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

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 tale ragione, TECH offre ai designer questo Master privato 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 solo fornirà agli studenti 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 ideato una qualifica accademica rigorosa, che è supportata dal rivoluzionario metodo Relearning. Questo approccio educativo si concentra sulla ripetizione dei principi fondamentali, garantendo una piena comprensione dei contenuti. Inoltre, l'accessibilità è un elemento fondamentale, in quanto è sufficiente un dispositivo elettronico dotato di connessione a Internet per esplorare il materiale in qualsiasi momento, liberando lo studente dall'obbligo di frequentare fisicamente o di rispettare gli orari stabiliti.

Affronterai l'integrazione dell'IA nel Design, potenziando l'efficienza e la personalizzazione e aprendo la porta 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 
• 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"

L'obiettivo principale di questo programma è fornire agli studenti una comprensione profonda e olistica di come l'IA si intreccia con il mondo del Design. In questo modo, mira a coltivare le loro competenze tecniche e creative, consentendo loro di sviluppare e applicare algoritmi di IA in processi innovativi. Promuoverà anche una prospettiva critica ed etica sull'uso dell'IA nei progetti creativi, preparando i professionisti ad affrontare le sfide etiche e sociali emergenti. Inoltre, esplorerà la personalizzazione delle esperienze utente, la generazione di contenuti visivi e la risoluzione di problemi di Design complessi.

Sarai in grado di guidare in un ambiente in cui la sinergia tra la creatività umana e la tecnologia all'avanguardia è essenziale per l'evoluzione del Design contemporaneo"

Obiettivi generali 

• Comprendere le basi teoriche dell'Intelligenza Artificiale 
• Studiare i diversi tipi di dati e comprendere il ciclo di vita dei dati 
• Valutare il ruolo cruciale dei dati nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale 
• Approfondire la comprensione degli algoritmi e della complessità per risolvere problemi specifici 
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning 
• Analizzare l'informatica bio-ispirata e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti 
• Analizzare le attuali strategie di Intelligenza Artificiale in vari campi, identificando opportunità e sfide 
• Sviluppare le competenze necessarie per implementare gli strumenti di intelligenza artificiale nei progetti di design, che comprendono la generazione automatica di contenuti, l'ottimizzazione del design e il riconoscimento dei modelli 
• Applicare strumenti di collaborazione, sfruttando l'Intelligenza Artificiale per migliorare la comunicazione e l'efficienza dei team di progettazione 
• Incorporare gli aspetti emotivi nei progetti attraverso tecniche che si connettono efficacemente con il pubblico 
• Comprendere la simbiosi tra design interattivo e Intelligenza Artificiale per ottimizzare l'esperienza dell'utente 
• Sviluppare competenze nella progettazione adattiva, tenendo conto del comportamento degli utenti e applicando strumenti avanzati di Intelligenza Artificiale 
• Analizzare criticamente le sfide e le opportunità nell'implementazione di progetti personalizzati nell'industria utilizzando l'Intelligenza Artificiale 
• Comprendere il ruolo trasformativo dell'Intelligenza Artificiale nell'innovazione dei processi di progettazione e produzione

Obiettivi specifici  

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale  

• Analizzare l'evoluzione storica dell'Intelligenza Artificiale, dagli inizi allo stato attuale, identificando le pietre miliari e gli sviluppi principali 
• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale 
• Studiare i principi e le applicazioni degli algoritmi genetici, analizzando la loro utilità nella risoluzione di problemi complessi 
• Analizzare l'importanza di thesauri, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di IA 
• Esplorare il concetto di web semantico e la sua influenza sull'organizzazione e la comprensione delle informazioni negli ambienti digitali 

