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Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

1.1. Storia dell’intelligenza artificiale 

1.1.1. Quando si è cominciato a parlare di intelligenza artificiale?
1.1.2. Riferimenti nel cinema 
1.1.3. Importanza dell'intelligenza artificiale 
1.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'intelligenza artificiale 

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi 

1.2.1. Teoria dei giochi 
1.2.2. Potenziamento Minimax e Alfa-Beta 
1.2.3. Simulazione: Monte Carlo 

1.3. Reti neurali 

1.3.1. Basi biologiche 
1.3.2. Modello computazionale 
1.3.3. Reti neurali supervisionate e non 
1.3.4. Percettrone semplice 
1.3.5. Percettrone multistrato 

1.4. Algoritmi genetici 

1.4.1. Storia 
1.4.2. Base biologica 
1.4.3. Codifica dei problemi 
1.4.4. Generazione della popolazione iniziale 
1.4.5. Algoritmo principale e operatori genetici 
1.4.6. Valutazione degli individui: Fitness 

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie 

1.5.1. Vocabolari 
1.5.2. Tassonomie 
1.5.3. Thesauri 
1.5.4. Ontologie 
1.5.5. Rappresentazione della conoscenza: web semantico 

1.6. Web semantico 

1.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL 
1.6.2. Inferenza/ragionamento 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Sistemi esperti e DSS 

1.7.1. Sistemi esperti 
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale 

1.8. Chatbots e Assistenti Virtuali

1.8.1. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, entità e flusso di dialogo 
1.8.3. Integrazioni: web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Strategia di implementazione dell'IA 
1.10. Futuro dell’Intelligenza Artificiale

1.10.1. Comprendiamo come identificare emozioni tramite algoritmi
1.10.2. Creazione di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto
1.10.3. Tendenze dell'intelligenza artificiale
1.10.4. Riflessioni

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato 

2.1. La Statistica

2.1.1. Statistica: statistiche descrittive, inferenze statistiche
2.1.2. Popolazione, campione, individuo
2.1.3. Variabili: definizione, scale di misurazione

2.2. Tipi di dati statistici

2.2.1. Secondo la tipologia

2.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti
2.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali 

2.2.2. Secondo la forma 

2.2.2.1. Numerici
2.2.2.2. Testuali 
2.2.2.3. Logici

2.2.3. Secondo la fonte

2.2.3.1. Primari
2.2.3.2. Secondari

2.3. Ciclo di vita dei dati

2.3.1. Fasi del ciclo
2.3.2. Fasi fondamentali del ciclo
2.3.3. Principi FAIR

2.4. Fasi iniziali del ciclo

2.4.1. Definizione delle mete
2.4.2. Determinazione delle risorse necessarie
2.4.3. Diagramma di Gantt
2.4.4. Struttura dei dati

2.5. Raccolta di dati

2.5.1. Metodologia di raccolta
2.5.2. Strumenti di raccolta
2.5.3. Canali di raccolta

2.6. Pulizia del dato

2.6.1. Fasi di pulizia dei dati
2.6.2. Qualità del dato
2.6.3. Elaborazione dei dati (con R)

2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

2.7.1. Misure statistiche
2.7.2. Indici di relazione
2.7.3. Data Mining

2.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)

2.8.1. Elementi che lo integrano
2.8.2. Pianificazione
2.8.3. Aspetti da considerare

2.9. Disponibilità del dato

2.9.1. Accesso
2.9.2. Utilità
2.9.3. Sicurezza

2.10. Aspetti normativi 

2.10.1. Legge di protezione dei dati
2.10.2. Buone pratiche
2.10.3. Altri aspetti normativi

Modulo 3. Il Dato nell'Intelligenza Artificiale 

3.1. Data Science 

3.1.1. Data Science 
3.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist 

3.2. Dati, informazioni e conoscenza 

3.2.1. Dati, informazioni e conoscenza
3.2.2. Tipi di dati 
3.2.3. Fonti di dati 

3.3. Dai dati all’informazione

3.3.1. Analisi dei dati 
3.3.2. Tipi di analisi 
3.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset 

3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione 

3.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi 
3.4.2. Metodi di visualizzazione
3.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati 

3.5. Qualità dei dati 

3.5.1. Dati di qualità 
3.5.2. Pulizia di dati
3.5.3. Pre-elaborazione base dei dati 

3.6. Dataset 

3.6.1. Arricchimento del Dataset 
3.6.2. La maledizione della dimensionalità 
3.6.3. Modifica di un insieme di dati 

3.7. Squilibrio

3.7.1. Squilibrio di classe 
3.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio 
3.7.3. Equilibrio di un Dataset 

3.8. Modelli non supervisionati

3.8.1. Modelli non controllati 
3.8.2. Metodi 
3.8.3. Classificazione con modelli non controllati 

3.9. Modelli supervisionati 

3.9.1. Modelli controllati 
3.9.2. Metodi 
3.9.3. Classificazione con modelli controllati 

3.10. Strumenti e buone pratiche 

3.10.1. Buone pratiche per i data scientist 
3.10.2. Il modello migliore
3.10.3. Strumenti utili 

Modulo 4. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione 

4.1. Inferenza statistica 

4.1.1. Statistica descrittiva vs Inferenza statistica 
4.1.2. Procedure parametriche 
4.1.3. Procedure non parametriche 

4.2. Analisi esplorativa 

4.2.1. Analisi descrittiva
4.2.2. Visualizzazione 
4.2.3. Preparazione dei dati 

4.3. Preparazione dei dati 

4.3.1. Integrazione e pulizia di dati
4.3.2. Standardizzazione dei dati 
4.3.3. Trasformazione degli attributi

4.4. I valori mancanti 

4.4.1. Trattamenti dei valori mancanti 
4.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza 
4.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico 

