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Piano di studi

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Durante 12 mesi di formazione, gli studenti avranno accesso a materiali didattici di alta qualità, realizzati da un esperto insegnante in Intelligenza Artificiale. Inoltre, il percorso accademico includerà una miriade di risorse per rafforzare i concetti chiave, tra cui casi pratici, letture specializzate o sintesi interattive.

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Questo Master privato ha la durata di 12 mesi e si divide in 20 moduli:

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale
Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato
Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale
Modulo 4. Data Mining Selezione, pre-elaborazione e trasformazione
Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale
Modulo 6. Sistemi Intelligenti
Modulo 7. Apprendimento Automatico e Data Mining
Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning
Modulo 9. Addestramento delle Reti Neuronali Profonde
Modulo 10. Personalizzazione del modello e addestramento con TensorFlow
Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali
Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza
Modulo 13. Autoencoders, GANs , e modelli di diffusione
Modulo 14. Computazione bio-ispirata
Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni
Modulo 16. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing ed e-Commerce
Modulo 17. Ottimizzare le campagne e applicazione dell'Intelligenza Artificiale
Modulo 18. Intelligenza Artificiale ed esperienza utente nel Digital Marketing
Modulo 19. Analisi dei dati di Digital Marketing con Intelligenza Artificiale
Modulo 20. Intelligenza Artificiale per automatizzare i processi in e-Commerce

Dove, quando e come si svolge?

TECH ti offre la possibilità di svolgere questo Master privato in Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing in modalità completamente online. Durante i 12 mesi di specializzazione, lo studente potrà accedere a tutti i contenuti del programma in qualsiasi momento, il che gli consente di autogestire il suo tempo di studio. 

Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

1.1. Storia dell’Intelligenza Artificiale 

1.1.1. Quando si è cominciato a parlare di Intelligenza Artificiale?  
1.1.2. Riferimenti nel cinema 
1.1.3. Importanza dell'Intelligenza Artificiale
1.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'Intelligenza Artificiale 

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi 

1.2.1. Teoria dei giochi 
1.2.2. Potenziamento Minimax e Alfa-Beta 
1.2.3. Simulazione: Monte Carlo 

1.3. Reti neurali 

1.3.1. Basi biologiche 
1.3.2. Modello computazionale 
1.3.3. Reti neurali supervisionate e non 
1.3.4. Percettrone semplice 
1.3.5. Percettrone multistrato 

1.4. Algoritmi genetici 

1.4.1. Storia 
1.4.2. Base biologica 
1.4.3. Codifica dei problemi 
1.4.4. Generazione della popolazione iniziale 
1.4.5. Algoritmo principale e operatori genetici 
1.4.6. Valutazione degli individui: Fitness 

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie 

1.5.1. Vocabolari 
1.5.2. Tassonomie 
1.5.3. Thesauri 
1.5.4. Ontologie 
1.5.5. Rappresentazione della conoscenza: Web semantico 

1.6. Web semantico 

1.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL 
1.6.2. Inferenza/ragionamento 
1.6.3. Linked Data 

1.7. Sistemi esperti e DSS 

1.7.1. Sistemi esperti 
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale 

1.8. Chatbots e Assistenti Virtuali  

1.8.1. Tipologie di assistenti: Assistente vocale e scritto  
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intent, entità e flusso di dialogo 
1.8.3. Integrazione: Web, Slack, Whatsapp, Facebook 
1.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant  

1.9. Strategia di implementazione dell'IA 
1.10. Futuro dell’Intelligenza Artificiale  

1.10.1. Comprendiamo come identificare emozioni tramite algoritmi  
1.10.2. Creazione della personalità: Linguaggio, espressioni e contenuti  
1.10.3. Tendenze dell'Intelligenza Artificiale  
1.10.4. Riflessioni

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato

2.1. La Statistica

2.1.1. Statistica: Statistica descrittiva e deduzioni statistiche
2.1.2. Popolazione, campione, individuo
2.1.3. Variabili: Definizione, scale di misurazione

2.2. Tipi di dati statistici

2.2.1. Secondo la tipologia

2.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti
2.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali

2.2.2. Secondo la forma

2.2.2.1. Numerici
2.2.2.2. Testuali
2.2.2.3. Logici

2.2.3. Secondo la fonte

2.2.3.1. Primari
2.2.3.2. Secondari

2.3. Ciclo di vita dei dati

2.3.1. Fasi del ciclo
2.3.2. Tappe del ciclo
2.3.2. Principi FAIR

2.4. Fasi iniziali del ciclo

2.4.1. Definizione delle mete
2.4.2. Determinazione delle risorse necessarie
2.4.3. Diagramma di Gantt
2.4.4. Struttura dei dati

2.5. Raccolta di dati

2.5.1. Metodologia di raccolta
2.5.2. Strumenti di raccolta
2.5.3. Canali di raccolta

2.6. Pulizia del dato

2.6.1. Fasi di pulizia dei dati
2.6.2. Qualità del dato
2.6.3. Elaborazione dei dati (con R)

2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

2.7.1. Misure statistiche
2.7.2. Indici di relazione
2.7.3. Data Mining

2.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)

