento automatico e data mining

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti di base dell'apprendimento automatico 
• Imparare i metodi di esplorazione e pre-elaborazione dei dati, nonché i diversi algoritmi basati sugli alberi decisionali 
• Comprendere il funzionamento dei metodi bayesiani, di regressione e di risposta continua 
• Comprendere le diverse regole di classificazione e la valutazione dei classificatori, imparando a utilizzare le matrici di confusione e la valutazione numerica, la statistica Kappa e la curva ROC 
• Acquisire le conoscenze essenziali relative al text mining, all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e al Clustering 
• Approfondire la conoscenza delle reti neurali, da quelle semplici a quelle ricorrenti 

Modulo 9. Sistemi multiagente e percezione computazionale

• Comprendere i concetti di base e avanzati relativi agli agenti e ai sistemi multi-agente 
• Studiare lo standard degli agenti FIPA, prendendo in considerazione, tra le altre cose, la comunicazione tra agenti, la gestione degli agenti e l'architettura 
• Approfondire l'apprendimento della piattaforma JADE (Java Agent DEvelopment Framework) imparando a programmare concetti sia di base che avanzati, compresi gli argomenti relativi alla comunicazione e alla scoperta degli agenti 
• Porre le basi per l'elaborazione del linguaggio naturale, come il riconoscimento automatico del parlato e la linguistica computazionale 
• Comprendere a fondo il funzionamento della computer vision, l'analisi delle immagini digitali, la trasformazione e la segmentazione delle immagini 

Modulo 10. Informatica bio-ispirata

• Introdurre il concetto di informatica bio-ispirata e comprendere il funzionamento dei diversi tipi di algoritmi di adattamento sociale e genetici 
• Approfondire lo studio dei diversi modelli di calcolo evolutivo, conoscendone le strategie, la programmazione, gli algoritmi e i modelli basati sulla stima delle distribuzioni 
• Comprendere le principali strategie di esplorazione-sfruttamento dello spazio per gli algoritmi genetici 
• Comprendere il funzionamento della programmazione evolutiva applicata a problemi di apprendimento e a problemi multi-obiettivo 
• Imparare i concetti essenziali relativi alle reti neurali e comprendere il funzionamento di casi d'uso reali applicati ad aree diverse come la ricerca medica, l'economia e la visione artificiale 

Non perdere l'opportunità di aggiornarti sugli ultimi sviluppi nell'uso degli antiemorragici per integrarli nella tua pratica medica quotidiana”