4.5. Rumore nei dati

4.5.1. Classi di rumore e attributi 
4.5.2. Filtraggio del rumore
4.5.3. Effetto del rumore 

4.6. La maledizione della dimensionalità 

4.6.1. Oversampling 
4.6.2. Undersampling 
4.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali 

4.7. Da attributi continui a discreti 

4.7.1. Dati continui vs discreti 
4.7.2. Processo di discretizzazione 

4.8. I dati

4.8.1. Selezione dei dati
4.8.2. Prospettiva e criteri di selezione 
4.8.3. Metodi di selezione

4.9. Selezione di istanze 

4.9.1. Metodi per la selezione di istanze 
4.9.2. Selezione di prototipi 
4.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze 

4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data 

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale 

5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi 

5.1.1. Risorse 
5.1.2. Dividi e conquista 
5.1.3. Altre strategie 

5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi 

5.2.1. Misure di efficienza 
5.2.2. Misurare l'ingresso di input 
5.2.3. Misurare il tempo di esecuzione 
5.2.4. Caso peggiore, migliore e medio 
5.2.5. Notazione asintotica 
5.2.6. Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi 
5.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi 
5.2.8. Analisi empirica degli algoritmi 

5.3. Algoritmi di ordinamento 

5.3.1. Concetto di ordinamento 
5.3.2. Ordinamento delle bolle 
5.3.3. Ordinamento per selezione 
5.3.4. Ordinamento per inserimento 
5.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort) 
5.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort) 

5.4. Algoritmi con alberi 

5.4.1. Concetto di albero 
5.4.2. Alberi binari 
5.4.3. Percorsi degli alberi 
5.4.4. Rappresentare le espressioni 
5.4.5. Alberi binari ordinati 
5.4.6. Alberi binari bilanciati 

5.5. Algoritmi con Heaps 

5.5.1. Gli Heaps 
5.5.2. L’algoritmo Heapsort 
5.5.3. Code prioritarie 

5.6. Algoritmi con grafi 

5.6.1. Rappresentazione 
5.6.2. Percorso in larghezza 
5.6.3. Percorso in profondità 
5.6.4. Ordinamento topologico 

5.7. Algoritmi Greedy 

5.7.1. La strategia Greedy 
5.7.2. Elementi della strategia Greedy 
5.7.3. Cambio valuta 
5.7.4. Il problema del viaggiatore 
5.7.5. Problema dello zaino 

5.8. Ricerca del percorso minimo 

5.8.1. Il problema del percorso minimo 
5.8.2. Archi e cicli negativi 
5.8.3. Algoritmo di Dijkstra 

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi 

5.9.1. L'albero a sovrapposizione minima 
5.9.2. Algoritmo di Prim 
5.9.3. Algoritmo di Kruskal 
5.9.4. Analisi della complessità 

5.10. Backtracking 

5.10.1. Il Backtracking 
5.10.2. Tecniche alternative 

Modulo 6. Sistemi intelligenti 

6.1. Teoria degli agenti 

6.1.1. Storia del concetto 
6.1.2. Definizione di agente 
6.1.3. Agenti nell'intelligenza artificiale 
6.1.4. Agenti nell'Ingegneria dei software 

6.2. Architetture di agenti 

6.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente 
6.2.2. Agenti reattivi 
6.2.3. Agenti deduttivi 
6.2.4. Agenti ibridi 
6.2.5. Confronto 

6.3. Informazione e conoscenza 

6.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza 
6.3.2. Valutazione della qualità dei dati 
6.3.3. Metodi di raccolta dei dati 
6.3.4. Metodi di acquisizione dei dati 
6.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza 

6.4. Rappresentazione della conoscenza 

6.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza 
6.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli 
6.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza 

6.5. Ontologie 

6.5.1. Introduzione ai metadati 
6.5.2. Concetto filosofico di ontologia 
6.5.3. Concetto informatico di ontologia 
6.5.4. Ontologie di dominio e di livello superiore 
6.5.5. Come costruire un'ontologia? 

6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie 

6.6.1. Triple RDF, Turtle e N 
6.6.2. RDF Schema 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie 
6.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé 

6.7. Web semantico 

6.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico 
6.7.2. Applicazioni del web semantico 

6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza 

6.8.1. Vocabolari 
6.8.2. Panoramica 
6.8.3. Tassonomie 
6.8.4. Thesauri 
6.8.5. Folksonomie 
6.8.6. Confronto 
6.8.7. Mappe mentali 

6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza 

6.9.1. Logica dell'ordine zero 
6.9.2. Logico di primo ordine 
6.9.3. Logica descrittiva 
6.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica 
6.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine 

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

6.10.1. Concetto di ragionatore 
6.10.2. Applicazioni di un ragionatore 
6.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza 
6.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti 
6.10.5. Elementi e architettura dei sistemi esperti 
6.10.6. Creazione di sistemi esperti 

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining 

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

7.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza 
7.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico 
7.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico 
7.1.7. Concetti di base dell'apprendimento 
7.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato 

7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati 

7.2.1. Elaborazione dei dati 
7.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati 
7.2.3. Tipi di dati 
7.2.4. Trasformazione dei dati 
7.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue 
7.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche 
7.2.7. Misure di correlazione 
7.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni 
7.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni 

7.3. Alberi decisionali 

7.3.1. Algoritmo ID 
7.3.2. Algoritmo C 
7.3.3. Sovrallenamento e potatura 
7.3.4. Analisi dei risultati 

7.4. Valutazione dei classificatori 

7.4.1. Matrici di confusione 
7.4.2. Matrici di valutazione numerica 
7.4.3. Statistica Kappa 
7.4.4. La curva ROC 

7.5. Regole di classificazione 

7.5.1. Misure di valutazione delle regole 
7.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica 
7.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale 