2.8.1. Elementi che lo integrano
2.8.2. Progetto
2.8.3. Aspetti da considerare

2.9. Disponibilità del dato

2.9.1. Accesso
2.9.2. Utilità
2.9.3. Sicurezza

2.10. Aspetti normativi

2.10.1. Legge di protezione dei dati 
2.10.2. Pratiche corrette 
2.10.3. Altri aspetti normativi

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

3.1. Data Science

3.1.1. Data Science
3.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist

3.2. Dati, informazioni e conoscenza

3.2.1. Dati, informazioni e conoscenza
3.2.2. Tipi di dati
3.2.3. Fonti di dati

3.3. Dai dati all’informazione

3.3.1. Analisi dei dati
3.3.2. Tipi di analisi
3.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset

3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

3.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi
3.4.2. Metodi di visualizzazione
3.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati

3.5. Qualità dei dati

3.5.1. Dati di qualità
3.5.2. Pulizia di dati
3.5.3. Pre-elaborazione base dei dati

3.6. Dataset

3.6.1. Arricchimento del Dataset
3.6.2. La maledizione della dimensionalità
3.6.3. Modifica di un insieme di dati

3.7. Squilibrio

3.7.1. Squilibrio di classe
3.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio
3.7.3. Equilibrio di un Dataset

3.8. Modelli non supervisionati

3.8.1. Modelli non controllati
3.8.2. Metodi
3.8.3. Classificazione con modelli non controllati

3.9. Modelli supervisionati

3.9.1. Modelli controllati
3.9.2. Metodi
3.9.3. Classificazione con modelli controllati

3.10. Strumenti e buone pratiche

3.10.1. Buone pratiche per i data scientist
3.10.2. Il modello migliore
3.10.3. Strumenti utili

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

4.1. Inferenza statistica

4.1.1. Statistica descrittiva vs inferenza statistica
4.1.2. Procedure parametriche
4.1.3. Procedure non parametriche

4.2. Analisi esplorativa

4.2.1. Analisi descrittiva
4.2.2. Visualizzazione
4.2.3. Preparazione dei dati

4.3. Preparazione dei dati

4.3.1. Integrazione e pulizia di dati
4.3.2. Standardizzazione dei dati
4.3.3. Trasformazione degli attributi

4.4. I valori mancanti

4.4.1. Trattamenti dei valori mancanti
4.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza
4.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico

4.5. Rumore nei dati

4.5.1. Classi di rumore e attributi
4.5.2. Filtraggio del rumore
4.5.3. Effetto del rumore

4.6. La maledizione della dimensionalità

4.6.1. Oversampling
4.6.2. Undersampling
4.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali

4.7. Da attributi continui a discreti

4.7.1. Dati continui vs discreti
4.7.2. Processo di discretizzazione

4.8. I dati

4.8.1. Selezione dei dati  
4.8.2. Prospettiva e criteri di selezione 
4.8.3. Metodi di selezione

4.9. Selezione di istanze

4.9.1. Metodi per la selezione di istanze 
4.9.2. Selezione di prototipi 
4.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze 

4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi

5.1.1. Risorse 
5.1.2. Dividi e conquista 
5.1.3. Altre strategie 

5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi

5.2.1. Misure di efficienza 
5.2.2. Misurare l'ingresso di input 
5.2.3. Misurare il tempo di esecuzione 
5.2.4. Caso peggiore, migliore e medio 
5.2.5. Notazione asintotica 
5.2.6. Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi 
5.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi 
5.2.8. Analisi empirica degli algoritmi 

5.3. Algoritmi di ordinamento

5.3.1. Concetto di ordinamento 
5.3.2. Ordinamento delle bolle 
5.3.3. Ordinamento per selezione 
5.3.4. Ordinamento per inserimento 
5.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort) 
5.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort) 

5.4. Algoritmi con alberi

5.4.1. Concetto di albero 
5.4.2. Alberi binari 
5.4.3. Percorsi degli alberi 
5.4.4. Rappresentare le espressioni 
5.4.5. Alberi binari ordinati 
5.4.6. Alberi binari bilanciati 

5.5. Algoritmi con Heaps

5.5.1. Gli Heaps 
5.5.2. L’algoritmo Heapsort 
5.5.3. Code prioritarie 

5.6. Algoritmi con grafi

5.6.1. Rappresentazione 
5.6.2. Percorso in larghezza 
5.6.3. Percorso in profondità 
5.6.4. Ordinamento topologico 

5.7. Algoritmi Greedy

5.7.1. La strategia Greedy 
5.7.2. Elementi della strategia Greedy 
5.7.3. Cambio valuta 
5.7.4. Il problema del viaggiatore 
5.7.5. Problema dello zaino 

