L'IA nell'Educazione favorisce l'apprendimento adattivo e incentrato sullo studente, promuovendo un ambiente di apprendimento più efficace e arricchente. Iscriviti subito!” 

L'applicazione dell'Intelligenza Artificiale (AI) nell'educazione è emersa come uno strumento inestimabile, rivoluzionando il modo in cui gli studenti accedono alla conoscenza e il modo in cui gli educatori gestiscono il processo di insegnamento. La personalizzazione dell'apprendimento è diventata più accessibile grazie ad algoritmi intelligenti, che adattano i contenuti educativi in base alle esigenze individuali. Questo non solo massimizza l'efficienza, ma affronta anche le differenze di ritmo e stile di apprendimento. 

Per tale ragione, TECH ha sviluppato questomaster privato in Intelligenza Artificiale nell’Educazione , che affronterà non solo gli aspetti più tecnici dell'IA, ma anche le considerazioni etiche, legali e sociali associate. Inoltre, l'attenzione pratica allo sviluppo di progetti di IA in classe doterà gli insegnanti di competenze tangibili per un'implementazione efficace nei contesti educativi.  

Lo studente analizzerà la pratica didattica con l'IA generativa, evidenziando l'attenzione alla personalizzazione dell'apprendimento e al miglioramento continuo, aspetti chiave per l'adattabilità nel processo educativo. Infine, verranno analizzate le tendenze emergenti nell'IA per l'istruzione, assicurando che i partecipanti siano consapevoli delle ultime innovazioni nella tecnologia educativa. 
In questo modo, il programma fornirà una combinazione equilibrata di conoscenze tecniche, competenze pratiche e una prospettiva etica e riflessiva, posizionandosi come leader nella formazione di professionisti in grado di affrontare le sfide e le opportunità dell'IA nell'istruzione. 

Pertanto, TECH ha ideato una specializzazione completa che si basa sulla metodologia Relearning. Questa modalità educativa si concentra sulla ripetizione dei concetti essenziali per garantire una comprensione ottimale. Inoltre, l'accessibilità è fondamentale, in quanto sarà sufficiente un dispositivo elettronico con una connessione a Internet per accedere ai contenuti in qualsiasi momento, eliminando così la necessità di partecipare di persona o di adattarsi a orari prestabiliti.

L'IA facilita il feedback istantaneo, consentendo agli insegnanti di identificare le aree di miglioramento e di fornire un supporto personalizzato"   

 

Questo master privato in Intelligenza Artificiale nell’Educazione 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 nell’Educazione 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni teoriche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi è posta 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 portatile provvisto da una connessione internet 

Gestirai progetti di IA in classe, dalla programmazione con l'apprendimento automatico all'uso nei videogiochi e nella robotica"   

 

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 a questo programma in modalità 100% online, integrerai gli strumenti di IA generativa nella pianificazione, nell'implementazione e nella valutazione delle attività educative"

Imparerai a conoscere le tecnologie IA all'avanguardia, come la Realtà Aumentata/Virtuale, grazie all'ampia biblioteca di risorse multimediali"

L'obiettivo principale di questo programma è quello di dotare gli insegnanti delle competenze e delle conoscenze necessarie per guidare la trasformazione educativa del futuro. Unendo il potente strumento dell'Intelligenza Artificiale alla pedagogia moderna, questo master privato consentirà agli studenti di creare ambienti di apprendimento personalizzati, di promuovere l'innovazione in classe e di sviluppare strategie educative adattive. Con un approccio olistico, padroneggeranno le applicazioni dell'IA per ottimizzare il processo di insegnamento-apprendimento, preparandosi ad affrontare le sfide contemporanee e a coltivare un'istruzione più inclusiva, efficiente e rilevante per le generazioni a venire. 