7.6. Reti neurali 

7.6.1. Concetti di base 
7.6.2. Reti neurali semplici 
7.6.3. Algoritmo di Backpropagation 
7.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti 

7.7. Metodi bayesiani 

7.7.1. Concetti di base della probabilità 
7.7.2. Teorema di Bayes 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Introduzione alle reti bayesiane 

7.8. Modelli di regressione e di risposta continua 

7.8.1. Regressione lineare semplice 
7.8.2. Regressione lineare multipla 
7.8.3. Regressione logistica 
7.8.4. Alberi di regressione 
7.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM) 
7.8.6. Misure di bontà di adattamento 

7.9. Clustering 

7.9.1. Concetti di base 
7.9.2. Clustering gerarchico 
7.9.3. Metodi probabilistici 
7.9.4. Algoritmo EM 
7.9.5. Metodo B-Cubed 
7.9.6. Metodi impliciti 

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

7.10.1. Concetti di base 
7.10.2. Creazione del corpus 
7.10.3. Analisi descrittiva 
7.10.4. Introduzione alla sentiment analysis 

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning 

8.1. Apprendimento Profondo 

8.1.1. Tipi di apprendimento profondo 
8.1.2. Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento profondo 
8.1.3. Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento profondo 

8.2. Operazioni 

8.2.1. Somma 
8.2.2. Prodotto 
8.2.3. Trasporto 

8.3. Livelli 

8.3.1. Livello di input 
8.3.2. Livello nascosto 
8.3.3. Livello di output 

8.4. Unione di livelli e operazioni 

8.4.1. Progettazione dell’architettura 
8.4.2. Connessione tra i livelli 
8.4.3. Propagazione in avanti 

8.5. Costruzione della prima rete neurale 

8.5.1. Progettazione della rete 
8.5.2. Impostare i pesi 
8.5.3. Training della rete 

8.6. Trainer e ottimizzatore 

8.6.1. Selezione dell'ottimizzatore 
8.6.2. Ristabilire una funzione di perdita 
8.6.3. Ristabilire una metrica 

8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali 

8.7.1. Funzioni di attivazione 
8.7.2. Propagazione all'indietro 
8.7.3. Regolazioni dei parametri 

8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali 

8.8.1. Funzionamento di un neurone biologico 
8.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali 
8.8.3. Stabilire relazioni tra di essi 

8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras 

8.9.1. Definizione della struttura di reti 
8.9.2. Creazione del modello 
8.9.3. Training del modello 

8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali 

8.10.1. Selezione della funzione di attivazione 
8.10.2. Stabilire il Learning rate 
8.10.3. Regolazioni dei pesi 

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde 

9.1. Problemi di Gradiente 

9.1.1. Tecniche di ottimizzazione gradiente 
9.1.2. Gradienti stocastici 
9.1.3. Tecniche di inizializzazione del peso 

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati 

9.2.1. Apprendimento di trasferimento della conoscenza 
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.2.3. Apprendimento profondo 

9.3. Ottimizzatori 

9.3.1. Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente 
9.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop 
9.3.3. Ottimizzatori di momento 

9.4. Programmazione del tasso di apprendimento 

9.4.1. Controllo automatico del tasso di apprendimento 
9.4.2. Cicli di apprendimento 
9.4.3. Termini di lisciatura 

9.5. Overfitting 

9.5.1. Convalida incrociata 
9.5.2. Regolarizzazione 
9.5.3. Metriche di valutazione 

9.6. Linee Guida Pratiche 

9.6.1. Progettazione dei modelli 
9.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione 
9.6.3. Verifica delle ipotesi 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Apprendimento di trasferimento della conoscenza 
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.7.3. Apprendimento profondo 

9.8. Aumento dei dati 

9.8.1. Trasformazioni dell'immagine 
9.8.2. Generazione di dati sintetici 
9.8.3. Trasformazione del testo 

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning 

9.9.1. Apprendimento di trasferimento della conoscenza 
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.9.3. Apprendimento profondo 

9.10. Regolarizzazione 

9.10.1. L y L 
9.10.2. Regolarizzazione a massima entropia 
9.10.3. Dropout 

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e allenamento con TensorFlow 

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow 
10.1.2. Training dei modelli con TensorFlow 
10.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow 

10.2. TensorFlow e NumPy 

10.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow 
10.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow 
10.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow 

10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di allenamento 

10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow 
10.3.2. Gestione dei parametri di training 
10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per il training 

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow 

10.4.1. Funzioni con TensorFlow 
10.4.2. Utilizzo di grafici per il training dei modelli 
10.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow 

10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 

10.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow 
10.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 
10.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati 

10.6. La API tfdata 

10.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati 
10.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata 
10.6.3. Uso dell'API tfdata per il training dei modelli 

10.7. Il formato TFRecord 

10.7.1. Utilizzo dell'API tf.data per la serialità dei dati 
10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow 
10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per il training dei modelli 

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras 

10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras 
10.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras 
10.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per il training dei modelli 

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati 
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets 
10.9.3. Uso di TensorFlow Datasets per il training dei modelli 

10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 

10.10.1. Applicazione Pratica 
10.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 
10.10.3. Training dei modelli con TensorFlow 
10.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati 

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 

11.1. L'architettura Visual Cortex 

11.1.1. Funzioni della corteccia visiva 
11.1.2. Teoria della visione computazionale 
11.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini 

11.2. Layer convoluzionali 

11.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione 
11.2.2. Convoluzione D 
11.2.3. Funzioni di attivazione 

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

11.3.1. Pooling e Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Tipi di Pooling 

11.4. Architetture CNN 

11.4.1. Architettura VGG 
11.4.2. Architettura AlexNet 
11.4.3. Architettura ResNet 

11.5. Implementazione di una CNN ResNet- utilizzando Keras 

11.5.1. Inizializzazione dei pesi 
11.5.2. Definizione del livello di ingresso 
11.5.3. Definizione delle uscite 

11.6. Uso di modelli pre-training di Keras 

11.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-training 
11.6.2. Usi dei modelli pre-training 
11.6.3. Vantaggi dei modelli pre-training 