5.8. Ricerca del percorso minimo

5.8.1. Il problema del percorso minimo 
5.8.2. Archi e cicli negativi 
5.8.3. Algoritmo di Dijkstra 

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi

5.9.1. L'albero a sovrapposizione minima 
5.9.2. Algoritmo di Prim 
5.9.3. Algoritmo di Kruskal 
5.9.4. Analisi della complessità 

5.10. Backtracking

5.10.1Il Backtracking 
5.10.2. Tecniche alternative 

Modulo 6. Sistemi intelligenti

6.1. Teoria degli agenti 

6.1.1. Storia del concetto 
6.1.2. Definizione di agente 
6.1.3. Agenti nell'intelligenza artificiale 
6.1.4. Agenti nell'ingegneria dei software 

6.2. Architetture di agenti 

6.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente 
6.2.2. Agenti reattivi 
6.2.3. Agenti deduttivi 
6.2.4. Agenti ibridi 
6.2.5. Confronto 

6.3. Informazione e conoscenza 

6.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza 
6.3.2. Valutazione della qualità dei dati 
6.3.3. Metodi di raccolta dei dati 
6.3.4. Metodi di acquisizione dei dati 
6.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza 

6.4. Rappresentazione della conoscenza 

6.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza 
6.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli 
6.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza 

6.5. Ontologie 

6.5.1. Introduzione ai metadati 
6.5.2. Concetto filosofico di ontologia 
6.5.3. Concetto informatico di ontologia 
6.5.4. Ontologie di dominio e di livello superiore 
6.5.5. Come costruire un'ontologia? 

6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie 

6.6.1. Triple RDF, Turtle e N 
6.6.2. Schema RDF 
6.6.3. OWL 
6.6.4. SPARQL 
6.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie 
6.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé 

6.7. Sito web semantico 

6.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico 
6.7.2. Applicazioni del web semantico 

6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza 

6.8.1. Vocabolari 
6.8.2. Panoramica 
6.8.3. Tassonomie 
6.8.4. Thesauri 
6.8.5. Folksonomie 
6.8.6. Confronto 
6.8.7. Mappe mentali 

6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza 

6.9.1. Logica dell'ordine zero 
6.9.2. Logica di prim’ordine 
6.9.3. Logica descrittiva 
6.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica 
6.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine 

6.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti 

6.10.1. Concetto di ragionatore 
6.10.2. Applicazioni di un ragionatore 
6.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza 
6.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti 
6.10.5. Elementi e architettura dei sistemi esperti 
6.10.6. Creazione di sistemi esperti 

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

7.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico 

7.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza 
7.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza 
7.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico 
7.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico 
7.1.7. Concetti di base dell'apprendimento 
7.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato 

7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati 

7.2.1. Elaborazione dei dati 
7.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati 
7.2.3. Tipi di dati 
7.2.4. Trasformazione dei dati 
7.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue 
7.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche 
7.2.7. Misure di correlazione 
7.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni 
7.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni 

7.3. Alberi decisionali 

7.3.1. Algoritmo ID 
7.3.2. Algoritmo C 
7.3.3. Sovrallenamento e potatura 
7.3.4. Analisi dei risultati

7.4. Valutazione dei classificatori 

7.4.1. Matrici di confusione 
7.4.2. Matrici di valutazione numerica 
7.4.3. Statistica Kappa 
7.4.4. La curva ROC

7.5. Regole di classificazione 

7.5.1. Misure di valutazione delle regole 
7.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica 
7.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale 

7.6. Reti neuronali 

7.6.1. Concetti di base 
7.6.2. Reti neurali semplici 
7.6.3. Algoritmo di Backpropagation 
7.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti 

7.7. Metodi bayesiani 

7.7.1. Concetti di base della probabilità 
7.7.2. Teorema di Bayes 
7.7.3. Naive Bayes 
7.7.4. Introduzione alle reti bayesiane 

7.8. Modelli di regressione e di risposta continua 

7.8.1. Regressione lineare semplice 
7.8.2. Regressione lineare multipla 
7.8.3. Regressione logistica 
7.8.4. Alberi di regressione 
7.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM) 
7.8.6. Misure di bontà di adattamento 

7.9. Clustering 

7.9.1. Concetti di base 
7.9.2. Clustering gerarchico 
7.9.3. Metodi probabilistici 
7.9.4. Algoritmo EM
7.9.5. Metodo B-Cubed 
7.9.6. Metodi impliciti 

7.10. Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP) 

7.10.1. Concetti di base 
7.10.2. Creazione del corpus 
7.10.3. Analisi descrittiva 
7.10.4. Introduzione alla sentiment analysis 

