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Gli sviluppi basati sull'intelligenza artificiale presentanonumerose applicazioni nel campo dell'ingegneria. Dall'automazione di numerosi processi industriali e commerciali al controllo dei processi stessi. Ciò significa che i professionisti dell'ingegneria devono conoscere e padroneggiare il funzionamento di queste tecniche complesse. 

Questa conoscenza essenziale è anche il primo passo per sviluppare le proprie capacità nel campo di questo tipo di tecnologia. 

Nel corso della specializzazione viene offerto un panorama sulla realtà professionale al fine di poter valutare la convenienza della sua applicazione nel proprio progetto, valutandone le reali indicazioni, le modalità di sviluppo e le aspettative che si possono avere rispetto ai risultati. 

Grazie all'esperienza, imparerai a sviluppare le competenze necessarie per progredire in questo settore di lavoro. Questo tipo di apprendimento, che richiede necessariamente esperienza, si concilia con l’e-learning e l'insegnamento pratico, offrendo un'opzione unica per dare al tuo CV la spinta che cercavi. 

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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 sostegno e sinergie educative: domande all'esperto, forum di discussione e conoscenza
• Comunicazione con l'insegnante e lavoro di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet
• Banche di documentazione di supporto sempre disponibili, anche dopo il programma

Un master privato che ti permetterà di lavorare in tutti i settori dell’Intelligenza Artificiale e dell’Ingegneria della Conoscenza con la capacità di un professionista di alto livello”

Il nostro personale docente è composto da professionisti in diversi settori relazionati con questa specialità. In questo modo, offre la possibilità di raggiungere l’obiettivo di aggiornamento educativo a cui aspiriamo. Una squadra 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, integra gli ultimi progressi nella 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 per la tua specializzazione. 

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. Al fine di raggiungere questo obiettivo in modalità remota viene usata la telepratica. Grazie all'aiuto di un innovativo sistema di video interattivi e del Learning from an Expert, potrai acquisire le conoscenze come se stessi affrontando i casi oggetto di studio in quel momento. Un concetto che permetterà di integrare e fissare l'apprendimento in modo più realistico e permanente.

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Grazie all'esperienza di professionisti attivi, esperti in Intelligenza Artificiale e Ingegneria della Conoscenza "

Il nostro obiettivo è quello di preparare professionisti altamente qualificati per operare nel mondo del lavoro. Inoltre, promuoviamo in modo globale uno sviluppo umano che getti le basi per una società migliore. Questo obiettivo viene messo a portata di mano dei professionisti consentendogli di accedere a un livello maggiore di competenza e di controllo. Una meta che sarà possibile raggiungere in pochi mesi, grazie a una preparazione precisa e intensiva.

Se il tuo obiettivo è quello di orientare le tue capacità verso nuovi percorsi di successo, questo è il programma che fa per te: una preparazione che punta all'eccellenza"

Obiettivi generali

• Preparare scientificamente e tecnologicamente all’esercizio dell’Ingegneria informatica 
• Ottenere una conoscenza completa nel campo dell'informatica
• Ottenere una conoscenza completa nel campo della struttura dei computer
• Acquisire le conoscenze necessarie per lavorare nell'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 del software 
• Comprendere gli elementi essenziali di un programma informatico, come i diversi tipi di dati, gli operatori, le espressioni, le dichiarazioni, le istruzioni di I/O e di controllo 

Modulo 2. Struttura dati 

• Comprendere le diverse strutture di dati disponibili nei linguaggi di programmazione generici, sia statici che dinamici, e acquisire competenze essenziali nella gestione dei file 
• 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 come funzionano le tabelle hash come tipi di dati astratti e funzioni 

Modulo 3. Algoritmi e complessità 

• Comprendere le diverse tecniche di test del software e l'importanza di generare una buona documentazione insieme a un buon codice sorgente 
• Imparare le basi del linguaggio di programmazione C++, uno dei più utilizzati al mondo 
• Imparare le basi della programmazione in linguaggio C++, comprese classi, variabili, espressioni condizionali e oggetti 
• Comprendere la teoria dei grafi e dei loro concetti avanzati, nonché degli algoritmi  