11.7. Modelli pre-training per l'apprendimento tramite trasferimento 

11.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento 
11.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento 
11.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento 

11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision 

11.8.1. Classificazione di immagini 
11.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini 
11.8.3. Rilevamento di oggetti 

11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti 

11.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti 
11.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti 
11.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione 

11.10. Segmentazione semantica 

11.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica 
11.10.2. Rilevamento dei bordi 
11.10.3. Metodi di segmentazione basati su regole 

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN 

12.1.1. Training di una RNN per la generazione di testo 
12.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN 
12.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN 

12.2. Creazione del set di dati di allenamento 

12.2.1. Preparazione dei dati per il training di una RNN 
12.2.2. Conservazione del set di dati di training 
12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati 
12.2.4. Analisi di Sentimento 

12.3. Classificazione delle opinioni con RNN 

12.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti 
12.3.2. Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning 

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

12.4.1. Training di una RNN per eseguire la traduzione automatica 
12.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica 
12.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN 

12.5. Meccanismi di attenzione 

12.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN 
12.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli 
12.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali 

12.6. Modelli Transformers 

12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale 
12.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione 
12.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers 

12.7. Transformers per la visione 

12.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione 
12.7.2. Elaborazione dei dati di immagine 
12.7.3. Allenamento dei modelli Transformers per la visione 

12.8. Libreria di Transformers di Hugging Face 

12.8.1. Uso della Libreria di Transformers di Hugging Face 
12.8.2. Applicazione della Libreria di Transformers di Hugging Face 
12.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face 

12.9. Altre Librerie di Transformers Confronto 

12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers 
12.9.2. Uso di altre librerie di Transformers 
12.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers 

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

12.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e attenzione 
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di attenzione e modelli Transformers nell'applicazione 
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica 

Modulo 13. Autoencoder, GAN,e Modelli di Diffusione 

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti 

13.1.1. Riduzione della dimensionalità 
13.1.2. Apprendimento profondo 
13.1.3. Rappresentazioni compatte 

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto 

13.2.1. Processo di training 
13.2.2. Implementazione in Python 
13.2.3. Uso dei dati di prova 

13.3. Codificatori automatici raggruppati 

13.3.1. Reti neurali profonde 
13.3.2. Costruzione di architetture di codifica 
13.3.3. Uso della regolarizzazione 

13.4. Autocodificatori convoluzionali 

13.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali 
13.4.2. Allenamento di modelli convoluzionali 
13.4.3. Valutazione dei risultati 

13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici 

13.5.1. Applicare filtro 
13.5.2. Progettazione di modelli di codificazione 
13.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.6. Codificatori automatici dispersi 

13.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica 
13.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri 
13.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.7. Codificatori automatici variazionali 

13.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale 
13.7.2. Apprendimento profondo non supervisionato 
13.7.3. Rappresentazioni latenti profonde 

13.8. Creazione di immagini MNIST di moda 

13.8.1. Riconoscimento di pattern 
13.8.2. Creazione di immagini 
13.8.3. Training delle Reti Neurali Profonde 

13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione 

13.9.1. Generazione di contenuti da immagini 
13.9.2. Modello di distribuzione dei dati 
13.9.3. Uso di reti avversarie 

13.10. Implementazione dei Modelli 

13.10.1. Applicazione Pratica 
13.10.2. L'implementazione dei modelli 
13.10.3. Utilizzo dei dati di prova 
13.10.4. Valutazione dei risultati 

Modulo 14. Calcolo bioispirato

14.1. Introduzione all'informatica bio-ispirata 

14.1.1. Introduzione all'informatica bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale 

14.2.1. Calcolo bio-ispirato basato su colonie di formiche 
14.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche 
14.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud 

14.3. Algoritmi genetici 

14.3.1. Struttura generale 
14.3.2. Implementazioni dei principali operatori 

14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici 

14.4.1. Algoritmo CHC 
14.4.2. Problemi multimodali 

14.5. Modelli di calcolo evolutivo (I) 

14.5.1. Strategie evolutive 
14.5.2. Programmazione evolutiva 
14.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale 

14.6. Modelli di calcolo evolutivo (II) 

14.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA) 
14.6.2. Programmazione genetica 

14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento 

14.7.1. Apprendimento basato sulle regole 
14.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze 

14.8. Problemi multi-obiettivo 

14.8.1. Concetto di dominanza 
14.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo 

14.9. Reti neurali (I) 

14.9.1. Introduzione alle reti neurali 
14.9.2. Esempio pratico con le reti neurali 

14.10. Reti neurali (II) 

14.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica 
14.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia 
14.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale 

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni

15.1. Servizi finanziari

15.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari: opportunità e sfide
15.1.2. Casi d'uso
15.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.2. Implicazioni dell'intelligenza artificiale nel servizio sanitario

15.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: opportunità e sfide
15.2.2. Casi d'uso

15.3. Rischi Legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario

15.3.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.4. Retail

15.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: opportunità e sfide
15.4.2. Casi d'uso
15.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.5. Industria

15.5.1. Implicazioni dell'IA  nell’ Industria. opportunità e sfide
15.5.2. Casi d'uso

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA in Ambito Industriale

15.6.1. Casi d'uso
15.6.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.7. Pubblica amministrazione

15.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: opportunità e sfide
15.7.2. Casi d'uso
15.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.8. Educazione

15.8.1. Implicazioni dell'IA nell’ educazione: opportunità e sfide
15.8.2. Casi d'uso
15.8.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.9. Silvicoltura e agricoltura