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

8.1. Deep Learning  

8.1.1. Tipi di Deep Learning 
8.1.2. Applicazioni del Deep Learning 
8.1.3. Vantaggi e svantaggi del Deep Learning 

8.2. Operazioni  

8.2.1. Somma 
8.2.2. Prodotto 
8.2.3. Trasporto 

8.3. Livelli  

8.3.1. Livello di input 
8.3.2. Livello nascosto 
8.3.3. Livello di output 

8.4. Unione di livelli e operazioni  

8.4.1. Progettazione dell’architettura 
8.4.2. Connessione tra i livelli 
8.4.3. Propagazione in avanti 

8.5. Costruzione della prima rete neurale 

8.5.1. Progettazione della rete 
8.5.2. Impostare i pesi 
8.5.3. Addestramento della rete 

8.6. Trainer e ottimizzatore 

8.6.1. Selezione dell'ottimizzatore 
8.6.2. Ristabilire una funzione di perdita 
8.6.3. Ristabilire una metrica 

8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali 

8.7.1. Funzioni di attivazione 
8.7.2. Propagazione all'indietro 
8.7.3. Regolazioni dei parametri 

8.8 Dai neuroni biologici a quelli artificiali 

8.8.1. Funzionamento di un neurone biologico 
8.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali 
8.8.3. Stabilire relazioni tra di essi 

8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras 

8.9.1. Definizione della struttura di reti 
8.9.2. Creazione del modello 
8.9.3. Training del modello 

8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali 

8.10.1. Selezione della funzione di attivazione 
8.10.2. Stabilire il learning rate 
8.10.3. Regolazioni dei pesi 

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

9.1. Problemi di gradiente 

9.1.1. Tecniche di ottimizzazione gradiente 
9.1.2. Gradienti stocastici 
9.1.3. Tecniche di inizializzazione dei pesi

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati 

9.2.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.2.3. Deep Learning 

9.3. Ottimizzatori 

9.3.1. Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente 
9.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop 
9.3.3. Ottimizzatori di momento 

9.4. Programmazione del tasso di apprendimento 

9.4.1. Controllo automatico del tasso di apprendimento 
9.4.2. Cicli di apprendimento 
9.4.3. Termini di lisciatura 

9.5. Overfitting 

9.5.1. Convalida incrociata 
9.5.2. Regolarizzazione 
9.5.3. Metriche di valutazione 

9.6. Linee guida pratiche

9.6.1. Progettazione dei modelli 
9.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione 
9.6.3. Verifica delle ipotesi 

9.7. Transfer Learning 

9.7.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.7.3. Deep Learning 

9.8. Aumento dei dati 

9.8.1. Trasformazioni dell'immagine 
9.8.2. Generazione di dati sintetici 
9.8.3. Trasformazione del testo 

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning 

9.9.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.9.3. Deep Learning 

9.10. Regolarizzazione 

9.10.1. L e L 
9.10.2. Regolarizzazione a entropia massima 
9.10.3. Dropout 

Modulo 10. Personalizzazione del modello e addestramento con TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow 
10.1.2. Addestramento dei modelli con TensorFlow 
10.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow 

10.2. TensorFlow e NumPy 

10.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow 
10.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow 
10.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow 

10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento 

10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow 
10.3.2. Gestione dei parametri di addestramento 
10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento 

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow 

10.4.1. Funzioni con TensorFlow 
10.4.2. Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli 
10.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow 

10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 

10.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow 
10.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow 
10.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati 

10.6. La API tfdata 

10.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati 
10.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata 
10.6.3. Uso dell'API tfdata per il training dei modelli 

10.7. Il formato TFRecord 

10.7.1. Utilizzo dell'API tf.data per la serialità dei dati 
10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow 
10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli 

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras 

10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras 
10.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras 
10.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per il training dei modelli 

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati 
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets 
10.9.3. Uso di TensorFlow Datasets per il training dei modelli 

10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 

10.10.1. Applicazione Pratica 
10.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow 
10.10.3. Addestramento dei modelli con TensorFlow 
10.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

11.1. L'architettura Visual Cortex 

11.1.1. Funzioni della corteccia visiva 
11.1.2. Teoria della visione computazionale 
11.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini 

11.2. Layer convoluzionali 

11.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione 
11.2.2. Convoluzione D 
11.2.3. Funzioni di attivazione 

11.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras 

11.3.1. Pooling e Striding 
11.3.2. Flattening 
11.3.3. Tipi di Pooling 

11.4. Architetture CNN 

11.4.1. Architettura VGG 
11.4.2. Architettura AlexNet 
11.4.3. Architettura ResNet 

11.5. Implementazione di una CNN ResNet - utilizzando Keras 

11.5.1. Inizializzazione dei pesi 
11.5.2. Definizione del livello di input 
11.5.3. Definizione di output 

11.6. Uso di modelli pre-training di Keras 

11.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-addestramento 
11.6.2. Usi dei modelli pre-addestramento 
11.6.3. Vantaggi dei modelli pre-addestramento 

11.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento 

11.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento 
11.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento 
11.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento 

