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Questo Master privato ha la durata di 24 mesi e si divide in 20 moduli: 

Modulo 1. Fondamenti dell’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 di reti neurali profonde
Modulo 10. Personalizzazione di modelli e allenamento con TensorFlow
Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali
Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN ) e Assistenza
Modulo 13. Autoencoder, GAN e Modelli di Diffusione
Modulo 14. Computazione bio-ispirata 
Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni
Modulo 16. Intelligenza Artificiale nelle strategie di Marketing Digitale 
Modulo 17. Generazione di contenuti con l'IA
Modulo 18. Automazione e ottimizzazione dei processi di Marketing con l'IA
Modulo 19. Analisi dei dati di comunicazione e Marketing per la presa di decisioni 
Modulo 20. Vendite e lead generation con Intelligenza Artificiale

Dove, quando e come si svolge?

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

Modulo 1. Fondamenti dell’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. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, entità e flusso di dialogo 
1.8.3. Integrazioni: 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 di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto
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: statistiche descrittive, inferenze 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. Fasi fondamentali del ciclo
2.3.3. 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. Pianificazione
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. Buone pratiche
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 alle strategie i di progettazione di algoritmi 

5.1.1. Ricorsività 
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 

5.10.1. Il 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 ed ontologie 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. RDF Schema 
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. 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. Logico di primo 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 neurali 

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. Apprendimento Profondo 

8.1.1. Tipi di apprendimento profondo 
8.1.2. Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento profondo 
8.1.3. Vantaggi e svantaggi dell'apprendimento profondo 

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. Training 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 di 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. Apprendimento di trasferimento della conoscenza 
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.2.3. Apprendimento profondo 

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 attenuazione 

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. Apprendimento di trasferimento della conoscenza 
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.7.3. Apprendimento profondo 

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. Apprendimento di trasferimento della conoscenza 
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.9.3. Apprendimento profondo 

9.10. Regolarizzazione 

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

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e allenamento con TensorFlow

10.1. TensorFlow 

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow 
10.1.2. Training 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 allenamento 

10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow 
10.3.2. Gestione dei parametri di training 
10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per il training 

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow 

10.4.1. Funzioni con TensorFlow 
10.4.2. Utilizzo di grafici per il training 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 TFRecord per la serializzazione dei dati 
10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow 
10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per il training dei modelli 

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras 

10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione di 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. Training 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 ingresso 
11.5.3. Definizione delle uscite 

11.6. Uso di modelli pre-training di Keras 

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

11.7. Modelli pre-training 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 
11.10.2. Rilevamento dei bordi
11.10.3. 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. Training 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 allenamento 

12.2.1. Preparazione dei dati per il training di una RNN 
12.2.2. Conservazione del set di dati di training 
12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati 
12.2.4. Analisi di 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. Training 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 attenzione 

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. Allenamento dei modelli Transformers per la visione 

12.8. Libreria di Transformers 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 attenzione 
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di attenzione e modelli Transformers nell'applicazione 
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica

Modulo 13. Autoencoders, GAN, e Modelli di Diffusione 

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti 

13.1.1. Riduzione della dimensionalità 
13.1.2. Apprendimento profondo 
13.1.3. Rappresentazioni compatte 

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto 

13.2.1. Processo di training 
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. Allenamento 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. Apprendimento profondo 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. Training 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 all'informatica bio-ispirata 

14.1.1. Introduzione all'informatica bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale 

14.2.1. Calcolo bio-ispirato basato 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 evoluzione evolutivo (I) 

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

14.6. Modelli di evoluzione evolutivo (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 a problemi multi-obiettivo 

14.9. Reti neurali (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 (IA) nei servizi finanziari: Opportunità e sfide
15.1.2. Casi d'uso
15.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA 
15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA 

15.2. Implicazioni dell'intelligenza artificiale nel servizio sanitario

15.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario. Opportunità e sfide
15.2.2. Casi d'uso 

15.3. Rischi Legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario 

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

15.4. Retail

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

15.5. Industria 

15.5.1. Implicazioni dell'IA  nell’ Industria. Opportunità e sfide 
15.5.2. Casi d'uso 

15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA in Ambito Industriale 

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

15.7. Pubblica amministrazione

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

15.8. Educazione

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

15.9. Silvicoltura e agricoltura

15.9.1. Implicazioni dell'IA per la silvicoltura e agricoltura. Opportunità e sfide
15.9.2. Casi d'uso 
15.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

15.10. Risorse umane

15.10.1. Opportunità e sfide Opportunità e sfide 
15.10.2. Casi d'uso
15.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 16. Intelligenza Artificiale nelle strategie di Marketing Digitale 

