L'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nel Design consente un processo creativo più innovativo e incentrato sull'utente, guidando la costante evoluzione di questo settore”

L'Intelligenza Artificiale (IA), implementata nel campo del Design, ha trasformato radicalmente il modo in cui i progetti vengono concepiti e sviluppati in questo settore. Uno dei vantaggi più straordinari risiede nell'ottimizzazione del processo creativo, dove gli algoritmi di IA possono analizzare grandi serie di dati per identificare modelli e tendenze, fornendo intuizioni preziose che ispirano il processo decisionale del Design. 

Per questo motivo, TECH offre ai designer questo Master privato può essere in Intelligenza Artificiale nel Design, una prospettiva unica che fonde olisticamente le nuove tecnologie con la realizzazione di prodotti creativi. Il suo approccio olistico non fornirà agli studenti solo conoscenze tecniche, ma toccherà anche l'etica e la sostenibilità, assicurando che gli studenti siano equipaggiati per affrontare le sfide attuali in questo campo.

Infatti, la diversità degli argomenti che verranno trattati, dalla generazione automatica di contenuti alla riduzione degli sprechi nel processo di progettazione, riflette l'ampiezza delle applicazioni dell'IA in varie discipline. Inoltre, si presterà particolare attenzione all'etica e all'impatto ambientale, il tutto con l'obiettivo di creare professionisti consapevoli e competenti. 

I contenuti del programma comprenderanno anche l'analisi dei dati per il processo decisionale nel Design, l'implementazione di sistemi IA per la personalizzazione di prodotti ed esperienze, nonché l'esplorazione di tecniche di visualizzazione avanzate e la generazione di contenuti creativi. 

In questo modo, TECH ha concepito una qualifica accademica rigorosa, che si basa sul rivoluzionario metodo Relearning. Questo approccio didattico si concentra sulla ripetizione dei principi fondamentali, assicurando una piena comprensione dei contenuti. Inoltre, l'accessibilità è un elemento chiave, poiché sarà sufficiente un dispositivo elettronico con una connessione a Internet per esplorare il materiale in qualsiasi momento, liberando lo studente dall'obbligo di frequentare fisicamente o di rispettare orari prestabiliti.

Affronterai l'integrazione dell'IA nel design, aumentando l'efficienza e la personalizzazione e aprendo le porte a nuove possibilità creative”

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

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale nel Design 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• La sua particolare enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

Dalla generazione automatica di contenuti visivi, alla previsione delle tendenze e alla collaborazione migliorata dall'IA, ti immergerai in un campo in continua evoluzione"

Il personale docente del programma comprende professionisti del settore che apportano l'esperienza del loro lavoro a questa specializzazione, oltre a specialisti riconosciuti da società di riferimento e università prestigiose.

Contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.  

Grazie all'ampia libreria di risorse multimediali offerte da TECH, approfondirai l'integrazione degli assistenti virtuali e nel'analisi emotiva dell'utente"

Affronterai la delicata linea tra etica, ambiente e tecnologie emergenti attraverso questo Master privato 100% online"

Ciò che contraddistingue questo Master privato è il suo approccio completo e all'avanguardia alla convergenza tra Design e Intelligenza Artificiale. L'inclusione di moduli come "Computational Design e AI" e "Design-User Interaction e AI" permetterà agli studenti di affrontare questioni contemporanee, dalla generazione automatica di contenuti multimediali all'adattamento contestuale nelle esperienze degli utenti. L'innovativa combinazione di competenze tecniche, come l'ottimizzazione dell'architettura dei microchip, con considerazioni etiche e ambientali, come la riduzione dei rifiuti, rende questo programma unico nel suo genere.

Accedi ad un programma unico, che abbraccerà sia la creatività che la consapevolezza etica e sostenibile nell'applicazione dell'IA nel campo del Design”

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 poda 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: 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 di una 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. 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 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 Greed

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. 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 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. 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 y L
9.10.2. Regolarizzazione a massima entropia
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. 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 arrays 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 serialità 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 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
11.10.1. 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. 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. Autoencoder, GANs 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 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 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 l'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. Applicazioni Pratiche dell'Intelligenza Artificiale nel Design 

16.1. Generazione automatica di immagini nel design grafico 

16.1.1. Concetti fondamentali della generazione di immagini 
16.1.2. Strumenti e frameworks 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 

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 per l’ottimizzazione dei colori nel design grafico 
16.7.3. Composizione automatica di elementi visivi 
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’IA 
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 design 

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’usabilità 

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 

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 
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 design 

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 IA per la valutazione dell’usabilità del design delle interfacce 

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 dell’utente per i test di usabilità 
19.3.4. Interfaccia conversazionale per il feedback degli utenti 

19.4. Ottimizzazione dei flussi editoriali con algoritmi 

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 design dei videogiochi 

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’IA 
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 

2.1.1. Coscienza ambientale nel design industriale 
2.1.2. Valutazione del ciclo di vita e design sostenibile 
2.1.3. Sfide etiche nelle decisioni di design con impatto ambientale 
2.1.4. 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 
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 

Immergiti in un programma completo e avanzato, unico nel creare professionisti altamente qualificati nell'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nel Design"