11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision 

11.8.1. Classificazione di immagini 
11.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini 
11.8.3 Rilevamento di oggetti 

11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti 

11.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti 
11.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti 
11.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione 

11.10. Segmentazione semantica 

11.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica 
11.10.1. Rilevamento dei bordi 
11.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole 

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

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN 

12.1.1. Addestramento di una RNN per la generazione di testo 
12.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN 
12.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN 

12.2. Creazione del set di dati di addestramento 

12.2.1. Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN 
12.2.2. Conservazione del set di dati di addestramento 
12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati 
12.2.4. Analisi del Sentimento 

12.3. Classificazione delle opinioni con RNN 

12.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti 
12.3.2. Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning 

12.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale 

12.4.1. Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica 
12.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica 
12.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN 

12.5. Meccanismi di assistenza 

12.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN 
12.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli 
12.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali 

12.6. Modelli Transformers 

12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale 
12.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione 
12.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers 

12.7. Transformers per la visione 

12.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione 
12.7.2. Elaborazione dei dati di immagine 
12.7.3. Addestramento dei modelli Transformers per la visione 

12.8. Libreria di Transformer di Hugging Face 

12.8.1. Uso della libreria di Transformers di Hugging Face 
12.8.2. Applicazione della Libreria di Transformers di Hugging Face 
12.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face 

12.9. Altre Librerie di Transformers: Confronto 

12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers 
12.9.2. Uso di altre librerie di Transformers 
12.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers 

12.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e Assistenza: Applicazione Pratica 

12.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e assistenza 
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione 
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica

Modulo 13. Autoencoder, GAN , e modelli di diffusione

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti 

13.1.1. Riduzione della dimensionalità 
13.1.2. Deep Learning 
13.1.3. Rappresentazioni compatte 

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto 

13.2.1. Processo di addestramento 
13.2.2. Implementazione in Python 
13.2.3. Uso dei dati di prova 

13.3. Codificatori automatici raggruppati 

13.3.1. Reti neurali profonde 
13.3.2. Costruzione di architetture di codifica 
13.3.3. Uso della regolarizzazione 

13.4. Autocodificatori convoluzionali 

13.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali 
13.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali 
13.4.3. Valutazione dei risultati 

13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici 

13.5.1. Applicare filtro 
13.5.2. Progettazione di modelli di codificazione 
13.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.6. Codificatori automatici dispersi 

13.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica 
13.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri 
13.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione 

13.7. Codificatori automatici variazionali 

13.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale 
13.7.2. Deep learning non supervisionato 
13.7.3. Rappresentazioni latenti profonde 

13.8. Creazione di immagini MNIST di moda 

13.8.1. Riconoscimento di pattern 
13.8.2. Creazione di immagini 
13.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde 

13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione 

13.9.1. Generazione di contenuti da immagini 
13.9.2. Modello di distribuzione dei dati 
13.9.3. Uso di reti avversarie 

13.10. Implementazione dei modelli 

13.10.1. Applicazione pratica 
13.10.2. L'implementazione dei modelli 
13.10.3. Utilizzo dei dati di prova 
13.10.4. Valutazione dei risultati 

Modulo 14. Computazione bio-ispirata 

14.1. Introduzione al bio-inspired computing 

14.1.1. Introduzione all'informatica bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale 

14.2.1.Computazionw Bio-ispirata basata su colonie di formiche 
14.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche 
14.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud 

14.3. Algoritmi genetici 

14.3.1. Struttura generale 
14.3.2. Implementazioni dei principali operatori 

14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici 

14.4.1. Algoritmo CHC 
14.4.2. Problemi multimodali 

14.5. Modelli di informatica evolutiva (I) 

14.5.1. Strategie evolutive 
14.5.2. Programmazione evolutiva 
14.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale 

14.6. Modelli di informatica evolutiva (II) 

14.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA) 
14.6.2. Programmazione genetica 

14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento 

14.7.1. Apprendimento basato sulle regole 
14.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze 

14.8. Problemi multi-obiettivo 

14.8.1. Concetto di dominanza 
14.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo 

14.9. Reti neuronali (I) 

14.9.1. Introduzione alle reti neurali 
14.9.2. Esempio pratico con le reti neurali 

14.10. Reti neurali (II) 

14.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica 
14.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia 
14.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale 

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni

15.1. Servizi finanziari

15.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nei servizi finanziari:  Opportunità e sfide
15.1.2. Casi d'uso
15.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario

15.2.1. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel Settore sanitario. Opportunità e sfide
15.2.2. Casi d'uso

15.3. Rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario

15.3.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
15.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

15.4. Retail

15.4.1. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel Retail. Opportunità e sfide
15.4.2. Casi d'uso
15.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
15.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

15.5. Industria

15.5.1. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nell’industria: Opportunità e sfide
15.5.2. Casi d'uso

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale nell’industria

15.6.1. Casi d'uso
15.6.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
15.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

