Con questo master privato scoprirai come l'intelligenza artificiale sta trasformando le industrie e ti preparerai a guidare il cambiamento" 

L'Intelligenza Artificiale sta trasformando numerosi settori, dalla sanità alla logistica, dall'automotive all'e-commerce. La sua capacità di automatizzare compiti ripetitivi e migliorare l'efficienza ha portato a una crescente domanda di professionisti in grado di padroneggiare diversi tipi di algoritmi di apprendimento automatico. In un settore così nuovo e in continua evoluzione, è indispensabile tenersi aggiornati per poter competere in un mercato del lavoro sempre più orientato alla tecnologia. 

Proprio per questo motivo, TECH ha sviluppato un programma che si presenta come una risposta strategica per migliorare le prospettive di lavoro e il potenziale di promozione degli ingegneri. In questo modo, è stato sviluppato un programma di studi innovativo in cui gli studenti approfondiranno i fondamenti dell'IA e la conoscenza del data mining.

Durante lo sviluppo di questo master privato, gli studenti si immergeranno nei fondamenti essenziali, tracciando l'evoluzione storica dell'IA ed esplorando le sue proiezioni future. In questo modo, approfondiranno la sua integrazione nelle applicazioni di massa, per capire come queste piattaforme migliorino l'esperienza dell'utente e ottimizzino l'efficienza operativa.

Si tratta quindi di un titolo accademico esclusivo, grazie al quale i professionisti saranno in grado di sviluppare processi di ottimizzazione ispirati all'evoluzione biologica, trovando e applicando soluzioni efficienti a problemi complessi con una padronanza approfondita dell'Intelligenza Artificiale.

Per facilitare l'integrazione delle nuove conoscenze, TECH ha creato questo programma completo basato sull'esclusiva metodologia Relearning. Con questo approccio, gli studenti rafforzeranno la loro comprensione attraverso la ripetizione dei concetti chiave nel corso del programma, che saranno presentati con diversi mezzi audiovisivi per un'acquisizione progressiva ed efficace delle conoscenze. Tutto questo grazie a un sistema innovativo e flessibile, completamente online, che consente di adattare l'apprendimento agli orari dei partecipanti.

Aumenta il tuo profilo professionale sviluppando soluzioni avanzate basate sull'Intelligenza Artificiale con il programma più completo nel panorama accademico digitale" 

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

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni aggiornate e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi speciale sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su temi controversi e lavoro di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Il programma copre tutti gli aspetti, dall'evoluzione delle reti neurali al Deep Learning, e acquisisce solide competenze nell'implementazione di soluzioni avanzate di Intelligenza Artificiale" 

Il personale docente del programma comprende professionisti del settore che apportano l'esperienza del loro lavoro a questa preparazione, oltre a specialisti riconosciuti da società leader e università prestigiose.

I suoi contenuti multimediali, sviluppati con le più recenti tecnologie didattiche, consentiranno al professionista un apprendimento situato e contestuale, cioè un ambiente simulato che fornirà un tirocinio immersivo programmato per allenarsi in situazioni reali.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Il professionista sarà supportato da un innovativo sistema video interattivo sviluppato da riconosciuti esperti. 

Potrai ottimizzare il potenziale di archiviazione dei dati nella migliore università digitale del mondo, secondo Forbes"

Accederai a contenuti esclusivi nel campus virtuale 24 ore su 24, senza restrizioni geografiche o di tempo"

I numerosi progressi compiuti nel campo dell'Intelligenza Artificiale hanno generato la necessità di un costante aggiornamento da parte dei professionisti. Per questo motivo, TECH ha creato un programma unico e completo, con il quale gli studenti potranno padroneggiare i complessi algoritmi che fanno "vivere" l'Intelligenza Artificiale. L'obiettivo finale di questo titolo sarà quindi quello di fornire agli studenti le ultime informazioni del settore, con un approccio abilitante e all'avanguardia. In questo modo, il diplomato avrà accesso a un percorso accademico unico, insegnato al 100% online.