16.1. Trasformazione del Digital Marketing con IA 

16.1.1. Introduzione alla Trasformazione Digitale 
16.1.2. Impatto sulla strategia dei contenuti 
16.1.3. Automatizzazione di Processi di Marketing  
16.1.4. Sviluppo della Customer Experience 

16.2. Strumenti AI per SEO e SEM 

16.2.1. Ottimizzazione delle parole chiave con IA 
16.2.2. Analisi della Competenza 
16.2.3. Previsioni delle tendenze di ricerca 
16.2.4. Segmentazione del pubblico intelligente 

16.3. Applicazioni di IA sui social network 

16.3.1. Analisi di SentimentI 
16.3.2. Rilevamento delle tendenze sociali 
16.3.3. Automazione delle pubblicazioni 
16.3.4. Generazione di contenuti automatizzati 

16.4. Strumenti IA per Comunicazione con i clienti 

16.4.1. Chatbots Personalizzati 
16.4.2. Sistemi di risposta automatica via e-mail 
16.4.3. Ottimizzazione di Risposte in tempo reale 
16.4.4. Analisi Feedback del Cliente 

16.5. Personalizzazione dell'esperienza utente di strumenti e siti web con IA 

16.5.1. Raccomandazioni personalizzate 
16.5.2. Adattamento di interfaccia utente 
16.5.3. Segmentazione dinamica del pubblico 
16.5.4. Test A/B Intelligenti 

16.6. Chatbots e Assistenti Virtuali nel Digital Marketing 

16.6.1. Interazione Proattiva 
16.6.2. Integrazione Multicanale 
16.6.3. Risposte Contestuali 
16.6.4. Analisi delle Conversazioni 

16.7. Pubblicità programmatica con IA 

16.7.1. Segmentazione avanzata 
16.7.2. Ottimizzazione in tempo reale 
16.7.3. Offerta automatica 
16.7.4. Analisi dei risultati 

16.8. Analisi predittiva e Big Data nel marketing digitale 

16.8.1. Previsioni delle tendenze di ricerca 
16.8.2. Modelli di attribuzione avanzati 
16.8.3. Segmentazione Predittiva del Pubblico 
16.8.4. Analisi del Sentimento nei Big Data 

16.9. IA e Email Marketing per la personalizzazione e l'automazione delle campagne 

16.9.1. Segmentazione dinamica degli elenchi 
16.9.2. Contenuto Dinamico in Emails 
16.9.3. Automazione del Flusso di Lavoro 
16.9.4. Ottimizzazione del tasso di apertura 

16.10. Tendenze future nell'IA per il marketing digitale 

16.10.1. IA Conversazionale Avanzata 
16.10.2. Integrazione della Realtà Aumentata 
16.10.3. Enfasi sull'etica dell'IA 
16.10.4. IA nella creazione di contenuti 

Modulo 17. Generazione di contenuti con IA 

17.1. Ingegneria del prompt in ChatGPT 

17.1.1. Miglioramento della qualità dei contenuti generati 
17.1.2. Strategie per ottimizzare le prestazioni del modello 
17.1.3. Progettazione di Prompts efficaci 

17.2. Strumenti di imaging con IA 

17.2.1. Riconoscimento e generazione di oggetti 
17.2.2. Applicazione di stili e filtri personalizzati alle immagini 
17.2.3. Metodi per migliorare la qualità visiva delle immagini 

17.3. Creazione di video con IA 

17.3.1. Strumenti per automatizzare l'editing video 
17.3.2. Sintesi vocale e doppiaggio automatico 
17.3.3. Tecniche per il monitoraggio e l'animazione degli oggetti 

17.4. Generazione di testo con IA per blog e social media 

17.4.1. Strategie per migliorare il posizionamento SEO nei contenuti generati 
17.4.2. Utilizzare l'IA per prevedere e generare le tendenze dei contenuti 
17.4.3. Creazione di titoli accattivanti 

17.5. Personalizzazione dei contenuti con IA a diversi segmenti di pubblico 

17.5.1. Identificazione e analisi del profilo del pubblico 
17.5.2. Adattamento dinamico dei contenuti ai profili utente 
17.5.3. Segmentazione predittiva del pubblico 

17.6. Considerazioni etiche per un uso responsabile dell'IA nella generazione di contenuti 

17.6.1. Trasparenza nella generazione dei contenuti 
17.6.2. Prevenzione di pregiudizi e discriminazioni nella generazione di contenuti 
17.6.3. Controllo e supervisione umana nei processi generativi 

17.7. Analisi di storie di successo nella generazione di contenuti con l'IA 

17.7.1. Identificazione delle strategie chiave nelle storie di successo 
17.7.2. Adattamento a diversi settori 
17.7.3. Importanza della collaborazione tra specialisti di IA e professionisti del settore