15.7. Pubblica Amministrazione

15.7.1. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide
15.7.2. Casi d'uso
15.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
15.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

15.8. Educazione

15.8.1. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nell’Educazione: Opportunità e sfide
15.8.2. Casi d'uso
15.8.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
15.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

15.9. Silvicoltura e agricoltura

15.9.1. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide
15.9.2. Casi d'uso
15.9.3. Potenziali rischi legati all’uso dell'Intelligenza Artificiale
15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

15.10. Risorse Umane

15.10.1. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide
15.10.2. Casi d'uso
15.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'Intelligenza Artificiale

Modulo 16. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing

16.1. Intelligenza Artificiale nel Digital Marketing ed e-Commerce

16.1.1. Personalizzazione dei contenuti e raccomandazioni con Adobe Sensei
16.1.2. Segmentazione del pubblico e analisi del mercato
16.1.3. Previsione delle tendenze e del comportamento d'acquisto

16.2. Strategia digitale con Optimizely

16.2.1. Incorporazione dell’IA nella pianificazione strategica
16.2.2. Automazione dei processi
16.2.3. Decisioni strategiche

16.3. Adattamento continuo ai cambiamenti dell'ambiente digitale

16.3.1. Strategia di gestione del cambiamento
16.3.2. Adattamento delle strategie di Marketing
16.3.3. Innovazione

16.4. Marketing dei contenuti e Intelligenza Artificiale con Hub Spot

16.4.1. Personalizzazione dei contenuti
16.4.2. Ottimizzazione di titoli e descrizioni
16.4.3. Segmentazione del pubblico avanzata
16.4.4. Analisi dei sentimenti
16.4.5. Automazione del Marketing dei contenuti

16.5. Generazione automatica del contenuto

16.5.1. Ottimizzazione del contenuto per SEO
16.5.2. Engagement
16.5.3. Analisi dei sentimenti e delle emozioni nel contenuto

16.6. IA nelle strategie di Inbound Marketing con Evergage

16.6.1. Strategie di crescita basate sull'Intelligenza Artificiale
16.6.2. Identificazione di contenuti e opportunità di distribuzione
16.6.3. Utilizzo dell'Intelligenza Artificiale nell'identificazione delle opportunità di business

16.7. Automazione del flusso di lavoro e tracciamento dei contatti con Segment

16.7.1. Acquisizione di informazioni
16.7.2. Segmentazione di leads e lead scoring
16.7.3. Monitoraggio multicanale
16.7.4. Analisi e ottimizzazione

16.8. Personalizzazione delle esperienze degli utenti in base al ciclo di acquisto con Autopilot

16.8.1. Contenuti personalizzati
16.8.2. Automazione e ottimizzazione dell'esperienza utente
16.8.3. Retargeting

16.9. Intelligenza Artificiale e imprenditorialità digitale

16.9.1. Strategie di crescita basate sull'Intelligenza Artificiale
16.9.2. Analisi avanzata dei dati
16.9.3. Ottimizzazione dei prezzi
16.9.4. Applicazioni specifiche per settori

16.10. Applicazioni di Intelligenza Artificiale per startups e le start-up

16.10.1. Sfide e opportunità
16.10.2. Applicazioni specifiche del settore
16.10.3. Integrazione dell'Intelligenza Artificiale nei prodotti esistenti

Modulo 17. Ottimizzare le campagne e applicazione dell'Intelligenza Artificiale

17.1. Intelligenza Artificiale e pubblicità personalizzata con Emarsys

17.1.1. Segmentazione preciso del pubblico utilizzando algoritmi
17.1.2. Raccomandazione di prodotti e servizi
17.1.3. Ottimizzazione dell'imbuto di conversione

17.2. Segmentazione e targeting avanzato di annunci con Eloqua

17.2.1. Segmentazione personalizzata per segmenti del pubblico
17.2.2. Segmentazione per dispositivi e piattaforme
17.2.3. Segmentazione per fasi del ciclo di vita del cliente

17.3. Ottimizzazione dei budget pubblicitari con l'Intelligenza Artificiale

17.3.1. Ottimizzazione continua basata sui dati
17.3.2. Utilizzo di dati sulle prestazioni degli annunci in tempo reale
17.3.3. Segmentazione e targeting

17.4. Creazione e distribuzione automatizzata di annunci pubblicitari personalizzati con Cortex

17.4.1. Generazione di creatività dinamica
17.4.2. Personalizzazione dei contenuti
17.4.3. Ottimizzazione del design creativo

17.5. Intelligenza Artificiale e ottimizzazione delle campagne di Marketing con Adobe Target

17.5.1. Distribuzione multipiattaforma
17.5.2. Ottimizzazione della frequenza
17.5.3. Monitoraggio e analisi automatizzata

17.6. Analisi predittiva per l'ottimizzazione delle campagne

17.6.1. Previsione delle tendenze di mercato
17.6.2. Stima delle prestazioni della campagna
17.6.3. Ottimizzazione del budget