Modulo 4. Progettazione avanzata di algoritmi 

• Imparare le principali strategie per la progettazione di algoritmi, nonché i diversi metodi e misure per il loro calcolo 
• Conoscere i principali algoritmi di ordinamento utilizzati nello sviluppo del software 
• Capire come funzionano i diversi algoritmi su alberi, heap e grafi 
• Comprendere il funzionamento degli algoritmi Greedy, la loro strategia e gli esempi del loro utilizzo nei principali problemi noti Conoscere anche l'uso degli algoritmi Greedy sui grafi 
• Imparare le principali strategie di ricerca dei percorsi minimi, 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 le tecniche alternative 
• Approfondire la progettazione di algoritmi avanzati, analizzando algoritmi ricorsivi e tipo 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, i diversi algoritmi randomizzati e gli algoritmi paralleli  
• Conoscere e capire come funzionano i diversi metodi di ricerca locale e con candidati 

Modulo 5. Logica computazionale 

• Imparare i meccanismi della verifica formale dei programmi e di programmi iterativi, compresa 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, il metodo di Newton Raphson e il metodo della secante 
• Imparare le basi della logica computazionale, il suo utilizzo e la sua giustificazione 
• Conoscere 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 sue principali applicazioni, come i circuiti logici  
• Comprendere la logica dei predicati sia per il loro calcolo di deduzione naturale sia per le strategie di formalizzazione e deduzione 
• Comprendere le basi del linguaggio naturale e il suo meccanismo deduttivo  

Modulo 6. Intelligenza Artificiale e Ingegneria della Conoscenza 

• Gettare le basi dell'intelligenza artificiale e dell'ingegneria della conoscenza, dando una breve occhiata alla storia dell'intelligenza artificiale fino ai giorni nostri 
• Comprendere i concetti essenziali della ricerca nell'intelligenza artificiale, sia della ricerca informata che di quella non informata 
• Capire come funziona l'intelligenza artificiale nei giochi  
• Imparare i concetti fondamentali delle reti neurali e l'uso degli algoritmi genetici 
• Acquisire i meccanismi appropriati per rappresentare la conoscenza, soprattutto tenendo conto del web semantico 
• Comprendere il funzionamento dei sistemi esperti e dei sistemi di supporto alle decisioni 

Modulo 7. Sistemi intelligenti 

• Imparare i concetti relativi alla teoria e all'architettura degli agenti e al loro processo di ragionamento 
• Assimilare la teoria e la pratica dei concetti di informazione e conoscenza, nonché i diversi modi di rappresentare la conoscenza  
• Comprendere la teoria relativa alle ontologie e imparare i linguaggi ontologici e i software per la creazione di ontologie 
• Apprendere diversi modelli di rappresentazione della conoscenza, come vocabolari, tassonomie, thesauri e mappe mentali, tra gli 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 su di esso 

Modulo 8. Apprendimento automatico e data mining 

• Favorire un approccio ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico 
• Imparare i metodi di esplorazione e pre-elaborazione dei dati e 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 e all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e al clustering 
• Approfondire la conoscenza delle reti neurali, dalle semplici fino alle 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 di essi, la loro gestione e architettura 
• Approfondire l'apprendimento della piattaforma JADE (Java Agent DEvelopment Framework), imparando a programmare in essa sia i concetti di base che quelli avanzati, compresi i temi della comunicazione e della scoperta degli agenti  
• Gettare le basi dell'elaborazione del linguaggio naturale, come il riconoscimento automatico del parlato e la linguistica computazionale 
• Conoscere in maniera approfondita la visione artificiale, l'analisi delle immagini digitali, a la loro trasformazione e segmentazione 

Modulo 10. Informatica bio-ispirata 

• Introdurre il concetto di informatica bio-ispirata e comprendere il funzionamento di diversi tipi di algoritmi di adattamento sociale e di algoritmi 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 e 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 capire come funzionano in casi d'uso reali applicati ad aree diverse come la ricerca medica, l'economia e la visione artificiale 

Un percorso di specializzazione e crescita professionale che ti proietterà verso una maggiore competitività nel mercato del lavoro"