Scegli TECH! Darai alla tua carriera la spinta necessaria e diventerai un professionista specializzato nell'innovazione tecnologica"  

 

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 
• Comprendere i principi etici fondamentali relativi all'applicazione dell'IA nei contesti educativi 
• Analizzare l'attuale quadro legislativo e le sfide associate all'implementazione dell'IA nei contesti educativi 
• Incoraggiare la progettazione e l'utilizzo responsabile di soluzioni di IA nei contesti educativi, considerando la diversità culturale e l'equità di genere 
• Fornire una comprensione approfondita delle basi teoriche dell'IA, tra cui l'apprendimento automatico, le reti neurali e l'elaborazione del linguaggio naturale 
• Comprendere le applicazioni e l'impatto dell'IA nell'insegnamento e nell'apprendimento, valutando criticamente i suoi usi attuali e potenziali 

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 best practice 

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 insiemi di dati, 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 delle immagini e della 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. Analisi dei dati e applicazione di tecniche di IA per la personalizzazione educativa 

• Applicare l'IA nell'analisi e nella valutazione dei dati educativi per promuovere il miglioramento continuo nei contesti educativi 
• Definire indicatori di performance basati su dati educativi per misurare e migliorare i risultati degli studenti 
• Implementare tecnologie e algoritmi di intelligenza artificiale per eseguire analisi predittive sui dati relativi ai risultati accademici 
• Eseguire diagnosi personalizzate delle difficoltà di apprendimento attraverso l'analisi dei dati dell'intelligenza artificiale, identificando particolari esigenze educative e progettando interventi specifici 
• Affrontare la sicurezza e la privacy nel trattamento dei dati educativi quando si applicano gli strumenti di IA, garantendo la conformità normativa ed etica 

Modulo 17. Sviluppo di progetti di Intelligenza Artificiale in classe 

• Pianificare e progettare progetti educativi che integrino efficacemente l'IA negli ambienti educativi, padroneggiando strumenti specifici per il suo sviluppo 
• Elaborare strategie efficaci per implementare progetti di IA in ambienti di apprendimento, integrandoli in materie specifiche per arricchire e migliorare il processo educativo 
• Sviluppare progetti educativi applicando l'apprendimento automatico per migliorare l'esperienza di apprendimento, integrando l'IA nella progettazione di giochi educativi nell'apprendimento ludico 
• Creare chatbots educativi che assistono gli studenti nei loro processi di apprendimento e di risoluzione dei problemi, compresi gli agenti intelligenti nelle piattaforme educative per migliorare
• l'interazione e l'insegnamento 
• Condurre un'analisi continua dei progetti di IA nell'istruzione per identificare le aree di miglioramento e ottimizzazione 

Modulo 18. Pratica didattica con l’Intelligenza Artificiale generativa

• Padroneggiare le tecnologie di IA generativa per la loro efficace applicazione e utilizzo in contesti educativi, pianificando attività didattiche efficaci 
• Creare materiali didattici utilizzando l’intelligenza artificiale generativa per migliorare la qualità e la varietà delle risorse didattiche e per misurare i progressi degli studenti in modo innovativo 
• Utilizzare l’IA generativa per correggere le attività e i test di valutazione, snellendo e ottimizzando questo processo 
• Integrare gli strumenti di IA generativa nelle strategie pedagogiche per migliorare l’efficacia del processo educativo e progettare ambienti di apprendimento inclusivi, secondo l’approccio della progettazione universale 
• Valutare l’efficacia dell’IA generativa nell’istruzione, analizzando il suo impatto sui processi di insegnamento e apprendimento 

Modulo 19. Innovazioni e tendenze emergenti nell’IA per l’Educazione  

• Padroneggiare gli strumenti e le tecnologie emergenti di IA applicate all'istruzione per il loro uso efficace negli ambienti di apprendimento 
• Integrare la Realtà Aumentata e Virtuale nell’Educazione per arricchire e migliorare l'esperienza di apprendimento 
• Applicare l'intelligenza artificiale conversazionale per facilitare l'assistenza didattica e promuovere l'apprendimento interattivo tra gli studenti 
• Implementare tecnologie di riconoscimento facciale ed emotivo per monitorare la partecipazione e il benessere degli studenti in classe 
• Esplorare l'integrazione di Blockchain e IA nell'Educazione per trasformare l'amministrazione educativa e convalidare le certificazioni 

Modulo 20. Etica e legislazione dell’Intelligenza Artificiale nell’Educazione  

• Identificare e comprendere le ultime tendenze e tecnologie emergenti nell'IA rilevanti per l'istruzione 
• Valutare il potenziale di queste tecnologie emergenti per trasformare gli ambienti educativi 
• Riflettere criticamente sulle sfide e le opportunità che queste innovazioni presentano per l'istruzione  

Entrerai in un campo in costante evoluzione, dove l'innovazione dell'IA si fonde con l'apprendimento nell'educazione"