Padroneggierai gli aspetti chiave delle informazioni nascoste in grandi insiemi di dati e aumentare la tua visibilità lavorativa in un mercato in continua espansione" 

Obiettivi generali

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

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

• Analizzare l'evoluzione storica dell'Intelligenza Artificiale, dagli inizi allo stato attuale, identificando le pietre miliari e gli sviluppi principali 
• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale 
• Studiare i principi e le applicazioni degli algoritmi genetici, analizzando la loro utilità nella risoluzione di problemi complessi 
• Analizzare l'importanza di thesauri, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di IA 
• Esplorare il concetto di web semantico e la sua influenza sull'organizzazione e la comprensione delle informazioni negli ambienti digitali 

Modulo 2. Tipi e Cicli di Vita del Dato

• Comprendere i concetti fondamentali della statistica e la loro applicazione nell'analisi dei dati 
• Identificare e classificare i diversi tipi di dati statistici, da quelli quantitativi a quelli qualitativi 
• Analizzare il ciclo di vita dei dati, dalla generazione allo smaltimento, identificando le fasi principali 
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati 
• Studiare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta 
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzini di Dati), con particolare attenzione agli elementi e alla sua progettazione 
• Analizzare gli aspetti normativi relativi alla gestione dei dati, rispettando le normative sulla privacy e sulla sicurezza, nonché le best practice 

Modulo 3. Il Dato nell'Intelligenza Artificiale

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo strumenti, tipi e fonti per l'analisi delle informazioni 
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazione 
• Studiare la struttura e le caratteristiche degli insiemi di dati, comprendendone l'importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per i modelli di Intelligenza Artificiale 
• Analizzare i modelli supervisionati e non supervisionati, compresi i metodi e la classificazione 
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale 

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

• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining 
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti 
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining 
• Implementare strategie efficaci per gestire i valori mancanti nei set di dati, applicando metodi di imputazione o rimozione in base al contesto 
• Identificare e ridurre il rumore nei dati, utilizzando tecniche di filtraggio e smussamento per migliorare la qualità del set di dati 
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati in ambienti Big Data 

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi 
• Analizzare l'efficienza e la complessità degli algoritmi, applicando tecniche di analisi per valutare le prestazioni in termini di tempo e spazio 
• Studiare e applicare algoritmi di ordinamento, comprendendo le loro prestazioni e confrontando la loro efficienza in contesti diversi 
• Esplorare algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni 
• Analizzare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità nella manipolazione efficiente dei dati 
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse 
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la loro logica e le loro applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione 
• Studiare e applicare la tecnica del backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzandone l'efficacia in una varietà di scenari 

Modulo 6. Sistemi intelligenti

• Esplorare la teoria degli agenti, comprendendo i concetti fondamentali del suo funzionamento e la sua applicazione nell'Intelligenza Artificiale e nell'ingegneria del Software 
• Studiare la rappresentazione della conoscenza, compresa l'analisi delle ontologie e la loro applicazione nell'organizzazione delle informazioni strutturate 
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali 
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti 
• Studiare i ragionatori semantici, i sistemi basati sulla conoscenza e i sistemi esperti, comprendendone le funzionalità e le applicazioni nel processo decisionale intelligente 

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico 
• Studiare gli alberi decisionali come modelli di apprendimento supervisionato, comprendendone la struttura e le applicazioni 
• Valutare i classificatori utilizzando tecniche specifiche per misurarne le prestazioni e l'accuratezza nella classificazione dei dati 
• Studiare le reti neurali, comprendendone il funzionamento e l'architettura per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico 
• Esplorare i metodi bayesiani e la loro applicazione nell'apprendimento automatico, comprese le reti bayesiane e i classificatori bayesiani 
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati 
• Studiare le tecniche di clustering per identificare modelli e strutture in insiemi di dati non etichettati 
• Esplorare il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e comprendere il testo 

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Padroneggiare i fondamenti del Deep Learning, comprendendo il suo ruolo essenziale nell'Apprendimento Profondo
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli 
• Analizzare i diversi livelli utilizzati nelle reti neurali e imparare a selezionarli in modo appropriato 
• Comprendere l'efficace collegamento di strati e operazioni per progettare architetture di reti neurali complesse ed efficienti 
• Utilizzare trainer e ottimizzatori per mettere a punto e migliorare le prestazioni delle reti neurali 
• Esplorare la connessione tra neuroni biologici e artificiali per una comprensione più approfondita della progettazione di modelli 
• Regolare gli iperparametri per la Fine Tuning delle reti neurali, ottimizzando le loro prestazioni su compiti specifici 

