Grazie a questo Master semipresenziale, integrerai algoritmi intelligenti nel tuo lavoro di progettazione, accedendo a un'analisi più approfondita dei dati, automatizzando compiti ripetitivi e generando soluzioni innovative”

L'intelligenza artificiale (IA) offre ai designer un'ampia gamma di strumenti e funzionalità per migliorare la loro creatività ed efficienza. Dalla generazione automatica di progetti all'ottimizzazione dei processi, l'intelligenza artificiale offre l'opportunità di esplorare nuove frontiere e soluzioni innovative. Inoltre, facilita la personalizzazione e il rapido adattamento alle mutevoli esigenze del mercato, consentendo ai designer di concentrarsi sull'espressione creativa e sulla creazione di esperienze utente significative.

È così che è nato questo Master semipresenziale, in cui i designer applicheranno strumenti di collaborazione basati sull'intelligenza artificiale, migliorando la comunicazione e l'efficienza dei team di progettazione. Inoltre, si parlerà di come incorporare gli aspetti emotivi nei progetti utilizzando tecniche che si connettono efficacemente con il pubblico e di come l'intelligenza artificiale possa influenzare la percezione emotiva del design.

Si approfondirà inoltre l'interazione tra design e utente attraverso l'intelligenza artificiale, sviluppando competenze nel design adattivo e analizzando criticamente le sfide e le opportunità nell'implementazione di progetti personalizzati. Inoltre, verranno utilizzati algoritmi predittivi per anticipare le interazioni degli utenti e sviluppare sistemi di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale, consentendo esperienze utente più personalizzate ed efficienti.

Infine, verrà affrontata l'innovazione dei processi di progettazione attraverso l'intelligenza artificiale, dalla personalizzazione di massa dei prodotti all'applicazione di tecniche per ridurre al minimo gli sprechi e incoraggiare la creatività nella progettazione. I professionisti acquisiranno anche competenze pratiche per utilizzare l'IA come strumento per generare soluzioni innovative e sostenibili.

Pertanto, questo Master semipresenziale includerà uno stage in una prestigiosa azienda internazionale. Per 3 settimane, i professionisti si uniranno a un team di lavoro multidisciplinare per svolgere compiti legati a progetti creativi e di design. Va sottolineato che, in questa fase, saranno accompagnati da un tutor specializzato, che rafforzerà la loro padronanza dei contenuti attraverso l'uso degli strumenti più all'avanguardia in questo settore.

Integrerai l'Intelligenza Artificiale nei tuoi progetti, sfruttando vantaggi tangibili per promuovere l'innovazione e l'eccellenza nella tua professione. Cosa aspetti a iscriverti?"

Questo Master semipresenziale in Intelligenza Artificiale nel Design ha il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di oltre 100 casi pratici presentati da professionisti del design specializzati nell’uso dell’Intelligenza Artificiale professori universitari con una vasta esperienza nel settore
• Contenuti grafici, schematici e prettamente pratici che forniscono informazioni tecniche riguardo alle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet
• Inoltre, potrai fare un tirocinio presso una delle migliori aziende del settore

Svolgerai un tirocinio intensivo di 3 settimane in un'istituzione prestigiosa per acquisire le conoscenze e le competenze essenziali per la crescita personale e professionale”

In questa proposta di Master, di carattere professionalizzante e in modalità semipresenziale, il programma è rivolto all'aggiornamento dei professionisti del design che svolgono la loro attività in aziende del settore che richiedono un alto livello di specializzazione. I contenuti sono basati sulle ultime evidenze scientifiche e orientati in modo didattico per integrare il sapere teorico nella pratica dell'Intelligenza Artificiale nel Design. Gli elementi teorico-pratici agevoleranno l'aggiornamento delle conoscenze e consentiranno di prendere decisioni nella gestione dei progetti.

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 lo specialista 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.

Imparerai a conoscere strumenti specifici, come le reti avversarie generative (GAN), essenziali per automatizzare la generazione di elementi visivi e ottimizzare i processi creativi"

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Questo corso è composto da 20 moduli specializzati, che forniranno ai progettisti le competenze necessarie per gestire gli strumenti di intelligenza artificiale e utilizzarli nei loro processi di progettazione. A tal fine, il programma approfondirà temi essenziali, tra cui Data Mining, Machine Learning, Reti neurali o personalizzazione dei modelli e addestramento con TensorFlow. In questo modo, gli studenti potranno implementare questi strumenti tecnologici nei loro progetti per compiti quali la personalizzazione dell'esperienza dell'utente.