17.8. Integrazione dei contenuti generati dall'intelligenza artificiale nelle strategie di marketing digitale 

17.8.1. Ottimizzazione delle campagne pubblicitarie con generazione di contenuti 
17.8.2. Personalizzazione dell'esperienza utente 
17.8.3. Automatizzazione di Processi di Marketing 

17.9. Tendenze future nella generazione di contenuti con l'IA 

17.9.1. Integrazione avanzata e perfetta di testo, immagini e audio 
17.9.2. Creazione di contenuti iper-personalizzazione 
17.9.3. Miglioramento dello sviluppo dell’IA nel rilevamento delle emozioni 

17.10. Valutare e misurare l'impatto dei contenuti generati dall'IA 

17.10.1. Metriche appropriate per valutare le prestazioni dei contenuti generati 
17.10.2. Misurazione del engagement dell’audience 
17.10.3. Miglioramento continuo dei contenuti attraverso l'analisi 

Modulo 18. Automazione e ottimizzazione dei processi di marketing con IA 

18.1. Automazione del marketing con l'IA 

18.1.1. Targeting del pubblico basato sull'IA 
18.1.2. Automazione dI Workflows o flussi di lavoro 
18.1.3. Ottimizzazione continua delle campagne online 

18.2. Integrazione di dati e piattaforme nelle strategie di marketing automatizzato 

18.2.1. Unificazione e analisi dei dati multicanale 
18.2.2. Interconnessione tra diverse piattaforme di marketing 
18.2.3. Aggiornamenti dei dati in tempo reale 

18.3. Ottimizzazione delle Campagne Pubblicitarie con IA 

18.3.1. Analisi predittiva delle prestazioni degli annunci 
18.3.2. Personalizzazione automatica della pubblicità in base al pubblico di riferimento 
18.3.3. Adeguamento automatico del budget in base ai risultati 

18.4. Personalizzazione del pubblico con IA 

18.4.1. Segmentazione e personalizzazione dei contenuti 
18.4.2. Raccomandazioni di contenuti personalizzati 
18.4.3. Identificazione automatica del pubblico target o di gruppi omogenei 

18.5. Automatizzazione delle risposte ai clienti grazie all'IA 

18.5.1. Chatbots e apprendimento automatico 
18.5.2. Generazione automatica delle risposte 
18.5.3. Risoluzione automatica dei problemi 

18.6. IA nell'Email Marketing per l'automazione e la personalizzazione 

18.6.1. Automazione di sequenze di emails 
18.6.2. Personalizzazione dinamica dei contenuti in base alle preferenze 
18.6.3. Segmentazione intelligente delle mailing list 

18.7. Analisi del sentimenti con IA sui social network e sui feedback dei clienti 

18.7.1. Monitoraggio automatico dei sentimenti nei commenti 
18.7.2. Risposte personalizzate alle emozioni 
18.7.3. Analisi predittiva della reputazione 

18.8. Ottimizzazione dei prezzi e promozioni con l'IA 

18.8.1. Adeguamento automatico dei prezzi in base all'analisi predittiva 
18.8.2. Generazione automatica di offerte adattate al comportamento degli utenti 
18.8.3. Analisi della concorrenza e dei prezzi in tempo reale 

18.9. Integrazione dell'IA negli strumenti di marketing esistenti 

18.9.1. Integrazione delle funzionalità di IA con le piattaforme di marketing esistenti 
18.9.2. Ottimizzazione delle funzionalità esistenti 
18.9.3. Integrazione con i sistemi CRM 

18.10. Tendenze e futuro dell'automazione con IA nel marketing 

18.10.1. IA per migliorare l'esperienza dell'utente 
18.10.2. Approccio predittivo alle decisioni di marketing 
18.10.3. Pubblicità Conversazionale 

Modulo 19. comunicazione e marketing per il processo decisionale 

19.1. Tecnologie e strumenti specifici per l'analisi dei dati di comunicazione e marketing 

19.1.1. Strumenti per analizzare le conversazioni e le tendenze nei social network 
19.1.2. Sistemi per l'identificazione e la valutazione delle emozioni nelle comunicazioni 
19.1.3. Uso dei Big Data per analizzare le comunicazioni 

19.2. Applicazioni dell'IA nel marketing Analisi dei big data 

19.2.1. Elaborazione automatica dei dati di massa 
19.2.2. Identificazione dei modelli comportamentali 
19.2.3. Ottimizzazione degli algoritmi per l'analisi dei dati 

19.3. Strumenti per la Visualizzazione dei Dati e il Reporting delle campagne e delle comunicazioni con l'IA 

19.3.1. Creazione di dashboards interattivo 
19.3.2. Generazione automatica di rapporti 
19.3.3. Visualizzazione predittiva dei risultati delle campagne 