15.9.1. Implicazioni dell'IA per la silvicoltura e l'agricoltura: opportunità e sfide
15.9.2. Casi d'uso
15.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.10. Risorse umane

15.10.1. Opportunità e sfide Opportunità e sfide
15.10.2. Casi d'uso
15.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 16. Migliorare la produttività nello sviluppo del software con l'IA

16.1. Preparazione dell'ambiente di sviluppo adeguati 

16.1.1. Selezione degli strumenti essenziali per lo sviluppo dell'IA     
16.1.2. Configurazione degli strumenti scelti 
16.1.3. Implementazione di pipeline CI/CD adatte ai progetti di IA 
16.1.4. Gestione efficiente delle dipendenze e delle versioni negli ambienti di sviluppo 

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

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

16.3. Progettazione no-code di interfacce utente con elementi di intelligenza artificiale     

16.3.1. Principi di progettazione No-code e loro applicazione alle interfacce utente. 
16.3.2. Incorp orazione di elementi di intelligenza artificiale nella progettazione di interfacce visive 
16.3.3. Strumenti e piattaforme per la creazione No-code di interfacce intelligenti 
16.3.4. Valutazione e applicazione delle interfacce intelligenti 
16.3.4. Valutazione e miglioramento continuo delle interfacce AI No-code 

16.4. Ottimizzazione del codice con ChatGPT

16.4.1. Identificazione di codice duplicato
16.4.2. Rifattorizzazione 
16.4.3. Creazione di codice leggibile
16.4.4. Capire cosa fa il codice
16.4.5. Migliorare la denominazione di variabili e funzioni
16.4.6. Creare documentazione automatica

16.5. Gestire i repository con l’IA

16.5.1. Automazione dei processi di controllo di versione con tecniche di IA 
16.5.2. Rilevamento dei conflitti e risoluzione automatica in ambienti collaborativi
16.5.3. Analisi predittiva delle modifiche e delle tendenze nei repository di codice 
16.5.4. Miglioramento del controllo di versione con l’IA 

16.6. Integrazione dell’IA nella gestione dei database

16.6.1. Ottimizzazione delle query e delle prestazioni con tecniche di intelligenza artificiale 
16.6.2. Analisi predittiva dei modelli di accesso al database 
16.6.3. Implementazione di sistemi di raccomandazione per ottimizzare la struttura dei database. 
16.6.4. Monitoraggio e rilevamento proattivi di potenziali problemi del database 
16.6.5. Individuazione dei guasti e dei problemi di intelligenza artificiale. 

16.7. Individuazione dei guasti dell’intelligenza artificiale e creazione di test unitari

16.7.1. Generazione automatica di casi di test con l’ausilio di tecniche di intelligenza artificiale. 
16.7.2. Individuazione precoce di vulnerabilità e bug mediante l’analisi statica con l’IA 
16.7.3. Miglioramento della copertura dei test attraverso l’identificazione delle aree critiche con l’IA

16.8. Pair Programming con GitHub Copilot

16.8.1. Integrazione e uso efficace di GitHub Copilot nelle sessioni di Pair Programming 
16.8.2. Integrazione Miglioramento della comunicazione e della collaborazione tra sviluppatori con GitHub Copilot 
16.8.3. Integrazione Strategie per sfruttare al meglio i suggerimenti di codice generati da GitHub Copilot 
16.8.4. Integrazione Casi di studio e buone pratiche di Pair Programming assistito dall’intelligenza artificiale 

16.9. Traduzione automatica tra linguaggi di programmazione

16.9.1. Strumenti e servizi di traduzione automatica specifici per i linguaggi di programmazione 
16.9.2. Adattamento degli algoritmi di traduzione automatica ai linguaggi di programmazione 
16.9.3. Miglioramento dell’interoperabilità tra linguaggi diversi mediante la traduzione automatica 
16.9.4. Valutare e mitigare le potenziali sfide e limitazioni della traduzione automatica.

16.10. Strumenti di IA consigliati per migliorare la produttività 

16.10.1. Benchmarking degli strumenti di IA per lo sviluppo di software 
16.10.2. Integrazione degli strumenti di IA nei flussi di lavoro
16.10.3. Automazione di attività di routine con strumenti di IA
16.10.4. Valutazione e selezione degli strumenti in base al contesto e ai requisiti del progetto 

Modulo 17. Architettura del software con IA

17.1. Ottimizzazione e gestione delle prestazioni negli strumenti di IA

17.1.1. Analisi delle prestazioni e profilazione degli strumenti di IA 
17.1.2. Strategie di ottimizzazione degli algoritmi e dei modelli di IA 
17.1.3. Implementazione di tecniche di caching e parallelizzazione per migliorare le prestazioni 
17.1.4. Strumenti e metodologie per il monitoraggio continuo e in tempo reale delle prestazioni. 

17.2. Scalabilità nelle applicazioni con IA

17.2.1. Progettazione di architetture scalabili per le applicazioni di IA
17.2.2. Implementazione di tecniche di partizionamento e di distribuzione del carico 
17.2.3. Gestione dei flussi di lavoro e dei carichi di lavoro nei sistemi scalabili 
17.2.4. Strategie per l’espansione orizzontale e verticale in ambienti scalabili con demanda variable 

17.3. Manutenibilità delle applicazioni di IA

17.3.1. Principi di progettazione per facilitare la manutenibilità nei progetti di IA 
17.3.2. Strategie di documentazione specifiche per i modelli e gli algoritmi di IA. 
17.3.3.  Implementazione di test unitari e di integrazione per facilitare la manutenibilità 17.3.4. Metodi per la manutenzione di applicazioni di IA. 
17.3.4. Metodi per il refactoring e il miglioramento continuo nei sistemi con componenti di IA

