La capacità dell'IA di integrare dati provenienti da varie fonti e di prevedere gli esiti contribuisce a una medicina più accurata e personalizzata”

Grazie all'applicazione dell'Intelligenza Artificiale (IA) nella Ricerca Clinica, è possibile snellire il processo di analisi di grandi insiemi di dati medici, consentendo ai ricercatori di identificare modelli, correlazioni e tendenze in modo più efficiente. Inoltre, l'IA contribuisce alla personalizzazione della medicina, adattando i trattamenti alle caratteristiche individuali dei pazienti. In effetti, le nuove tecnologie non solo ottimizzano i processi, bensì aprono anche nuove prospettive per affrontare le sfide mediche e migliorare la qualità dell’assistenza.

Per tale ragione, TECH ha creato questo programma in cui l’IA e la biomedicina convergono, fornendo ai professionisti una comprensione approfondita e pratica delle applicazioni specifiche di questa tecnologia nel campo della Ricerca Clinica. Pertanto, la struttura del piano di studi comprende moduli specializzati, come la simulazione computazionale in biomedicina e l'analisi avanzata dei dati clinici, che consentiranno agli studenti di acquisire competenze avanzate nell'applicazione dell'IA in contesti biomedici complessi. Inoltre, verrà affrontato il tema dell'etica, delle normative e delle considerazioni legali nell'uso dell'IA in ambito clinico.

Questa specializzazione integra anche tecnologie all'avanguardia come il sequenziamento genomico e l'analisi delle immagini biomediche, affrontando questioni emergenti come la sostenibilità nella ricerca biomedica e la gestione di grandi volumi di dati. In questo contesto, gli studenti saranno dotati delle competenze necessarie per essere leader nell'intersezione tra IA e Ricerca Clinica.

TECH ha concepito un programma completo basato sull'innovativa metodologia Relearning, con l'obiettivo di forgiare specialisti di IA altamente competenti. Questa modalità di apprendimento si concentra sulla ripetizione dei concetti chiave per consolidare una comprensione ottimale. Sarà sufficiente un dispositivo elettronico dotato di connessione a Internet per accedere ai contenuti in qualsiasi momento, eliminando la necessità di frequentare di persona o di rispettare orari prestabiliti.

Questo programma in Intelligenza Artificiale nella Ricerca Clinica è altamente rilevante nel panorama sanitario e della tecnologia attuale"

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

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale nella Ricerca Clinica
  Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline 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
  Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Approfondirai le più recenti tecnologie e le applicazioni più innovative di Intelligenza Artificiale nella Ricerca Clinica, attraverso le migliori risorse multimediali"

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, 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 corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Grazie a questo programma in modalità 100% online, analizzerai in modo esaustivo i principi essenziali dell'apprendimento automatico e la sua implementazione nell'analisi dei dati clinici e biomedici"

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Questo programma non solo mira a fornire una comprensione profonda dell'Intelligenza Artificiale applicata alla Ricerca Clinica, ma anche a preparare leader in grado di affrontare le sfide attuali e future della medicina. Con questa specializzazione, gli studenti saranno immersi in un ambiente accademico in cui innovazione ed etica si intrecciano per trasformare l'assistenza medica. In questo modo, impareranno a conoscere le tecniche di analisi dei dati medici, lo sviluppo di modelli predittivi per gli studi clinici e l'implementazione di soluzioni innovative per la personalizzazione dei trattamenti. Affronteranno quindi i problemi clinici con soluzioni basate sui dati.

Scegli TECH! Svilupperai competenze in IA e affronterai problemi clinici con soluzioni basate sui dati"

