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Prepararsi e specializzarsi in materia di informatica quantistica è una scommessa vincente. 

Lo è oggi e senza dubbio lo sarà di più in futuro. Un'area di interesse fondamentale, in cui l'informatica quantistica si sta dimostrando più efficiente, è quella del Machine Learning e della sua applicazione in problemi reali di tipo proattivo, predittivo e prescrittivo.

Questo Esperto universitario analizza le situazioni in cui è possibile ottenere un vantaggio quantico nel contesto dell'analitica avanzata e dell'intelligenza artificiale nel mondo dell'Ingegneria. Il nostro obiettivo è mostrare i vantaggi che le tecnologie quantistiche attuali e future possono apportare all'apprendimento automatico, concentrandosi su algoritmi come i modelli basati su kernel, l'ottimizzazione e le reti convoluzionali.
Inoltre, in questa preparazione lo studente analizzerà i principali casi d'uso che esistono per la computer vision: classificazione, rilevamento di oggetti, identificazione di oggetti, tracciamento di oggetti. Attraverso la risorsa Transfer Learning, si esamineranno quali modelli di rete sono attualmente disponibili per facilitare l'addestramento dei modelli stessi, applicando questa tecnica al proprio progetto industriale. 

Trattandosi di un Esperto universitario 100% online, lo studente non è condizionato da orari fissi né deve spostarsi in una sede fisica. Utilizzando un dispositivo con accesso a Internet, è possibile accedere ai ricchi contenuti che permettono di acquisire le tecniche di calcolo quantistico, per raggiungere l'élite dell'industria informatica. Si potrà accedere ai contenuti in qualsiasi momento della giornata, combinando così il proprio lavoro e la propria vita personale con quella accademica.

Hai di fronte a te una qualifica che ti condurrà progressivamente e costantemente all'acquisizione delle conoscenze e delle competenze necessarie" 

Questo Esperto universitario in Visione Artificiale e Informatica Quantistica possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:  

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Visione Artificiale e Informatica Quantistica
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Enfasi speciale sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Analizza quali sono i modelli di rete attualmente disponibili, al fine di facilitare l'addestramento di qualsiasi modello, applicando la tecnica del Transfer Learning”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il programma accademico. 

Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Aumenta le tue competenze nello sviluppo di soluzioni settoriali con la Visione Artificiale e preparati al successo"

Prepararsi e specializzarsi nell'Informatica Quantistica è una scommessa vincente per dare impulso alla propria carriera"

Ingegneri di fama hanno selezionato il miglior materiale didattico e riunito in tre moduli gli ultimi sviluppi della Visione Artificiale e Informatica Quantistica. Questo Esperto universitario tratta tutti gli aspetti, dalla costruzione di reti neurali convoluzionali, circuiti quantistici e algoritmi classici di Machine Learning , al concetto di Transfer Learning e alla programmazione di computer quantistici. Questo piano di studi approfondisce l'ambito di applicazione di ciascuna tecnologia nel mondo dell'ingegneria, comprendendo i vantaggi competitivi che esse apportano nel settore industriale.

Questo Esperto universitario analizza le situazioni in cui è possibile ottenere un vantaggio quantico nel contesto dell'analitica avanzata e dell'intelligenza artificiale nel mondo dell'Ingegneria”

Modulo 1. R&S+I.A. Computer Vision. Identificazione e tracciamento degli oggetti

1.1. Visione computerizzata

1.1.1. Computer Vision
1.1.2. Visione artificiale
1.1.3. Interpretazione delle macchine in un'immagine

1.2. Funzioni di attivazione

1.2.1. Funzioni di attivazione
1.2.2. Sigmoide
1.2.3. RELU
1.2.4. Tangente iperbolica
1.2.5. Softmax

1.3. Costruzione di reti neurali convoluzionali

1.3.1. Operazione di convoluzione
1.3.2. Strato ReLU
1.3.3. Pooling
1.3.4. Flattering
1.3.5. Full Connection

1.4. Processo di convoluzione

1.4.1. Come funziona una convoluzione
1.4.2. Codice di convoluzione
1.4.3. Convoluzione. Applicazioni

1.5. Trasformazioni con immagini

1.5.1. Trasformazioni con immagini
1.5.2. Trasformazioni avanzate
1.5.3. Trasformazioni con immagini. Applicazioni
1.5.4. Trasformazioni con immagini. Caso d'uso

1.6. Transfer Learning

1.6.1. Transfer Learning
1.6.2. Transfer Learning. Tipologia
1.6.3. Reti profonde per applicare il Transfer Learning

1.7. Computer Vision. Caso d'uso

1.7.1. Classificazione delle immagini
1.7.2. Rilevamento degli oggetti
1.7.3. Identificazione degli oggetti
1.7.4. Segmentazione degli oggetti

1.8. Rilevamento degli oggetti

1.8.1. Rilevamento basato sulla convoluzione
1.8.2. R-CNN, ricerca mirata
1.8.3. Rilevamento rapido con YOLO
1.8.4. Altre possibili soluzioni