17.4. Progettazione di sistemi su larga scala

17.4.1. Principi architettonici per la progettazione di sistemi su larga scala 
17.4.2. Decomposizione di sistemi complessi in microservizi 
17.4.3.  Implementazione di design pattern specifici per sistemi distribuiti 
17.4.4. Strategie per la gestione della complessità nelle architetture su larga scala con componenti di intelligenza artificiale

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

17.5.1. Selezione di tecnologie di archiviazione dei dati scalabili 
17.5.2. Progettazione di schemi di database per la gestione efficiente di grandi volumi di dati 
17.5.3. Strategie di partizionamento e di replica in ambienti di archiviazione di dati massivi 
17.5.4. Implementazione di sistemi di gestione dei dati per garantire l’integrità e la disponibilità nei progetti di IA 

17.6. Strutture di dati con l’IA

17.6.1. Adattamento di strutture dati classiche per l’uso in algoritmi di IA. 
17.6.2. Progettazione e ottimizzazione di strutture di dati specifiche per i modelli di apprendimento automatico 
17.6.3. Integrazione di strutture di dati efficienti in sistemi ad alta intensità di dati 
17.6.4. Strategie per la manipolazione e l’archiviazione dei dati in tempo reale nelle strutture di dati dell’intelligenza artificiale 

17.7. Algoritmi di programmazione per prodotti di IA

17.7.1. Sviluppo e implementazione di algoritmi specifici per applicazioni di IA 
17.7.2. Strategie di selezione degli algoritmi in base al tipo di problema e ai requisiti. del producto 
17.7.3. Adattamento di algoritmi classici per l’integrazione in sistemi di intelligenza artificiale 
17.7.4. Valutazione e confronto delle prestazioni di diversi algoritmi in contesti di sviluppo dell’intelligenza artificiale.

17.8. Modelli di progettazione per lo sviluppo dell’IA

17.8.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni in progetti con componenti di IA 
17.8.2. Sviluppo di modelli specifici per l’integrazione di modelli e algoritmi in sistemi esistenti. 
17.8.3. Strategie di implementazione dei pattern per migliorare la riusabilità e la manutenibilità nei progetti di IA. 
17.8.4. Casi di studio e best practice nell’applicazione di design pattern in architetture di IA. 

17.9. Implementazione di un’architettura pulita

17.9.1. Principi e concetti fondamentali dell’architettura pulita
17.9.2. Adattamento della Clean Architecture a progetti con componenti di IA 
17.9.3.  Implementazione di livelli e dipendenze nei sistemi di Architettura Pulita 
17.9.4. Benefici e sfide dell’implementazione dell’Architettura Pulita nello sviluppo di software di IA 

17.10. Sviluppo sicuro del software nelle applicazioni web abilitate all’intelligenza artificiale

17.10.1. Principi di sicurezza nello sviluppo di software con componenti di IA 
17.10.2. Identificazione e mitigazione delle potenziali vulnerabilità nei modelli e negli algoritmi di IA. 
17.10.3. Implementazione di pratiche di sviluppo sicure nelle applicazioni web con funzionalità di IA 
17.10.4. Strategie per la protezione dei dati sensibili e la prevenzione degli attacchi nei progetti di IA 

Modulo 18. Progetti web con IA

18.1. Preparazione dell’ambiente di lavoro per lo sviluppo web con l’IA

18.1.1. Configurazione degli ambienti di sviluppo web per i progetti di IA 
18.1.2. Selezione e preparazione degli strumenti essenziali per lo sviluppo Web con l’IA 
18.1.3. Integrazione di librerie e framework specifici per i progetti web con intelligenza artificiale 
18.1.4. Attuazione di buone pratiche nella configurazione di ambienti di sviluppo collaborativo 

18.2. Creazione di spazi di lavoro per progetti di intelligenza artificiale

18.2.1. Progettazione e organizzazione efficace degli spazi di lavoro per i progetti web con componenti di intelligenza artificiale 
18.2.2. Uso di strumenti di gestione dei progetti e di controllo delle versioni nell’area di lavoro
18.2.3. Strategie per una collaborazione e una comunicazione efficienti nel team di sviluppo 
18.2.4. Adattamento dell’area di lavoro alle esigenze specifiche dei progetti web con l’IA 

18.3. Modelli di progettazione nei prodotti di IA

18.3.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni nelle interfacce utente con elementi di intelligenza artificiale. 
18.3.2. Sviluppo di pattern specifici per migliorare l’esperienza dell’utente nei progetti web con IA 
18.3.3. Integrazione di modelli di design comuni nelle interfacce utente con elementi di IA 
18.3.4. Valutazione e selezione di design pattern appropriati in base al contesto del progetto 

18.4. Sviluppo di frontend con l’intelligenza artificiale

18.4.1. Integrazione di modelli di intelligenza artificiale nel livello di presentazione dei progetti web.
18.4.2. Sviluppo di interfacce utente adattive con elementi di IA. 
18.4.3. Implementazione di funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nel frontend. 
18.4.4. Strategie per l’ottimizzazione delle prestazioni nello sviluppo di frontend abilitati all’IA.

18.5. Creazione del database

18.5.1. Selezione delle tecnologie di database per i progetti web con intelligenza artificiale 
18.5.2. Progettazione di schemi di database per archiviare e gestire i dati relativi all’intelligenza artificiale 
18.5.3. Implementazione di sistemi di archiviazione efficienti per i grandi volumi di dati generati dai modelli di intelligenza artificiale 
18.5.4. Strategie per la sicurezza e la protezione dei dati sensibili nei database per i progetti web di IA. 

18.6. Sviluppo del backend con l’IA

18.6.1. Integrazione di servizi e modelli di IA nella logica di business del backend 
18.6.2. Sviluppo di API ed endpoint specifici per la comunicazione con il frontend.e componenti di IA
18.6.3. Implementazione dell’elaborazione dei dati e della logica decisionale nel backend con l’intelligenza artificiale 
18.6.4. Strategie per la scalabilità e le prestazioni nello sviluppo del backend di progetti web con l’intelligenza artificiale.