Padroneggerai linguaggi di programmazione, come TensorFlow, per implementare modelli di Intelligenza Artificiale nel Design. Fallo con la garanzia di qualità di TECH!”

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 Minimax e potatura 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. Chatbot 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
 2.3.3 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 (data warehouse)

 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 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 e 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 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 miscela (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 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 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. Il 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 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 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. Apprendimento profondo

 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 delle 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 livellamento

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 ipotes

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 di modelli 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 l’addestramento 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 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 Dataset

 10.9.1 Utilizzo di TensorFlow Dataset per la serialità dei dati
 10.9.2 Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Dataset
 10.9.3 Uso di TensorFlow Dataset per l’addestramento 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-addestramento 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 Transformer

 12.6.1. Uso della libreria di Transformer di Hugging Face
 12.6.2 Applicazione dei modelli Transformers per la visione
 12.6.3 Vantaggi dei modelli Transformer

 12.7. Transformer per la visione 

 12.7.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformer
 12.7.2 Elaborazione dei dati di immagine
 12.7.3 Addestramento dei modelli Transformer per la visione

 12.8. Libreria di Transformerdi Hugging Face

 12.8.1. Utilizzo dei modelli Transformer per l'elaborazione del linguaggio naturale
 12.8.2 Applicazione della libreria di Transformerdi Hugging Face
 12.8.3 Vantaggi della libreria di Transformerdi Hugging Face

 12.9. Altre Librerie di Transformer: Confronto

 12.9.2 Uso di altre librerie di Transformer
 12.9.3 Vantaggi delle altre librerie di Transformer

 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 Transformer 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. Bio-inspired computing

 14.1. Introduzione al bio-inspired computing
 

14.1.1 Introduzione al bio-inspired computing

 14.2. Algoritmi di adattamento sociale

 14.2.1 Bio-inspired computing 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 calcolo evolutivo (I)

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

 14.6. Modelli di calcolo 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 ai 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 nell’industria

 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. Istruzione

 15.8.1 Implicazioni dell'IA nell’istruzione: 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 nella silvicoltura e nell’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 Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: 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. Applicazioni Pratiche dell'Intelligenza Artificiale nel Design 

16.1. Generazione automatica di immagini nella progettazione grafica con Wall-e, Adobe Firefly e Stable Diffusion 

16.1.1 Concetti fondamentali della generazione di immagini 
16.1.2 Strumenti e framework per la generazione grafica automatica 
16.1.3 Impatto sociale e culturale del design generativo 
16.1.4 Tendenze attuali del settore e sviluppi e applicazioni future 

16.2. Personalizzazione dinamica delle interfacce utente grazie all'IA 

16.2.1 Principi di personalizzazione UI/UX 
16.2.2 Algoritmi di raccomandazione nella personalizzazione delle interfacce 
16.2.3 Esperienza utente e feedback continuo 
16.2.4 Implementazione pratica in applicazioni reali 

16.3. Design generativo: Applicazioni nell'industria e nell'arte 

16.3.1 Fondamenti del design generativo 
16.3.2 Design generativo nell'industria 
16.3.3 Design generativo nell'arte contemporanea 
16.3.4 Sfide e sviluppi futuri del design generativo 

16.4. Creazione automatica di layout case editrici con algoritmi 

16.4.1 Principi di layout pubblicazione automatica 
16.4.2 Algoritmi di distribuzione dei contenuti 
16.4.3 Ottimizzazione degli spazi e delle proporzioni nella progettazione editoriale 
16.4.4 Automazione del processo di revisione e adeguamento 

16.5. Generazione procedurale di videogiochi con PCG

16.5.1 Introduzione alla generazione procedurale nei videogiochi 
16.5.2 Algoritmi per la creazione automatica di livelli e ambienti 
16.5.3 Narrazione procedurale e ramificazione nei videogiochi 
16.5.4 Impatto della generazione procedurale sull'esperienza del giocatore 

16.6. Riconoscimento di pattern in loghi con Machine Learning

16.6.1 Nozioni di base sul riconoscimento dei modelli nel design grafico 
16.6.2 Implementazione dei modelli di Machine Learning per l'identificazione del logo 
16.6.3 Applicazioni pratiche nella progettazione grafica 
16.6.4 Considerazioni legali ed etiche nel riconoscimento dei loghi 