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato

• Comprendere i concetti fondamentali della statistica e la loro applicazione nell'analisi dei dati 
• Identificare e classificare i diversi tipi di dati statistici, da quelli quantitativi a quelli qualitativi 
• Analizzare il ciclo di vita dei dati, dalla generazione allo smaltimento, identificando le fasi principali 
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati 
• Studiare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta 
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzini di Dati), con particolare attenzione agli elementi e alla sua progettazione 
• Analizzare gli aspetti normativi relativi alla gestione dei dati, rispettando le normative sulla privacy e sulla sicurezza, nonché le buone pratiche  

Modulo 3. Il dato nell'Intelligenza Artificiale 

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo strumenti, tipi e fonti per l'analisi delle informazioni 
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazion 
• Studiare la struttura e le caratteristiche degli datasets, comprendendone l'importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per i modelli di Intelligenza Artificiale 
• Analizzare i modelli supervisionati e non supervisionati, compresi i metodi e la classificazione 
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale

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

• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining 
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti 
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining 
• Implementare strategie efficaci per gestire i valori mancanti nei set di dati, applicando metodi di imputazione o rimozione in base al contesto 
• Identificare e ridurre il rumore nei dati, utilizzando tecniche di filtraggio e smussamento per migliorare la qualità del set di dati 
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati in ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale 

• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi 
• Analizzare l'efficienza e la complessità degli algoritmi, applicando tecniche di analisi per valutare le prestazioni in termini di tempo e spazio 
• Studiare e applicare algoritmi di ordinamento, comprendendo le loro prestazioni e confrontando la loro efficienza in contesti diversi 
• Esplorare algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni 
• Analizzare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità nella manipolazione efficiente dei dati 
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse 
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la loro logica e le loro applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione 
• Studiare e applicare la tecnica del backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzandone l'efficacia in una varietà di scenari

Modulo 6. Sistemi intelligenti 

• Esplorare la teoria degli agenti, comprendendo i concetti fondamentali del suo funzionamento e la sua applicazione nell'Intelligenza Artificiale e nell'ingegneria del Software 
• Studiare la rappresentazione della conoscenza, compresa l'analisi delle ontologie e la loro applicazione nell'organizzazione delle informazioni strutturate 
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali 
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti 
• Studiare i ragionatori semantici, i sistemi basati sulla conoscenza e i sistemi esperti, comprendendone le funzionalità e le applicazioni nel processo decisionale intelligente

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining  

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico 
• Studiare gli alberi decisionali come modelli di apprendimento supervisionato, comprendendone la struttura e le applicazioni 
• Valutare i classificatori utilizzando tecniche specifiche per misurarne le prestazioni e l'accuratezza nella classificazione dei dati 
• Studiare le reti neurali, comprendendone il funzionamento e l'architettura per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico 
• Esplorare i metodi bayesiani e la loro applicazione nell'apprendimento automatico, comprese le reti bayesiane e i classificatori bayesiani 
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati 
• Studiare le tecniche di clustering per identificare modelli e strutture in insiemi di dati non etichettati 
• Esplorare il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e comprendere il testo 

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Padroneggiare i fondamenti dell'Apprendimento Profondo, comprendendo il suo ruolo essenziale nel Deep Learning 
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli 
• Analizzare i diversi livelli utilizzati nelle reti neurali e imparare a selezionarli in modo appropriato 
• Comprendere l'efficace collegamento di strati e operazioni per progettare architetture di reti neurali complesse ed efficienti 
• Utilizzare trainer e ottimizzatori per mettere a punto e migliorare le prestazioni delle reti neurali 
• Esplorare la connessione tra neuroni biologici e artificiali per una comprensione più approfondita della progettazione di modelli 
• Regolare gli iperparametri per la Fine Tuning delle reti neurali, ottimizzando le loro prestazioni su compiti specifici  

