Grazie a questo corso universitario 100% online, sarai in grado di progettare esperienze utente personalizzate e intuitive”

L'Intelligenza Computazionale serve alle istituzioni per migliorare la produttività nello sviluppo di software. I suoi strumenti sono in grado di gestire dati non strutturati, di imparare dalle esperienze passate e di adattarsi ai cambiamenti in ambienti dinamici. Inoltre, l'IA è in grado di prevedere potenziali problemi applicativi prima che si verifichino, consentendo ai professionisti di adottare misure preventive per evitare costosi problemi in futuro. In questo contesto, le principali aziende IT internazionali stanno cercando attivamente di incorporare specialisti in Architettura del Software per QA Testing.

Per questo motivo, TECH implementa un piano di studi innovativo per i programmatori, per ottenere il massimo dall'ottimizzazione e dalla gestione delle prestazioni negli strumenti di IA. Progettato da esperti di primo piano, il piano di studi approfondirà gli algoritmi di programmazione per sviluppare prodotti con sistemi intelligenti. Il programma di studi approfondirà anche le estensioni essenziali per Visual Studio Code, l'editor di codice sorgente oggi più diffuso. Inoltre, il materiale didattico affronterà l'integrazione dell'IA nella gestione dei database per rilevare eventuali guasti e creare test unitari. Si tratta di una qualifica universitaria che presenta una diversità di contenuti audiovisivi in molteplici formati e una rete di simulazioni reali per avvicinare lo sviluppo del programma alla realtà della pratica informatica.

Per raggiungere gli obiettivi di apprendimento proposti, questo programma viene insegnato utilizzando una metodologia di insegnamento online. In questo modo, i professionisti saranno in grado di combinare perfettamente il loro lavoro con i loro studi. Inoltre, potrai beneficiare di un corpo docente di prim'ordine e di materiali accademici multimediali di grande rigore pedagogico, come masterclass, riassunti interattivi ed esercitazioni pratiche. L'unico requisito per accedere al Campus Virtuale è che gli studenti dispongano di un dispositivo elettronico con accesso a Internet e che possano anche utilizzare il proprio telefono cellulare.

Acquisirai una prospettiva olistica su come il Machine Learning impatta e migliora ogni fase dello sviluppo del software”

Questo master privato in Intelligenza Artificiale nella Programmazione 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 nella Programmazione 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile dotato di connessione a Internet 

Vuoi applicare i modelli di trasformazione per l'elaborazione del linguaggio naturale alla tua attività? Ottieni tale obiettivo grazie a questo programma innovativo”

Il personale docente comprende professionisti 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 sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Approfondirai il ciclo di vita del Testing, dalla creazione dei casi di test al rilevamento dei bug"

Il Relearning ti permetterà di apprendere con meno sforzo e più rendimento, coinvolgendoti maggiormente nella tua specializzazione professionale"

Questa formazione trasformerà gli informatici in esperti di IA applicata alla Programmazione. Gli studenti acquisiranno una visione globale, combinando le conoscenze più aggiornate con competenze pratiche che miglioreranno il loro processo decisionale. Allo stesso tempo, i professionisti padroneggeranno gli strumenti più moderni per lo sviluppo di software alimentati dal Machine Learning. In questo modo, gli studenti progetteranno proposte per siti web e applicazioni mobili con capacità di adattamento. Saranno altamente specializzati per soddisfare le attuali richieste del settore.

Vuoi specializzarti nell'Intelligenza Artificiale? Con questo programma padroneggerai l'ottimizzazione del processo di implementazione e l'integrazione dell'Intelligenza Artificiale nel cloud computing” 

Obiettivi generali

• Sviluppare competenze per impostare e gestire ambienti di sviluppo efficienti, garantendo una solida base per l'implementazione di progetti di IA 
• Acquisire competenze nella pianificazione, nell'esecuzione e nell'automazione di test di qualità, incorporando strumenti di IA per il rilevamento e la correzione dei bugs 
• Comprendere e applicare i principi di performance, scalabilità e manutenzione nella progettazione di sistemi informatici su larga scala 
• Conoscere i più importanti design pattern e applicarli efficacemente nell'architettura del software 

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti di 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 
• Esplorare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta 
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzino Dati), con particolare attenzione ai suoi elementi costitutivi e alla sua progettazione 
• Analizzare gli aspetti normativi relativi alla gestione dei dati, al rispetto delle normative sulla privacy e sulla sicurezza e alle best practice

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale  

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo gli strumenti, i tipi e le fonti per l'analisi delle informazioni 
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazione dei dati 
• Studiare la struttura e le caratteristiche dei datasets, comprendendo la sua importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per la modellazione dell'Intelligenza Artificiale 
• Analizzare 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 lisciamento per migliorare la qualità del set di dati 
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati negli 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 gli algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni 
• Esaminare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità per una gestione efficiente dei dati 
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e nella soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse 
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la sua logica e le sue applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione 
• Ricercare e applicare la tecnica di backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzando la loro efficacia in una varietà di contesti 

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 e i classificatori bayesiani 
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati 
• Studiare tecniche di clustering per identificare schemi e strutture in insiemi di dati non etichettati 
• Esplorare il data 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 e comprendere il ruolo fondamentale del Deep Learning 
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli 
• Analizzare i diversi strati 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 dei modelli 
• Impostare gli iperparametri per il  Fine Tuning delle reti neurali, ottimizzando le loro prestazioni su compiti specifici 

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali 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 il Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello in attività specifiche 
• Esplorare e applicare tecniche per Data Augmentation per arricchire i set di dati e migliorare la generalizzazione del modello 
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere i problemi del mondo reale 
• Comprendere e applicare le tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione ed evitare l'overfitting nelle reti neurali profonde 