19.4. Applicazione dell'IA nella ricerca di mercato 

19.4.1. Elaborazione automatica dei dati di indagine 
19.4.2. Identificazione automatica dei segmenti di pubblico 
19.4.3. Previsione delle tendenze di mercato 

19.5. Analisi predittiva nel marketing per il processo decisionale 

19.5.1. Modelli predittivi del comportamento dei consumatori 
19.5.2. Previsione delle prestazioni della campagna 
19.5.3. Adeguamento automatico dell'ottimizzazione strategica 

19.6. Segmentazione del mercato con l'IA 

19.6.1. Analisi automatizzata dei dati demografici 
19.6.2. Identificazione delle parti interessate 
19.6.3. Personalizzazione dinamica delle offerte 

19.7. Ottimizzazione della Strategia di Marketing con IA 

19.7.1. Uso dell’IA per misurare l'efficacia dei canali 
19.7.2. Regolazione automatica strategica per massimizzare i risultati 
19.7.3. Simulazione di scenari strategici 

19.8. L'IA nella misurazione del ROI di marketing 

19.8.1. Modelli di attribuzione delle conversioni 
19.8.2. Analisi del ritorno sull'investimento mediante IA 
19.8.3. Stima del Customer Lifetime Value o Valore del cliente 

19.9. Storie di successo nell'analisi dei dati con l'IA 

19.9.1. Dimostrazione attraverso casi di studio in cui l'IA ha migliorato i risultati 
19.9.2. Ottimizzazione dei costi e risorse 
19.9.3. Vantaggi competitivi e innovazione 

19.10. Sfide e considerazioni etiche nell'analisi dei dati con l'IA 

19.10.1. Pregiudizi nei dati e nei risultati 
19.10.2. Considerazioni etiche nel trattamento e nell'analisi di dati sensibili 
19.10.3. Sfide e soluzioni per rendere trasparenti i modelli di IA

Modulo 20. Vendite e lead generation con Intelligenza Artificiale 

20.1. Applicazione dell’IA nel processo di vendita 

20.1.1. Automazione delle attività di vendita 
20.1.2. Analisi del ciclo di vendita 
20.1.3. Ottimizzazione delle strategie di prezzo 

20.2. Tecniche e strumenti per la generazione di lead con l'IA 

20.2.1. Identificazione automatica dei lead 
20.2.2. Analisi del comportamento degli utenti 
20.2.3. Personalizzazione dei contenuti per il reclutamento 

20.3. Lead Scoring con l'IA 

20.3.1. Valutazione automatica della qualificazione di Leads 
20.3.2. Analisi dei lead basata sull'interazione 
20.3.3. Ottimizzazione del modello di Scoring di Leads 

20.4. L'IA nella gestione delle relazioni con i clienti 

20.4.1. Follow-up automatizzato per migliorare le relazioni con i clienti 
20.4.2. Raccomandazioni personalizzate per i clienti 
20.4.3. Automazione delle comunicazioni personalizzate 

20.5. Implementazione e storie di successo degli assistenti virtuali nelle vendite 

20.5.1. Assistenti virtuali per il supporto alle vendite 
20.5.2. Miglioramento dell'esperienza del cliente 
20.5.3. Ottimizzazione delle conversioni e chiusura delle vendite 

20.6. Previsione delle esigenze dei clienti con l'IA 

20.6.1. Analisi del comportamento d’acquisto 
20.6.2. Segmentazione dinamica delle offerte 
20.6.3. Sistemi di raccomandazione personalizzati 

20.7. Personalizzazione dell'offerta di vendita con l'IA 

20.7.1. Adattamento dinamico delle proposte commerciali 
20.7.2. Offerte comportamentali esclusive 
20.7.3. Creazione di pacchetti personalizzati 

20.8. Analisi della concorrenza con l’IA 

20.8.1. Monitoraggio automatico dei concorrenti 
20.8.2. Analisi comparativa dei prezzi automatizzata 
20.8.3. Sorveglianza competitiva predittiva 

20.9. Integrazione dell'IA negli Strumenti di Vendite 

20.9.1. Compatibilità con i Sistemi CRM 
20.9.2. Potenziamento degli strumenti di vendita 
20.9.3. Analisi predittiva nelle piattaforme di vendita 

20.10. Innovazioni e Previsioni sulle Vendite 

20.10.1. Realtà aumentata nell'esperienza di acquisto 
20.10.2. Automazione avanzata delle vendite 
20.10.3. Intelligenza emotiva nelle interazioni di vendita 

Un'esperienza di apprendimento unica, fondamentale e decisiva per potenziare il proprio sviluppo professionale e fare il salto definitivo nel futuro che porta con sé l'Intelligenza Artificiale"