Modulo 9. Addestramento di reti neurali profonde 

• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde 
• Esplorare e applicare diversi ottimizzatori per migliorare l'efficienza e la convergenza dei modelli 
• Programmare il tasso di apprendimento per regolare dinamicamente il tasso di convergenza del modello 
• Comprendere e affrontare l'overfitting attraverso strategie specifiche durante l'addestramento 
• Applicare linee guida pratiche per garantire un addestramento efficiente ed efficace delle reti neurali profonde 
• Implementare Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici 
• Esplorare e applicare le tecniche di Data Augmentation per arricchire i dataset e migliorare la generalizzazione del modello 
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere problemi reali 
• Comprendere e applicare le tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione ed evitare l'overfitting nelle reti neurali profonde

Modulo 10. Personalizzazione di modelli e allenamento con TensorFlow

• Imparare i fondamenti di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di addestramento utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow 
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare in modo efficiente gli insiemi di dati 
• Implementare il formato TFRecord per memorizzare e accedere a grandi insiemi di dati in TensorFlow 
• Utilizzare i livelli di preelaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati 
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo 
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo 
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati con TensorFlow in situazioni reali

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza per la Deep Computer Vision 
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini 
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nei modelli di Deep Computer Vision con Keras 
• Analizzare varie architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro applicabilità in diversi contesti 
• Sviluppare e implementare una CNN ResNet utilizzando la libreria Keras per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello 
• Utilizzare modelli Keras pre-addestrati per sfruttare l'apprendimento per trasferimento per compiti specifici 
• Applicare tecniche di classificazione e localizzazione in ambienti di Deep Computer Vision 
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali 
• Implementare tecniche di segmentazione semantica per comprendere e classificare in modo dettagliato gli oggetti nelle immagini 

Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN) e Attenzione 

• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando Reti Neurali Ricorrenti (RNN) 
• Applicare le RNN nella classificazione delle opinioni per l'analisi del sentiment nei testi 
• Comprendere e applicare i meccanismi attenzionali nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale 
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformer  in compiti specifici di NLP 
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformer nel contesto dell'elaborazione imaging e computer vision 
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati 
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutarne l'idoneità a compiti specifici 
• Sviluppare un'applicazione pratica di NLP che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale

Modulo 13. Autoencoder, GANs e Modelli di Diffusione 

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoders, GANs e Modelli di Diffusione 
• Eseguire la PCA utilizzando un autoencoder lineare incompleto per ottimizzare la rappresentazione dei dati 
• Implementare e comprendere il funzionamento degli autoencoder impilati 
• Esplorare e applicare gli autoencoder convoluzionali per un'efficiente rappresentazione visiva dei dati 
• Analizzare e applicare l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione dei dati 
• Generare immagini di moda dal dataset MNIST utilizzando gli Autoencoders 
• Comprendere il concetto di reti avversarie generative (GAN) e di Modelli di Diffusione 
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e delle GAN nella generazione dei dati

Modulo 14. Informatica bio-ispirata   

• Introdurre i concetti fondamentali del bio-inspired computing 
• Esplorare gli algoritmi di adattamento sociale come approccio chiave nel bio-inspired computing 
• Analizzare le strategie di esplorazione e sfruttamento dello spazio negli algoritmi genetici 
• Esaminare modelli di calcolo evolutivo nel contesto dell'ottimizzazione  
• Continuare l'analisi dettagliata dei modelli di calcolo evolutivo  
• Applicare la programmazione evolutiva a problemi specifici di apprendimento 
• Affrontare la complessità dei problemi multi-obiettivo nell'ambito della computazione bio-ispirata 
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo del bio-inspired computing  
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni 

• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari 
• Analizzare le implicazioni dell'intelligenza artificiale nella fornitura di servizi sanitari 
• Identificare e valutare i rischi associati all'uso dell'IA nel settore sanitario 
• Valutare i rischi potenziali associati all'uso dell'IA nell'industria 
• Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività 
• Progettare soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi nella pubblica amministrazione 
• Valutare l'implementazione delle tecnologie di IA nel settore dell'istruzione 
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale nel settore forestale e agricolo per migliorare la produttività 
• Ottimizzare i processi delle risorse umane attraverso l'uso strategico dell'intelligenza artificiale  