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
• Analizzare 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
• Ottenere una visione completa della trasformazione della Ricerca Clinica attraverso l'IA, dalle sue basi storiche alle applicazioni attuali
• Apprendere metodi efficaci per integrare dati eterogenei nella Ricerca Clinica, tra cui elaborazione del linguaggio naturale e visualizzazione avanzata dei dati
• Acquisire una solida comprensione della convalida dei modelli e delle simulazioni nel campo biomedico, esplorando l'uso di datasets sintetici e le applicazioni pratiche dell'IA nella ricerca sanitaria
• Comprendere e applicare le tecnologie di sequenziamento genomico, l'analisi dei dati di IA e l'uso dell'IA nell'imaging biomedico
• Acquisire competenze in aree chiave come la personalizzazione terapie, la medicina di precisione, la diagnostica assistita dall’IA e la gestione degli studi clinici
• Acquisire una solida comprensione dei concetti dei Big Data in ambito clinico e familiarizzare con strumenti essenziali per la loro analisi
• Approfondire le questioni etiche, esaminare le considerazioni legali, esplorare l'impatto socio-economico e il futuro dell'IA nell'assistenza sanitaria e promuovere l'innovazione e l'imprenditorialità nel campo dell'IA clinica

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 visualizzazion
• Studiare la struttura e le caratteristiche degli datasets, 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 dell'Apprendimento Profondo, comprendendo il suo ruolo essenziale nel Deep Learning
• 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. Addestramento di 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 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. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Attenzione

• 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, GANs, 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

Modulo 16. Fondamenti di IA nella Ricerca Clinica

• Ottenere una visione completa di come l'IA stia trasformando la Ricerca Clinica, dalle sue basi storiche alle applicazioni attuali 
• Apprendere metodi efficaci per integrare dati eterogenei nella ricerca clinica, tra cui l'elaborazione del linguaggio naturale e la visualizzazione avanzata dei dati

Modulo 17. IA nella modellazione biomedica e nella creazione di dati sintetici

• Acquisire solide conoscenze sulla convalida dei modelli e delle simulazioni in campo biomedico, garantendone l'accuratezza e la rilevanza clinica
• Esplorare l'uso di serie di datasets sintetici negli studi clinici e comprendere le applicazioni pratiche dell'IA nella ricerca sanitaria
• Comprendere il ruolo cruciale della simulazione computazionale nella scoperta di farmaci, nell'analisi delle interazioni molecolari e nella modellazione di malattie complesse

Modulo 18. Tecnologie emergenti e applicazioni innovative dell'IA nella Ricerca Clinica

• Acquisire competenze in aree chiave come la personalizzazione delle terapie, la medicina di precisione, la diagnostica assistita dall’IA, la gestione degli studi clinici e lo sviluppo di vaccini
• Esplorare l'impatto dell'IA nel microbioma, nella microbiologia, negli wearables e nel monitoraggio remoto negli studi clinici
• Affrontare le sfide contemporanee nel settore biomedico, come la gestione efficiente degli studi clinici, lo sviluppo di trattamenti assistiti dall'IA e l'applicazione dell'IA nell'immunologia e negli studi sulla risposta immunitaria

Modulo 19. Analisi dei Big Data e apprendimento automatico nella Ricerca Clinica

• Acquisire una solida comprensione dei concetti fondamentali dei Big Data in ambito clinico e familiarizzare con gli strumenti essenziali utilizzati per la loro analisi
• Esplorare tecniche avanzate di data mining, algoritmi di apprendimento automatico, analisi predittiva e applicazioni di IA in epidemiologia e salute pubblica
• Approfondire la sicurezza dei dati e gestire le sfide associate ai grandi volumi di dati nella ricerca biomedica

Modulo 20. Aspetti etici, legali e futuri dell'IA nella Ricerca Clinica

• Comprendere i dilemmi etici che sorgono quando si applica l'IA nella Ricerca Clinica
• Rivedere le considerazioni legali e normative pertinenti nel settore biomedico
• Affrontare le sfide specifiche della gestione del consenso informato negli studi di IA
• Analizzare come l'IA può influenzare l'equità e l'accesso all'assistenza sanitaria
• Analizzare le prospettive future su come l'IA plasmerà la Ricerca Clinica, esplorando il suo ruolo nella sostenibilità delle pratiche di ricerca biomedica
• Identificare le opportunità di innovazione e imprenditorialità nel campo dell'IA clinica
• Discutere le tendenze e gli sviluppi futuri dell'applicazione dell'IA nell'assistenza sanitaria
• Affrontare in modo esaustivo gli aspetti etici, legali e socio-economici della Ricerca Clinica guidata dall'IA

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