16.7. Ottimizzazione dei colori e delle composizioni con l'IA 

16.7.1 Psicologia del colore e composizione visiva 
16.7.2 Algoritmi di ottimizzazione del colore nella progettazione grafica con la Adobe Color Wheel e Coolors 
16.7.3 Composizione automatica di elementi visivi con Framer, Canva e RunwayML 
16.7.4 Valutazione dell'impatto dell'ottimizzazione automatica sulla percezione dell'utente 

16.8. Analisi predittiva delle tendenze visive nel design 

16.8.1 Raccolta dei dati e tendenze attuali 
16.8.2 Modelli di Machine Learning per la previsione delle tendenze 
16.8.3 Implementazione di strategie proattive di design 
16.8.4 Principi di utilizzo dei dati e delle previsioni nel design 

16.9. Collaborazione assistita dall'intelligenza artificiale nei team di design 

16.9.1 Collaborazione uomo-IA nei progetti di design 
16.9.2 Piattaforme e strumenti per la collaborazione assistita dall'intelligenza artificiale (Adobe Creative Cloud e Sketch2React) 
16.9.3 Migliori pratiche di integrazione delle tecnologie assistite dall'IA 
16.9.4 Prospettive future della collaborazione tra uomo e IA nel design 

16.10. Strategie per il successo dell'integrazione dell'IA nel design 

16.10.1 Identificazione delle esigenze di progettazione risolvibili con l'IA 
16.10.2 Valutazione delle piattaforme e degli strumenti disponibili 
16.10.3 Integrazione efficace nei progetti di design 
16.10.4 Ottimizzazione continua e adattabilità 

Modulo 17. Interazione Design-Utente e IA 

17.1. Suggerimenti per il design comportamentale contestuale 

17.1.1 Comprendere il comportamento dell'utente nel design 
17.1.2 Sistemi di suggerimenti contestuali basati sull'IA 
17.1.3 Strategie per garantire la trasparenza e il consenso degli utenti 
17.1.4 Tendenze e possibili miglioramenti nella personalizzazione comportamentale 

17.2. Analisi predittiva delle interazioni degli utenti 

17.2.1 Importanza dell'analisi predittiva nelle interazioni tra utente e progetto 
17.2.2 Modelli di Machine Learning per la previsione delle comportamento degli utenti 
17.2.3 Integrare l'analisi predittiva nel design dell'interfaccia utente 
17.2.4 Sfide e dilemmi nell'analisi predittiva 

17.3. Design adattivo a diversi dispositivi con IA 

17.3.1 Principi di design adattivo dei dispositivi 
17.3.2 Algoritmi di adattamento dei contenuti 
17.3.3 Ottimizzazione dell'interfaccia per esperienze mobili e desktop 
17.3.4 Sviluppi futuri del design adattivo con le tecnologie emergenti 

17.4. Generazione automatica di personaggi e nemici nei videogiochi 

17.4.1 La necessità della generazione automatica nello sviluppo di videogiochi 
17.4.2 Algoritmi per la generazione di personaggi e nemici 
17.4.3 Personalizzazione e adattabilità dei personaggi generati automaticamente 
17.4.4 Esperienze di sviluppo: Sfide e lezioni apprese 

17.5. Migliorare la IA dei personaggi di gioco 

17.5.1 Importanza dell'intelligenza artificiale nei personaggi dei videogiochi 
17.5.2 Algoritmi per migliorare il comportamento dei personaggi 
17.5.3 Adattamento e apprendimento continuo dell'IA nei giochi 
17.5.4 Sfide tecniche e creative nel miglioramento dell'IA dei personaggi 

17.6. Design personalizzato nell'industria: Sfide e opportunità 

17.6.1 Trasformare il design industriale con la personalizzazione 
17.6.2 Tecnologie abilitanti per il design personalizzato 
17.6.3 Sfide nell'attuazione del design personalizzato su scala 
17.6.4 Opportunità di innovazione e differenziazione competitiva 

17.7. Design per la sostenibilità attraverso l'IA 

17.7.1 Analisi del ciclo di vita e tracciabilità con l'intelligenza artificiale 
17.7.2 Ottimizzazione dei materiali riciclabili 
17.7.3 Miglioramento dei processi sostenibili 
17.7.4 Sviluppo di strategie e progetti pratici 

17.8. Integrazione degli assistenti virtuali nelle interfacce di progettazione con Adobe Sensei, Figma e AutoCAD 

17.8.1 Ruolo degli assistenti virtuali nel design interattivo 
17.8.2 Sviluppo di assistenti virtuali specializzati nel design 
17.8.3 Interazione naturale con gli assistenti virtuali nei progetti di design 
17.8.4 Sfide di implementazione e miglioramento continuo 