Modulo 16. Design computazionale e IA

• Applicare strumenti di collaborazione, sfruttando l'intelligenza artificiale per migliorare la comunicazione e l'efficienza dei team di Design 
• Incorporare gli aspetti emotivi nei progetti attraverso tecniche che si connettono efficacemente con il pubblico, esplorando come l'IA può influenzare la percezione emotiva del Design 
• Padroneggiare strumenti e framework specifici per l'applicazione dell'IA nel design, come le GAN (Generative Adversarial Networks) e altre librerie pertinenti 
• Utilizzare l'IA per generare automaticamente immagini, illustrazioni e altri elementi visivi  
• Implementare tecniche di IA per analizzare i dati relativi al design, come il comportamento di navigazione e il feedback degli utenti 

Modulo 17. Interazione Design-Utente e IA 

• Comprendere la simbiosi tra Interactive Design e AI per ottimizzare l'esperienza dell'utente 
• Sviluppare competenze nella progettazione adattiva, tenendo conto del comportamento degli utenti e applicando strumenti avanzati di IA 
• Analizzare criticamente le sfide e le opportunità nell'implementazione del design personalizzato nell'industria utilizzando l'IA 
• Utilizzare algoritmi di IA predittivi per anticipare le interazioni degli utenti, consentendo risposte progettuali proattive ed efficienti 
• Sviluppare sistemi di raccomandazione basati sull'IA che suggeriscano agli utenti contenuti, prodotti o azioni rilevanti 

Modulo 18. Innovazione nei processi di Design e IA 

• Comprendere il ruolo trasformativo dell'IA nell'innovazione dei processi di Design e produzione 
• Implementare strategie di personalizzazione di massa nella produzione utilizzando l'intelligenza artificiale, adattando i prodotti alle esigenze individuali 
• Applicare tecniche di IA per ridurre al minimo gli sprechi nel processo di progettazione, contribuendo a pratiche più sostenibili 
• Sviluppare competenze pratiche per applicare le tecniche di IA al miglioramento dei processi industriali e di Design 
• Incoraggiare la creatività e l'esplorazione durante i processi di Design, utilizzando l'IA come strumento per generare soluzioni innovative 

Modulo 19. Tecnologie applicate al Design e all'IA

• Migliorare la comprensione globale e le abilità pratiche per sfruttare le tecnologie avanzate e l'Intelligenza Artificiale in vari aspetti del Design 
• Comprendere l'integrazione strategica delle tecnologie emergenti e dell'IA nel campo del Design 
• Applicare tecniche di ottimizzazione dell'architettura dei microchip utilizzando la IA per migliorare le prestazioni e l'efficienza 
• Utilizzare in modo appropriato gli algoritmi per la generazione automatica di contenuti multimediali, arricchendo la comunicazione visiva nei progetti editoriali 
• Implementare le conoscenze e le competenze acquisite durante questo programma in progetti reali che coinvolgono le tecnologie e l'IA nel Design 

Modulo 20. Etica e ambiente nel Design e nell'IA

• Comprendere i principi etici legati al Design e all'Intelligenza Artificiale, coltivando una consapevolezza etica nel processo decisionale 
• Concentrarsi sull'integrazione etica delle tecnologie, come il riconoscimento delle emozioni, garantendo esperienze immersive che rispettino la privacy e la dignità dell'utente 
• Promuovere la responsabilità sociale e ambientale nella progettazione di videogiochi e nell'industria in generale, considerando gli aspetti etici nella rappresentazione e nel gameplay 
• Generare pratiche sostenibili nei processi di progettazione, dalla riduzione dei rifiuti all'integrazione di tecnologie responsabili, contribuendo alla conservazione dell'ambiente 
• Analizzare il modo in cui le tecnologie di IA possono influenzare la società, considerando le strategie per mitigare i loro possibili impatti negativi 

Sfrutterai il potenziale dell'IA per ottimizzare i processi creativi e creare soluzioni di Design innovative e responsabili"