18.7. Ottimizzare il processo di distribuzione del Web

18.7.1. Automatizzare il processo di creazione e distribuzione di progetti web abilitati all’IA 
18.7.2. Implementazione di pipeline CI/CD su misura per le applicazioni web con componenti di IA 
18.7.3. Strategie per una gestione efficiente dei rilasci e degli aggiornamenti nelle distribuzioni continue 
18.7.4. Monitoraggio e analisi post-deployment per il miglioramento continuo dei processi

18.8. IA nel cloud computing

18.8.1. Integrazione dei servizi di intelligenza artificiale nelle piattaforme di cloud computing 
18.8.2. Sviluppo di soluzioni scalabili e distribuite utilizzando i servizi cloud con funzionalità di intelligenza artificiale 
18.8.3. Strategie per una gestione efficiente delle risorse e dei costi in ambienti cloud con applicazioni web abilitate all’intelligenza artificiale. 
18.8.4. Valutazione e confronto dei fornitori di servizi cloud per progetti web abilitati all’IA.

18.9. Creare un progetto abilitato all’intelligenza artificiale per ambienti LAMP

18.9.1. Adattare i progetti web basati sullo stack LAMP per includere componenti di Intelligenza Artificiale
18.9.2. Integrazione di librerie e framework specifici per l’intelligenza artificiale in ambienti LAMP 
18.9.3. Sviluppo di funzionalità di intelligenza artificiale che integrano l’architettura LAMP tradizionale.
18.9.4. Strategie per l’ottimizzazione e la manutenzione di progetti web abilitati all’IA in ambienti LAMP.

18.10. Creazione di un progetto abilitato all’intelligenza artificiale per ambienti MEVN

18.10.1. Integrazione di tecnologie e strumenti dello stack MEVN con componenti di IA 
18.10.2. Sviluppo di applicazioni web moderne e scalabili in ambienti MEVN con funzionalità AI 
18.10.3. Implementazione di funzionalità di elaborazione dati e apprendimento automatico nei progetti MEVN 
18.10.4. Strategie per il miglioramento delle prestazioni e della sicurezza delle applicazioni web abilitate all’intelligenza artificiale in ambienti MEVN 

Modulo 19. Applicazioni mobili con l'IA   

19.1. Preparazione di un ambiente di lavoro per lo sviluppo mobile con l’IA

19.1.1. Impostazione di ambienti di sviluppo mobile per progetti di IA
19.1.2. Selezione e preparazione di strumenti specifici per lo sviluppo di applicazioni mobili con l’IA 
19.1.3. Integrazione di librerie e framework di IA negli ambienti di sviluppo mobile
19.1.4. Impostazione di emulatori e dispositivi reali per testare le applicazioni mobili con componenti di IA

19.2. Creare uno spazio di lavoro con GitHub Copilot

19.2.1. Integrazione di GitHub Copilot negli ambienti di sviluppo mobile 
19.2.2. Uso efficace di GitHub Copilot per la generazione di codice in progetti con IA 
19.2.3. Strategie per la collaborazione degli sviluppatori quando si usa GitHub Copilot nell’area di lavoro 
19.2.4. Migliori pratiche e limiti dell’uso di GitHub Copilot per lo sviluppo di applicazioni mobili di intelligenza artificiale.

19.3. Configurazione di Firebase

19.3.1. Configurazione iniziale di un progetto Firebase per lo sviluppo mobile 
19.3.2. Integrazione di Firebase in applicazioni mobili con funzionalità di IA 
19.3.3. Uso dei servizi Firebase come database, autenticazione e notifiche nei progetti di IA 
19.3.4. Strategie per la gestione dei dati e degli eventi in tempo reale nelle applicazioni mobili con Firebase

19.4. Concetti di architettura pulita, sorgenti di dati e repository

19.4.1. Principi fondamentali della Clean Architecture nello sviluppo di AI mobile 
19.4.2. Implementazione dei livelli DataSources e Repository nelle architetture pulite
19.4.3. Progettazione e strutturazione dei componenti in progetti mobili con un approccio di architettura pulita
19.4.4. Vantaggi e sfide dell’implementazione dell’architettura pulita nelle applicazioni mobili di intelligenza artificiale

19.5. Creazione della schermata di autenticazione

19.5.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente per schermate di autenticazione in applicazioni mobili con IA. 
19.5.2. Integrazione dei servizi di autenticazione con Firebase nella schermata di login
19.5.3. Utilizzo di tecniche di sicurezza e di protezione dei dati nella schermata di autenticazione 
19.5.4. Personalizzazione e personalizzazione dell’esperienza utente nella schermata di autenticazione 

19.6. Creazione e navigazione del cruscotto

19.6.1. Progettazione e sviluppo del cruscotto con elementi di IA 
19.6.2. Implementazione di sistemi di navigazione efficienti nelle applicazioni mobili con l’IA 
19.6.3. Integrazione delle funzionalità dell’IA nella dashboard per migliorare l’esperienza dell’utente

19.7. Creazione di schermate di elenchi

19.7.1. Sviluppo di interfacce utente per le schermate di quotazione nelle applicazioni mobili di IA 
19.7.2. Integrazione di algoritmi di raccomandazione e di filtraggio nella schermata di inserimento degli annunci 
19.7.3. Uso di modelli di progettazione per una presentazione efficace dei dati degli elenchi. 
19.7.4. Strategie per un caricamento efficiente dei dati in tempo reale nella schermata dell’annuncio. 