1.9. GAN. Reti avversarie generative, o Generative Adversarial Networks

1.9.1. Reti generative avversarie
1.9.2. Codice per un GAN
1.9.3. GAN. Applicazioni

1.10. Applicazione dei modelli di Computer Vision

1.10.1. Organizzazione dei contenuti
1.10.2. Motori di ricerca visivi
1.10.3. Riconoscimento facciale
1.10.4. Realtà aumentata
1.10.5. Guida autonoma
1.10.6. Identificazione dei guasti in ogni gruppo
1.10.7. Identificazione dei parassiti
1.10.8. Salute

Modulo 2. Quantum Computing. Un nuovo modello di informatica

2.1. Informatica quantistica

2.1.1. Differenze con l'informatica classica
2.1.2. Necessità della informatica quantistica
2.1.3. Disponibilità di computer quantistici: natura e tecnologia

2.2. Applicazioni della computazione quantistica

2.2.1. Applicazioni dell'informatica quantistica rispetto all'informatica classica
2.2.2. Contesto d’uso
2.2.3. Applicazione in casi reali

2.3. Fondamenti dell’Informatica Quantistica

2.3.1. Complessità informatica
2.3.2. Esperimento della doppia fenditura. Particelle e onde
2.3.3. Entanglement

2.4. Fondamenti Geometrici dell’Informatica Quantistica

2.4.1. Qubit e spazio di Hilbert complesso bidimensionale
2.4.2. Formalismo generale di Dirac
2.4.3. Stati di N-Qubit e spazio di Hilbert di dimensione 2n

2.5. Fondamenti matematici dell'algebra lineare

2.5.1. Il prodotto Interno
2.5.2. Operatori ermetici
2.5.3. Eigenvalues e Eigenvectors

2.6. Circuiti quantistici

2.6.1. Stati di Bell e matrici di Pauli
2.6.2. Porte logiche quantistiche
2.6.3. Porte di controllo quantistiche

2.7. Algoritmi quantistici

2.7.1. Porte quantistiche reversibili
2.7.2. Trasformata Fourier quantistica
2.7.3. Teletrasporto quantistico

2.8. Algoritmi che dimostrano la supremazia quantistica

2.8.1. Algoritmo di Deutsch
2.8.2. Algoritmo di Shor
2.8.3. Algoritmo di Grover

2.9. Programmazione di informatica quantistica

2.9.1. Il mio primo programma Qiskit (IBM)
2.9.2. Il mio primo programma Ocean (Dwave)
2.9.3. Il mio primo programma Cirq (Google)

2.10. Applicazioni dell’informatica quantistica

2.10.1. Creazione di porte logiche

    2.10.1.1. Creazione di un "Adder" Digitale Quantistico

2.10.2. Creazione di giochi quantistici
2.10.3. Comunicazione a chiave segreta tra Bob e Alice

Modulo 3. Quantum Machine Learning. L’intelligenza artificiale (I.A.) del futuro

3.1. Algoritmi di Machine Learning Classici

3.1.1. Modelli descrittivi, predittivi, proattivi e prescrittivi
3.1.2. Modelli supervisionati e non
3.1.3. Riduzione delle caratteristiche, PCA, Matrice di Covarianza, SVM, Reti Neurali
3.1.4. Ottimizzazione in ML: La discesa del gradiente

3.2. Algoritmi di Deep Learning Classici

3.2.1. Reti di Boltzmann. La Rivoluzione in Machine Learning
3.2.2. Modelli di Deep Learning. CNN, LSTM, GANs
3.2.3. Modelli Encoder-Decoder
3.2.4. Modelli di Analisi di Segnali. Analisi di Fourier

3.3. Classificatori quantistici

3.3.1. Generazione di un classificatore quantistico
3.3.2. Codifica in ampiezza dei dati negli stati quantistici
3.3.3. Codifica di dati in stati quantistici mediante fase/angolo
3.3.4. Codificazione di alto livello

3.4. Algoritmi di ottimizzazione

3.4.1. Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)
3.4.2. Variational Quantum Eigensolvers (VQE)
3.4.3. Quadratic Unconstrained Binary Optimization (QUBO)

3.5. Algoritmi di ottimizzazione. Esempi

3.5.1. PCA con circuiti quantistici
3.5.2. Ottimizzazione dei pacchetti di titoli
3.5.3. Ottimizzazione dei percorsi logistici

3.6. Quantum Kernels Machine Learning

3.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
3.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
3.6.3. Classificazione basata in Quantum Kernel
3.6.4. Clustering basati in Quantum Kernel

3.7. Quantum Neural Networks

3.7.1. Reti neurali classiche e "Perceptron"
3.7.2. Reti neuronali quantistiche e "Perceptron"
3.7.3. Reti neurali convoluzionali quantistiche

3.8. Algoritmi Avanzata di Deep Learning (DL)

3.8.1. Quantum Boltzmann Machines
3.8.2. General Adversarial Networks
3.8.3. Quantum Fourier Transformation, Quantum Phase Estimation and Quantum Matrix

3.9. Machine Learning. Caso d'uso

3.9.1. Sperimentazione con VQC (Variational Quantum Classifier)
3.9.2. Sperimentazione delle Quantum Neural Networks
3.9.3. Sperimentazione con qGANS

3.10. Informatica quantistica e intelligenza artificiale

3.10.1. Capacità quantistica nei modelli ML
3.10.2. Quantum Knowledge Graphs
3.10.3. Il futuro dell’Intelligenza Artificiale Quantistica

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