Modulo 10. Personalizzazione del modello e addestramento con TensorFlow  

• Padroneggiare le basi di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli 
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di formazione utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow 
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare efficacemente gli insiemi di dati 
• Implementare il formato TFRecord per la memorizzazione e l'accesso a grandi insiemi di dati in TensorFlow 
• Utilizzare i livelli di pre-elaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati 
• Esplora 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 usando TensorFlow in situazioni reali 

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali  

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza nella Deep Computer Vision 
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini 
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nella 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 Neurali 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 di attenzione nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale 
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformers in attività specifiche di NLP 
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformers nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della visione artificiale 
• Familiarizzarsi con la libreria di Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati 
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutare la loro idoneità a specifiche attività 
• Sviluppare un'applicazione pratica di PNL che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale 

Modulo 13. Autoencoders, GANs, e modelli di diffusione  

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati mediante Autoencoders, GANs e modelli di diffusione 
• Eseguire la PCA utilizzando un codificatore automatico 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 set di dati MNIST utilizzando Autoencoders 
• Comprendere il concetto di Reti Generative Avversarie (GANs) e Modelli di Diffusione 
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e GANs nella generazione di dati 

Modulo 14. Bio-inspired computing   

• 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 

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

• Approfondisci l'implementazione di estensioni di IA indispensabili in Visual Studio Code per migliorare la produttività e agevolare lo sviluppo di software 
• Acquisire una solida comprensione dei concetti di base dell'IA e della sua applicazione nello sviluppo di software, compresi gli algoritmi di apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale, le reti neurali, ecc
• Padroneggiare l'impostazione di ambienti di sviluppo ottimizzati, garantendo che gli studenti possano creare ambienti favorevoli ai progetti di IA 
• Applicare tecniche specifiche utilizzando ChatGPT per l'identificazione e la correzione automatica di possibili miglioramenti del codice, incoraggiando pratiche di programmazione più efficienti 
• Promuovere la collaborazione tra diversi professionisti della programmazione (dai programmatori agli ingegneri dei dati ai designer dell'esperienza utente) per sviluppare soluzioni relative a software con un'IA efficace ed etica 

Modulo 17. Architettura del software per QA Testing 

• Sviluppare le capacità di progettazione di piani di test robusti, che coprano diversi tipi di testing e garantire la qualità del software 
• Riconoscere e analizzare i diversi tipi di struttura del software, come monolitico, microservizi o orientati ai servizi 
• Acquisire una visione completa dei principi e delle tecniche di progettazione di sistemi informatici scalabili e in grado di gestire grandi volumi di dati 
• Applicare conoscenze avanzate nell'implementazione di strutture di dati basate sull'intelligenza artificiale per ottimizzare le prestazioni e l'efficienza del software  
• Sviluppare pratiche di sviluppo sicure, concentrandosi sulla prevenzione delle vulnerabilità per garantire la sicurezza del software a livello architettonico 

Modulo 18. Progetti web con IA 

• Sviluppare competenze complete per l'implementazione di progetti web, a partire dalla progettazione del frontend all'ottimizzazione del backend, con l'inclusione di elementi di IA 
• Ottimizzare il processo di implementazione dei siti web, incorporando tecniche e strumenti per migliorare la velocità e l'efficienza 
• Integrare l'IA nel cloud computing, consentendo agli studenti di creare progetti web altamente scalabili ed efficienti 
• Acquisire la capacità di identificare problemi e opportunità specifiche nei progetti web in cui l'IA può essere applicata efficacemente, ad esempio nell'elaborazione dei testi, nella personalizzazione, nella raccomandazione di contenuti, ecc
• Incoraggiare gli studenti a tenersi aggiornati sulle ultime tendenze e sugli sviluppi dell'IA per la sua corretta applicazione nei progetti web 

Modulo 19. Applicazioni mobili con l'IA 

• Applicare concetti avanzati di clean architecture, datasources y repositories per garantire una struttura robusta e modulare nelle applicazioni mobili con l'IA 
• Sviluppare le competenze per progettare schermate interattive, icone e risorse grafiche utilizzando l'IA per migliorare l'esperienza dell'utente nelle applicazioni mobili 
• Approfondire la configurazione dell'ambiente di lavoro per le applicazioni mobili e utilizzare Github Copilot per ottimizzare il processo di sviluppo 
• Ottimizzare le applicazioni mobili di IA per ottenere prestazioni efficienti, tenendo conto della gestione delle risorse e dell'utilizzo dei dati 
• Eseguire test di qualità sulle applicazioni mobili di IA, consentendo agli studenti di identificare i problemi e di eseguire il debug dei bug  

Modulo 20. IA per QA Testing 

• Padroneggiare principi e delle tecniche di progettazione di sistemi informatici scalabili e in grado di gestire grandi volumi di dati 
• Applicare conoscenze avanzate nell'implementazione di strutture di dati basate sull'intelligenza artificiale per ottimizzare le prestazioni e l'efficienza del software 
• Comprendere e applicare pratiche di sviluppo sicure, concentrandosi sulla prevenzione delle vulnerabilità dell'iniezione per garantire la sicurezza del software a livello architettonico 
• Generare test automatizzati, soprattutto in ambienti web e mobile, integrando strumenti di AI per migliorare l'efficienza del processo 
• Utilizzare strumenti avanzati di QA alimentati dall'IA per un'individuazione più efficiente di  bugs e un miglioramento continuo del software  

Approfondirai l'integrazione degli elementi di Visual Studio Code e l'ottimizzazione del codice con ChatGPT, attraverso un programma accademico completo”