19.8. Creazione di una schermata di dettaglio

19.8.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente dettagliate per la presentazione di informazioni specifiche.
19.8.2. Integrazione di funzionalità AI per arricchire la schermata di dettaglio 
19.8.3. Implementazione di interazioni e animazioni nella schermata di dettaglio 
19.8.4. Strategie per l’ottimizzazione delle prestazioni nel caricamento e nella visualizzazione dei dettagli nelle applicazioni mobili abilitate dalla IA. 

19.9. Creazione della schermata delle impostazioni

19.9.1. Sviluppo di interfacce utente per la configurazione e le impostazioni nelle applicazioni mobili IA 
19.9.2. Integrazione delle impostazioni personalizzate relative ai componenti di intelligenza artificiale 
19.9.3. Implementazione delle opzioni di personalizzazione e delle preferenze nella schermata di configurazione 
19.9.4. Strategie per l’usabilità e la chiarezza nella presentazione delle opzioni nella schermata delle impostazioni

19.10. Creazione di icone, splash e risorse grafiche per l’applicazione AI 

19.10.1. Progettare e creare icone attraenti per rappresentare l’applicazione mobile di IA. 
19.10.2. Sviluppo di splash screen con immagini straordinarie 
19.10.3. Selezione e adattamento di risorse grafiche che migliorino l’estetica dell’applicazione mobile 
19.10.4. Strategie per la coerenza e il visual branding degli elementi grafici dell’applicazione AI. 

Modulo 20. IA per QA Testing 

20.1. Ciclo di vita del test

20.1.1. Descrizione e comprensione del ciclo di vita del test nello sviluppo del software.
20.1.2. Fasi del ciclo di vita del testing e loro importanza nell’assicurazione della qualità 
20.1.3. Integrazione dell’intelligenza artificiale nelle diverse fasi del ciclo di vita del test 
20.1.4. Strategie per il miglioramento continuo del ciclo di vita del testing attraverso l’uso dell’intelligenza artificiale. 

20.2. Casi di test e rilevamento di bug

20.2.1. Progettazione e scrittura efficace di casi di test nel contesto del testing QA 
20.2.2. Identificazione di bug ed errori durante l’esecuzione dei casi di test. 
20.2.3. Applicazione di tecniche di rilevamento precoce dei bug utilizzando l’analisi statica
20.2.4. Uso di strumenti di intelligenza artificiale per l’identificazione automatica dei bug nei casi di test 

20.3. Tipi di test

20.3.1. Esplorazione dei diversi tipi di test nell’ambiente QA. 
20.3.2. Test unitari, di integrazione, funzionali e di accettazione: caratteristiche e applicazioni 
20.3.3. Strategie per la selezione e la combinazione appropriata dei tipi di test nei progetti di IA. 
20.3.4. Adattare i tipi di test convenzionali ai progetti con componenti di intelligenza artificiale 

20.4. Creare un piano di test

20.4.1. Progettazione e strutturazione di un piano di test completo 
20.4.2. Identificazione dei requisiti e degli scenari di test nei progetti di intelligenza artificiale 
20.4.3. Strategie per la pianificazione manuale e automatizzata dei test 
20.4.4. Valutazione continua e adeguamento del piano di test in base allo sviluppo del progetto. 

20.5. Rilevamento e segnalazione di bug di IA

20.5.1. Implementazione di tecniche di rilevamento automatico dei bug mediante algoritmi di apprendimento automatico 
20.5.2. Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l’analisi dinamica del codice alla ricerca di possibili bug.
20.5.3. Strategie per la generazione automatica di rapporti dettagliati sui bug rilevati dall’intelligenza artificiale. 
20.5.4. Efficace collaborazione tra i team di sviluppo e di QA nella gestione dei bug identificati dall’IA.

20.6. Creazione di test automatizzati con l’IA

20.6.1. Sviluppo di script di test automatizzati per progetti con componenti di IA. 
20.6.2. Integrazione di strumenti di automazione dei test basati sull’IA
20.6.3. Uso di algoritmi di apprendimento automatico per la generazione dinamica di casi di test automatizzati
20.6.4. Strategie per l’esecuzione e la manutenzione efficienti di casi di test automatizzati in progetti di IA

20.7. Test API

20.7.1. Concetti fondamentali del test API e sua importanza nella QA. 
20.7.2. Sviluppo di test per la verifica delle API in ambienti con componenti di IA. 
20.7.3. Strategie per la convalida dei dati e dei risultati nei test API dell’IA 
20.7.4. Uso di strumenti specifici per il test delle API nei progetti di IA.

20.8. Strumenti di IA per il testing del Web

20.8.1. Exploración de herramientas de inteligencia artificial para la automatización test in ambienti web 
20.8.2. Integrazione delle tecnologie di riconoscimento delle caratteristiche e di analisi visiva nei test sul Web 
20.8.3. Strategie per il rilevamento automatico di modifiche e problemi di prestazioni nelle applicazioni web utilizzando l’IA 
20.8.4. Valutazione di strumenti specifici per migliorare l’efficienza del web testing con l’IA.

20.9. Test su dispositivi mobili con l’IA

20.9.1. Sviluppo di strategie di test per applicazioni mobili con componenti di IA 
20.9.2. Integrazione di strumenti di test specifici basati sull’IA per le piattaforme mobili. 
20.9.3. Uso di algoritmi di apprendimento automatico per rilevare problemi nelle prestazioni delle applicazioni mobili. 
20.9.4. Strategie per la validazione di interfacce e funzioni specifiche di applicazioni mobili utilizzando l’IA. 

20.10. Strumenti di QA con IA

20.10.1. Exploración de herramientas y plataformas de QA que incorporan funcionalidades de Inteligencia Artificial
20.10.2. Evaluación de herramientas para la gestión y ejecución eficiente de pruebas en proyectos con IA 
20.10.3. Uso de algoritmos de machine learning para la generación y optimización de casos de prueba
20.10.4. Estrategias para la selección y adopción efectiva de herramientas de QA con capacidades de IA 

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