17.9. Analisi continua dell'esperienza utente per il miglioramento 

17.9.1 Ciclo di miglioramento continuo nel design dell'interazione 
17.9.2 Strumenti e metriche per l'analisi continua 
17.9.3 Iterazione e adattamento nell'esperienza utente 
17.9.4 Garantire la privacy e la trasparenza nel trattamento dei dati sensibili

 17.10. Applicazione di tecniche di IA per il miglioramento dell'usability 

17.10.1 Intersezione tra IA e usabilità 
17.10.2 Analisi del sentiment ed esperienza dell'utente (UX) 
17.10.3 Personalizzazione dinamica dell'interfaccia 
17.10.4 Ottimizzazione del flusso di lavoro e navigazione 

Modulo 18. Innovazione del processo di Design e IA 

18.1. Ottimizzazione dei processi produttivi con simulazioni IA 

18.1.1 Introduzione all'ottimizzazione dei processi produttivi 
18.1.2 Simulazioni di IA per l'ottimizzazione della produzione 
18.1.3 Sfide tecniche e operative nell'implementazione delle simulazioni di IA 
18.1.4 Prospettive future: I progressi nell'ottimizzazione dei processi con l'IA 

18.2. Creazione di prototipi virtuali: Sfide e benefici 

18.2.1 Importanza della prototipazione virtuale nel design 
18.2.2 Strumenti e tecnologie per la prototipazione virtuale 
18.2.3 Sfide nella prototipazione virtuale e strategie di superamento 
18.2.4 Impatto sull'innovazione e sull'agilità del design 

18.3. Design generativo: Applicazioni nell'industria e nella creazione artistica 

18.3.1 Architettura e pianificazione urbana 
18.3.2 Design della moda e dei tessuti 
18.3.3 Design di materiali e texture 
18.3.4 Automazione nel design grafico 

18.4. Analisi dei materiali e delle prestazioni mediante intelligenza artificiale 

18.4.1 Importanza dell'analisi dei materiali e delle prestazioni nel design 
18.4.2 Algoritmi di intelligenza artificiale per l'analisi dei materiali 
18.4.3 Impatto sull'efficienza e sulla sostenibilità del design 
18.4.4 Sfide di implementazione e applicazioni future 

18.5. Personalizzazione di massa nella produzione industriale 

18.5.1 Trasformazione della produzione attraverso la personalizzazione di massa 
18.5.2 Tecnologie abilitanti per la personalizzazione di massa 
18.5.3 Sfide logistiche e di scala nella personalizzazione di massa 
18.5.4 Impatto economico e opportunità di innovazione 

18.6. Strumenti di progettazione assistiti dall'intelligenza artificiale. Fotor e Snappa 

18.6.1 Design assistito dalla generazione GAN (reti generative avversarie) 
18.6.2 Generazione collettiva di idee 
18.6.3 Generazione consapevole del contesto 
18.6.4 Esplorazione di dimensioni creative non lineari 

18.7. Design collaborativo uomo-robot in progetti innovativi 

18.7.1 Integrazione di robot in progetti di design innovativi 
18.7.2 Strumenti e piattaforme per la collaborazione uomo-robot (ROS, OpenAI Gym e Azure Robotics) 
18.7.3 Sfide nell'integrazione dei robot nei progetti creativi 
18.7.4 Prospettive future nel design collaborativo con le tecnologie emergenti 

18.8. Manutenzione predittiva dei prodotti: Approccio IA 

18.8.1 Importanza della manutenzione predittiva per estendere la durata di vita dei prodotti 
18.8.2 Modelli di Machine Learning per la manutenzione predittiva 
18.8.3 Applicazione pratica in vari settori industriali 
18.8.4 Valutazione dell'accuratezza e dell'efficienza di questi modelli in contesti industriali 

18.9. Generazione automatica di caratteri tipografici e stili visivi 

18.9.1 Fondamenti della generazione automatica nella progettazione di caratteri tipografici 
18.9.2 Applicazioni pratiche nella progettazione grafica e nella comunicazione visiva 
18.9.3 Design collaborativo assistito dall'IA nella creazione di caratteri tipografici 
18.9.4 Esplorazione di stili e tendenze automatiche 