17.7. A/B testing automatizzato e adattivo

17.7.1. A/B testing automatizzato
17.7.2. Identificazione di un pubblico di alto valore
17.7.3. Ottimizzazione del contenuto creativo

17.8. Ottimizzazione in tempo reale basata sui dati con Evergage

17.8.1. Regolazioni in tempo reale
17.8.2. Previsione del ciclo di vita del cliente
17.8.3. Rilevamento dei modelli comportamentali

17.9. Intelligenza Artificiale in SEO e SEM con BrightEdge

17.9.1. Analisi delle parole chiave con l'Intelligenza Artificiale
17.9.2. Segmentazione di pubblico avanzata con strumenti di Intelligenza Artificiale
17.9.3. Personalizzazione di annunci mediante Intelligenza Artificiale

17.10. Automazione delle attività tecniche di SEO e l'analisi delle parole chiave con Spyfu

17.10.1. Analisi di attribuzione multicanale
17.10.2. Automatizzazione di campagne mediante Intelligenza Artificiale
17.10.3. Ottimizzazione automatica della struttura del sito web grazie all'Intelligenza Artificiale

Modulo 18. Intelligenza Artificiale ed esperienza utente nel Digital Marketing

18.1. Personalizzazione dell'esperienza dell'utente in base al comportamento e alle preferenze

18.1.1. Personalizzazione dei contenuti grazie all'Intelligenza Artificiale
18.1.2. Assistenti virtuali e chatbots con Cognigy
18.1.3. Raccomandazioni intelligenti

18.2. Ottimizzazione della navigazione e dell'usabilità dei siti web grazie all'Intelligenza Artificiale

18.2.1. Ottimizzazione dell'interfaccia utente
18.2.2. Analisi predittiva del comportamento degli utenti
18.2.3. Automazione di processi ripetitivi

18.3. Assistenza virtuale e supporto clienti automatizzato con Dialogflow

18.3.1. Analisi dei sentimenti e delle emozioni con Intelligenza Artificiale
18.3.2. Individuazione e prevenzione dei problemi
18.3.3. Automazione dell'assistenza clienti con l'Intelligenza Artificiale

18.4. Intelligenza Artificiale e personalizzazione dell'esperienza del cliente con la chat di Zendesk

18.4.1. Raccomandazione di prodotti personalizzata
18.4.2. Contenuti personalizzati e Intelligenza Artificiale
18.4.3. Comunicazione personalizzata

18.5. Creazione di profili dei clienti in tempo reale

18.5.1. Offerte e promozioni personalizzate
18.5.2. Ottimizzazione dell'esperienza utente
18.5.3. Segmentazione avanzata del pubblico

18.6. Offerte personalizzate e consigli sui prodotti

18.6.1. Automazione della tracciabilità e retargeting
18.6.2. Feedback e sondaggi personalizzati
18.6.3. Ottimizzazione del servizio clienti

18.7. Monitoraggio e previsione della soddisfazione dei clienti

18.7.1. Analisi dei sentimenti con strumenti di Intelligenza Artificiale
18.7.2. Monitoraggio delle principali metriche di soddisfazione dei clienti
18.7.3. Analisi dei commenti con strumenti di Intelligenza Artificiale

18.8. Intelligenza Artificiale e chatbots nel servizio clienti con Ada Support

18.8.1. Rilevamento di clienti insoddisfatti
18.8.2. Previsione della soddisfazione dei clienti
18.8.3. Personalizzazione del servizio clienti con l'Intelligenza Artificiale

18.9. Sviluppo e formazione di chatbots per il servizio clienti con Itercom

18.9.1. Automazione di sondaggi e questionari sulla soddisfazione
18.9.2. Analisi dell'interazione del cliente con il prodotto/servizio
18.9.3. Integrazione di feedback in tempo reale con l'Intelligenza Artificiale

18.10. Automatizzare le risposte alle domande più frequenti con Chatfuel

18.10.1. Analisi della concorrenza
18.10.2. Feedbacks e risposte
18.10.3. Generazione di domande/risposte con strumenti di Intelligenza Artificiale

Modulo 19. Analisi dei dati di Digital Marketing con Intelligenza Artificiale

19.1. Intelligenza artificiale nell'analisi dei dati per il Marketing con Google Analytics

19.1.1. Segmentazione del pubblico avanzata
19.1.2. Analisi predittiva delle tendenze con l'Intelligenza Artificiale
19.1.3. Ottimizzazione dei prezzi mediante strumenti di Intelligenza Artificiale

19.2. Processo e analisi automatizzato di grandi volumi di dati con RapidMiner

19.2.1. Analisi del sentimento della marca
19.2.2. Ottimizzazione di campagne di Marketing
19.2.3. Personalizzazione di contenuti e messaggi con strumenti di Intelligenza Artificiale