Modulo 9. Training delle reti neuronali profonde

• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde 
• Esplorare e applicare diversi ottimizzatori per migliorare l'efficienza e la convergenza dei modelli 
• Programmare il tasso di apprendimento per regolare dinamicamente il tasso di convergenza del modello 
• Comprendere e affrontare l'overfitting attraverso strategie specifiche durante l'addestramento 
• Applicare linee guida pratiche per garantire un addestramento efficiente ed efficace delle reti neurali profonde 
• Implementare Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici 
• Esplorare e applicare le tecniche di Data Augmentation per arricchire i dataset e migliorare la generalizzazione del modello 
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere problemi reali 
• Comprendere e applicare le tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione ed evitare l'overfitting nelle reti neurali profonde 

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e allenamento con TensorFlow

• Imparare i fondamenti di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di addestramento utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow 
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare in modo efficiente gli insiemi di dati 
• Implementare il formato TFRecord per memorizzare e accedere a grandi insiemi di dati in TensorFlow 
• Utilizzare i livelli di preelaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati 
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo 
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo 
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati con TensorFlow in situazioni reali 

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza per la Deep Computer Vision 
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini 
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nei modelli di Deep Computer Vision con Keras 
• Analizzare varie architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro applicabilità in diversi contesti 
• Sviluppare e implementare una CNN ResNet utilizzando la libreria Keras per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello 
• Utilizzare modelli Keras pre-addestrati per sfruttare l'apprendimento per trasferimento per compiti specifici 
• Applicare tecniche di classificazione e localizzazione in ambienti di Deep Computer Vision 
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali 
• Implementare tecniche di segmentazione semantica per comprendere e classificare in modo dettagliato gli oggetti nelle immagini 

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

• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando Reti Neurali Ricorrenti (RNN) 
• Applicare le RNN nella classificazione delle opinioni per l'analisi del sentiment nei testi 
• Comprendere e applicare i meccanismi attenzionali nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale 
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformer  in compiti specifici di NLP 
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformer nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della computer vision 
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati. 
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutarne l'idoneità a compiti specifici 
• Sviluppare un'applicazione pratica di NLP che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale 

Modulo 13. Autoencoder, GAN,e Modelli di Diffusione

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoders, GANs e Modelli di Diffusione 
• Eseguire la PCA utilizzando un autoencoder lineare incompleto per ottimizzare la rappresentazione dei dati 
• Implementare e comprendere il funzionamento degli autoencoder impilati 
• Esplorare e applicare gli autoencoder convoluzionali per un'efficiente rappresentazione visiva dei dati 
• Analizzare e applicare l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione dei dati 
• Generare immagini di moda dal dataset MNIST utilizzando gli Autoencoders 
• Comprendere il concetto di reti avversarie generative (GAN) e di Modelli di Diffusione 
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e delle GAN nella generazione dei dati 

Modulo 14. Informatica bio-ispirata

• Introdurre i concetti fondamentali del bio-inspired computing 
• Esplorare gli algoritmi di adattamento sociale come approccio chiave nel bio-inspired computing 
• Analizzare le strategie di esplorazione e sfruttamento dello spazio negli algoritmi genetici 
• Esaminare modelli di calcolo evolutivo nel contesto dell'ottimizzazione
• Continuare l'analisi dettagliata dei modelli di calcolo evolutivo
• Applicare la programmazione evolutiva a problemi specifici di apprendimento 
• Affrontare la complessità dei problemi multi-obiettivo nell'ambito della computazione bio-ispirata 
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo del bio-inspired computing
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing 

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 

• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari 
• Analizzare le implicazioni dell'intelligenza artificiale nella fornitura di servizi sanitari 
• Identificare e valutare i rischi associati all'uso dell'IA nel settore sanitario 
• Valutare i rischi potenziali associati all'uso dell'IA nell'industria 
• Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività 
• Progettare soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi nella pubblica amministrazione 
• Valutare l'implementazione delle tecnologie di IA nel settore dell'istruzione 
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale nel settore forestale e agricolo per migliorare la produttività 
• Ottimizzare i processi delle risorse umane attraverso l'uso strategico dell'intelligenza artificiale 

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