18.10. Integrazione IoT per il monitoraggio dei prodotti in tempo reale 

18.10.1 Trasformazione con l'integrazione dell'IoT nel design del prodotto 
18.10.2 Sensori e dispositivi IoT per il monitoraggio in tempo reale 
18.10.3 Analisi dei dati e processo decisionale basato sull'IoT  
18.10.4 Sfide nell'implementazione e applicazioni future dell'IoT nel design 

Modulo 19. Tecnologie applicate al Design e IA

19.1. Integrazione degli assistenti virtuali nelle interfacce di progettazione con Dialogflow, Microsoft Bor Framerowk e Rasa 

19.1.1 Ruolo degli assistenti virtuali nel design interattivo 
19.1.2 Sviluppo di assistenti virtuali specializzati nel design 
19.1.3 Interazione naturale con gli assistenti virtuali nei progetti di design 
19.1.4 Sfide di implementazione e miglioramento continuo 

19.2. Rilevamento e correzione automatica degli errori visivi con IA 

19.2.1 Importanza del rilevamento e della correzione automatica degli errori visivi 
19.2.2 Algoritmi e modelli per il rilevamento degli errori visivi 
19.2.3 Strumenti di correzione automatica nel design visivo 
19.2.4 Sfide nel rilevamento e nella correzione automatica e strategie per superarle 

19.3. Strumenti di intelligenza artificiale per la valutazione dell'usability dei progetti di interfaccia (EyeQuant, Lookback e Mouseflow) 

19.3.1 Analisi dei dati di interazione con modelli di apprendimento automatico 
19.3.2 Generazione automatica di rapporti e raccomandazioni 
19.3.3 Simulazioni virtuali di utenti per test di usabilità con Bootpress, Botium e Rasa 
19.3.4 Interfaccia conversazionale per il feedback degli utenti 

19.4. Ottimizzazione dei flussi editoriali con algoritmi che utilizzano Chat GPT, Bing, WriteSonic e Jasper 

19.4.1 Importanza dell'ottimizzazione dei flussi di lavoro editoriali 
19.4.2 Algoritmi per l'automazione e l'ottimizzazione editoriale 
19.4.3 Strumenti e tecnologie per l'ottimizzazione editoriale 
19.4.4 Sfide di implementazione e miglioramento continuo dei flussi di lavoro editoriali 

19.5. Simulazioni realistiche nel game design con TextureLab e Leonardo

 19.5.1 Importanza delle simulazioni realistiche nell'industria dei videogiochi 
19.5.2 Modellazione e simulazione di elementi realistici nei videogiochi 
19.5.3 Tecnologie e strumenti per le simulazioni realistiche nei videogiochi 
19.5.4 Sfide tecniche e creative nelle simulazioni realistiche nei videogiochi 

19.6. Generazione automatica di contenuti multimediali nel design editoriale 

19.6.1 Trasformazione con generazione automatica di contenuti multimediali 
19.6.2 Algoritmi e modelli per la generazione automatica di contenuti multimediali 
19.6.3 Applicazioni pratiche nei progetti editoriali 
19.6.4 Sfide e tendenze future nella generazione automatica di contenuti multimediali 

19.7. Design adattivo e predittivo basato sui dati dell'utente 

19.7.1 Importanza del design adattivo e predittivo nell'esperienza dell'utente 
19.7.2 Raccolta e analisi dei dati degli utenti per il design adattivo 
19.7.3 Algoritmi per il design adattivo e predittivo 
19.7.4 Integrazione del design adattivo in piattaforme e applicazioni 

19.8. Integrazione di algoritmi per migliorare l'usabilità 

19.8.1 Segmentazione e modelli comportamentali 
19.8.2 Rilevamento dei problemi di usabilità 
19.8.3 Adattabilità ai cambiamenti delle preferenze degli utenti 
19.8.4 Test a/b automatizzati e analisi dei risultati 

19.9. Analisi continua dell'esperienza utente per un miglioramento iterativo 

19.9.1 Importanza del feedback continuo nell'evoluzione di prodotti e servizi 
19.9.2 Strumenti e metriche per l'analisi continua 
19.9.3 Casi di studio che dimostrano i miglioramenti sostanziali ottenuti con questo approccio 
19.9.4 Gestione dei dati sensibili 

19.10. Collaborazione assistita dall'IA nei team editoriali 

19.10.1 Trasformazione della collaborazione assistita dall'IA nei team editoriali 
19.10.2 Strumenti e piattaforme per la collaborazione assistita dall'intelligenza artificiale (Grammarly, Yoast SEO e Quillionz) 
19.10.3 Sviluppo di assistenti virtuali specializzati per l'editing  
19.10.4 Sfide nell'implementazione e applicazioni future della collaborazione assistita dall'IA 