19.3. Rilevamento di modelli e tendenze occulte nei dati di Marketing

19.3.1. Rilevamento dei modelli comportamentali
19.3.2. Rilevamento delle tendenze mediante l'Intelligenza Artificiale
19.3.3. Analisi di attribuzione di Marketing

19.4. Generazione di insights e raccomandazioni basate sui dati con Data Robot

19.4.1. Analisi predittiva grazie all'Intelligenza Artificiale
19.4.2. Segmentazione avanzata del pubblico
19.4.3. Raccomandazioni personalizzate

19.5. Intelligenza Artificiale nell'analisi predittiva per il Marketing con Sisense

19.5.1. Ottimizzazione di prezzi e offerte
19.5.2. Analisi dei sentimenti e delle opinioni con Intelligenza Artificiale
19.5.3. Automazione di report e analisi

19.6. Previsione dei risultati e delle conversioni delle campagne

19.6.1. Rilevamento delle anomalie
19.6.2. Ottimizzazione dell'esperienza utente
19.6.3. Analisi dell'impatto e attribuzione

19.7. Analisi dei rischi e delle opportunità nelle strategie di Marketing

19.7.1. Analisi predittiva nelle tendenze di mercato
19.7.2. Valutazione della concorrenza
19.7.3. Analisi dei rischi di reputazione

19.8. Previsione delle vendite e della domanda di prodotti con ThoughtSpot

19.8.1. Ottimizzazione del ritorno sull'investimento (ROI)
19.8.2. Analisi dei rischi di conformità
19.8.3. Opportunità di innovazione

19.9. Intelligenza artificiale e analisi dei social network con Brandwatch

19.9.1. Nicchie di mercato e loro analisi con l'Intelligenza Artificiale
19.9.2. Monitoraggio delle tendenze emergenti

19.10. Analisi dei sentimenti e delle emozioni nei social network con Clarabridge

19.10.1. Identificazione di influencers e opinionisti
19.10.2. Monitoraggio della reputazione del marchio e rilevamento delle crisi

Modulo 20. Intelligenza Artificiale per automatizzare i processi in e-Commerce

20.1. Automazione dell’e-commerce con Algolia

20.1.1. Automazione del servizio clienti
20.1.2. Ottimizzazione dei prezzi
20.1.3. Personalizzazione dei consigli sui prodotti

20.2. Automazione dei processi di acquisto e gestione dell'inventario con il flusso di Shopify

20.2.1. Gestione degli inventari e della logistica
20.2.2. Individuazione e prevenzione della frode
20.2.3. Analisi dei sentimenti

20.3. Integrazione dell'Intelligenza Artificiale nella canalizzazione

20.3.1. Analisi dei dati di vendita e del rendimento
20.3.2. Analisi dei dati nella fase di coscienza
20.3.3. Analisi dei dati nella fase di conversione

20.4. Chatbots e assistenti virtuali per il servizio clienti

20.4.1. Intelligenza artificiale e assistenza 24/7
20.4.2. Feedbacks e risposte
20.4.3. Generazione di domande/risposte con strumenti di Intelligenza Artificiale

20.5. Ottimizzazione dei prezzi e raccomandazione dei prodotti in tempo reale grazie all'Intelligenza Artificiale con Google Cloud AI Platform

20.5.1. Analisi dei prezzi competitivi e segmentazione
20.5.2. Ottimizzazione dei prezzi dinamici
20.5.3. Previsione della sensibilità al prezzo

20.6. Rilevamento e prevenzione delle frodi nelle transazioni in e-Commerce con Sift

20.6.1. Rilevamento di anomalie con l'aiuto dell'Intelligenza Artificiale
20.6.2. Verifica dell'identità
20.6.3. Monitoraggio in tempo reale con Intelligenza Artificiale
20.6.4. Implementazione di regole e politiche automatizzate

20.7. Analisi con Intelligenza Artificiale per rilevare comportamenti sospetti

20.7.1. Analisi dei modelli sospetti
20.7.2. Modellazione del comportamento con strumenti di Intelligenza Artificiale
20.7.3. Rilevamento di frode in tempo reale

20.8. Etica e responsabilità nell'uso dell'Intelligenza Artificiale nell’e-commerce

20.8.1. Trasparenza nella raccolta e nell'utilizzo dei dati mediante strumenti di Intelligenza Artificiale con Watson
20.8.2. Sicurezza dei dati
20.8.3. Responsabilità nella progettazione e nello sviluppo con l'Intelligenza Artificiale

20.9. Prendere decisioni automatizzate con l'Intelligenza Artificiale con Watson Studio

20.9.1. Trasparenza nel processo decisionale
20.9.2. Responsabilità per i risultati
20.9.3. Impatto sociale

20.10. Tendenze future dell'Intelligenza Artificiale nel campo del Marketing e dell'E-commerce con REkko

20.10.1. Automazione di Marketing e Pubblicità
20.10.2. Analisi predittiva e prescrittiva
20.10.3. E-commerce visivo e ricerca
20.10.4. Assistenti di shopping virtuali

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