Modulo 20. Etica e ambiente nel Design e IA  

20.1. Impatto ambientale nel design industriale: Approccio etico 

20.1.1 Coscienza ambientale nel design industriale 
20.1.2 Valutazione del ciclo di vita e design sostenibile 
20.1.3. Sfide etiche nelle decisioni di design con impatto ambientale 
20.1.4 Innovazioni sostenibili e tendenze future 

20.2. Migliorare l'accessibilità visiva nel design grafico responsivo 

20.2.1 L'accessibilità visiva come priorità etica nel design grafico 
20.2.2 Strumenti e pratiche per migliorare l'accessibilità visiva (Google LightHouse e Microsoft Accessibility Insights) 
20.2.3 Sfide etiche nell'implementazione dell'accessibilità visiva 
20.2.4 Responsabilità professionale e miglioramenti futuri dell'accessibilità visiva 

20.3. Riduzione dei rifiuti nel processo di design: Sfide sostenibili 

20.3.1 Importanza della riduzione dei rifiuti nel design 
20.3.2 Strategie per la riduzione dei rifiuti nelle diverse fasi di design 
20.3.3 Sfide etiche nell'implementazione delle pratiche di riduzione dei rifiuti 
20.3.4 Impegni aziendali e certificazioni sostenibili 

20.4. Analisi del sentimento nella creazione di contenuti editoriali: Considerazioni etiche 

20.4.1 Sentiment analysis ed etica nei contenuti editoriali 
20.4.2 Algoritmi di sentiment analysis e decisioni etiche 
20.4.3 Impatto sull'opinione pubblica 
20.4.4 Sfide dell'analisi del sentiment e implicazioni future 

20.5. Integrazione del riconoscimento delle emozioni per esperienze immersive  

20.5.1 Etica nell'integrazione del riconoscimento delle emozioni nelle esperienze immersive 
20.5.2 Tecnologie di riconoscimento delle emozioni 
20.5.3 Sfide etiche nella creazione di esperienze immersive consapevoli delle emozioni 
20.5.4 Prospettive future ed etica nello sviluppo di esperienze immersive 

20.6. Etica nel design dei videogiochi: Implicazioni e decisioni 

20.6.1 Etica e responsabilità nel design dei videogiochi 
20.6.2 Inclusione e diversità nei videogiochi: Decisioni etiche 
20.6.3 Microtransazioni e monetizzazione etica nei videogiochi 
20.6.4 Sfide etiche nello sviluppo di narrazioni e personaggi nei videogiochi 

20.7. Design responsabile: Considerazioni etiche e ambientali nell'industria 

20.7.1 Approccio etico al design responsabile 
20.7.2 Strumenti e metodi per il design responsabile 
20.7.3 Sfide etiche e ambientali nell'industria del design 
20.7.4 Impegni aziendali e certificazioni di design responsabile 

20.8. Etica nell'integrazione dell'IA nelle interfacce utente 

20.8.1 Esplorazione del modo in cui l'intelligenza artificiale nelle interfacce utente solleva sfide etiche 
20.8.2 Trasparenza e spiegabilità nei sistemi di interfaccia utente con l'IA 
20.8.3 Sfide etiche nella raccolta e nell'uso dei dati delle interfacce utente 
20.8.4 Prospettive future sull'etica delle interfacce utente di IA 

20.9. Sostenibilità nell'innovazione del processo di Design 

20.9.1 Riconoscimento dell'importanza della sostenibilità nell'innovazione del processo di design 
20.9.2 Sviluppo di processi sostenibili e processi decisionali etici 
20.9.3 Sfide etiche nell'adozione di tecnologie innovative 
20.9.4 Impegni aziendali e certificazioni di sostenibilità nei processi di design 
20.10. Aspetti etici nell'applicazione delle tecnologie nel design 

20.10.1 Decisioni etiche nella selezione e nell'applicazione delle tecnologie di design 

20.10.2 Etica nel design di esperienze utente con tecnologie avanzate 
20.10.3 Intersezioni tra etica e tecnologie nel design 
20.10.4 Tendenze emergenti e ruolo dell'etica nella direzione futura del design con le tecnologie avanzate

Questo programma ti consentirà di sviluppare modelli di Intelligenza Artificiale utilizzando tecniche di Computer Vision, per affrontare problemi specifici nel campo del Design”