Questo programma in Intelligenza Artificiale nella Programmazione ti fornirà una prospettiva olistica su come l'IA influisce e migliora ogni fase dello sviluppo software"

L'importanza dell'Intelligenza Artificiale nella programmazione risiede nella sua capacità di migliorare e automatizzare i processi, ottimizzando lo sviluppo del software e migliorando l'efficienza nella risoluzione di problemi complessi. La sua capacità di analizzare grandi volumi di dati e di trovare soluzioni ottimali ha portato a progressi significativi in settori come l'ottimizzazione degli algoritmi, la creazione di interfacce più intuitive e la risoluzione di problemi complessi in diversi ambiti. 

Per tale ragione, TECH ha creato questo master privato, che si presenta come una soluzione strategica per amplificare le opportunità professionali e la crescita di carriera degli informatici. Verrà illustrato il miglioramento della produttività nello sviluppo di software attraverso l'IA, esplorando le tecniche e gli strumenti che automatizzano i processi, ottimizzano il codice e accelerano la creazione di applicazioni intelligenti. 

Inoltre, il programma si concentrerà sul ruolo cruciale dell'IA nel campo dei QA Testing, implementando algoritmi e metodi IA per migliorare la qualità, l'accuratezza e la copertura dei test, individuando e correggendo gli errori in modo più efficiente. Approfondiremo anche l'integrazione delle capacità di apprendimento automatico e di elaborazione del linguaggio naturale nello sviluppo web, creando siti intelligenti che si adattano e offrono esperienze personalizzate agli utenti. 

Inoltre verranno approfondite anche le tecniche di IA per migliorare la fruibilità, l'interazione e la funzionalità delle applicazioni mobili, per creare applicazioni intelligenti e predittive che si adattano al comportamento degli utenti. Verrà spiegata nel dettaglio l'architettura del software di IA, compresi i vari modelli che faciliteranno l'integrazione degli algoritmi di IA e la loro distribuzione negli ambienti di produzione. 

Con l'obiettivo di far crescere specialisti in IA altamente competenti, TECH ha concepito un programma completo basato sull'esclusiva metodologia Relearning. Questo approccio permetterà agli studenti di consolidare la propria comprensione attraverso la ripetizione dei concetti fondamentali.

Guiderai progetti innovativi e adattati alle esigenze di un mercato tecnologico in continua evoluzione. Cosa aspetti ad iscriverti?"

Questo master privato in Intelligenza Artificiale nella Programmazione 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 nella Programmazione  
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle 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 

Approfondirai gli aspetti fondamentali dell'architettura del software, tra cui prestazioni, scalabilità e manutenibilità, grazie alle risorse multimediali più innovative"

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.

Desideri specializzarti in Intelligenza Artificiale? Grazie a questo programma padroneggerai l'ottimizzazione del processo di implementazione e l'integrazione dell'IA nel cloud computing"

Approfondirai l'integrazione degli elementi di IA in Visual Studio Code e l'ottimizzazione del codice con ChatGPT, il tutto attraverso un programma accademico completo"

L'obiettivo principale di questo programma sarà quello di fornire ai professionisti l'accesso alle conoscenze più all'avanguardia del settore, con un approccio che promuova la loro preparazione completa. In questo modo, avranno l'opportunità di partecipare a un percorso accademico esclusivo e in modalità 100% online. Gli studenti saranno dotati di utili competenze all'avanguardia, dallo sviluppo di software con IA, alla progettazione e all'esecuzione di progetti web e applicazioni mobili con intelligenza e adattabilità. grazie a questo programma, l'informatico supererà i confini della programmazione convenzionale e diventerà un protagonista attivo della rivoluzione tecnologica. 

Grazie a TECH, approfondirai il ciclo di vita del testing, dalla creazione dei casi di test al rilevamento dei bug"

Obiettivi generali

• Sviluppare competenze per impostare e gestire ambienti di sviluppo efficienti, garantendo una solida base per l'implementazione di progetti di IA 
• Acquisire competenze nella pianificazione, nell'esecuzione e nell'automazione di test di qualità, incorporando strumenti di IA per il rilevamento e la correzione dei bug 
• Comprendere e applicare i principi di performance, scalabilità e manutenibilità nella progettazione di sistemi informatici su larga scala 
• Acquisire familiarità con i modelli di progettazione più importanti e applicarli efficacemente nell'architettura del software 

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 visualizzazioni
• 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. Training delle reti neuronali 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. Migliorare la produttività nello sviluppo del software con l'IA

• Approfondite l’implementazione di estensioni IA indispensabili in Visual Studio Code per migliorare la produttività e facilitare lo sviluppo del software. 
• Acquisire una solida comprensione dei concetti di base dell’IA e della loro applicazione nello sviluppo di software, compresi gli algoritmi di apprendimento automatico, l’elaborazione del
• linguaggio naturale, le reti neurali, ecc. 
• Padroneggiare la configurazione di ambienti di sviluppo ottimizzati, assicurando che gli studenti possano creare ambienti favorevoli ai progetti di IA. 
• Applicare tecniche specifiche utilizzando ChatGPT per l’identificazione e la correzione automatica di possibili miglioramenti del codice, incoraggiando pratiche di programmazione più efficienti. 
• Promuovere la collaborazione tra diversi professionisti della programmazione (dai programmatori agli ingegneri dei dati ai designer dell’esperienza utente) per sviluppare soluzioni software di IA efficaci ed etiche. 

Modulo 17. IA per il QA Testing

• Sviluppare le capacità di progettare piani di test robusti, che coprano diversi tipi di test e garantiscano la qualità del software. 
• Riconoscere e analizzare diversi tipi di strutture software, come quelle monolitiche, a microservizi o orientate ai servizi. 
• Acquisire una visione completa dei principi e delle tecniche di progettazione di sistemi informatici scalabili e in grado di gestire grandi volumi di dati. 
• Applicare competenze avanzate nell’implementazione di strutture di dati basate sull’intelligenza artificiale per ottimizzare le prestazioni e l’efficienza del software.  
• Sviluppare pratiche di sviluppo sicure, con particolare attenzione a evitare le vulnerabilità per garantire la sicurezza del software a livello architetturale. 

Modulo 18. Progetti web con l’IA

• Sviluppare competenze complete per l’implementazione di progetti web, dalla progettazione del frontend all’ottimizzazione del backend, con l’inclusione di elementi di IA. 
• Ottimizzare il processo di distribuzione dei siti web, incorporando tecniche e strumenti per migliorare la velocità e l’efficienza. 
• Integrare l’IA nel cloud computing, consentendo agli studenti di creare progetti web altamente scalabili ed efficienti. 
• Acquisire la capacità di identificare problemi e opportunità specifiche nei progetti web in cui l’IA può essere applicata efficacemente, ad esempio nell’elaborazione dei testi, nella
• personalizzazione, nella raccomandazione di contenuti, ecc. 
• incoraggiare gli studenti a tenersi aggiornati sulle ultime tendenze e sui progressi dell’IA per la sua corretta applicazione nei progetti web. 

Modulo 19. Applicazioni per dispositivi mobili con l’IA

• Applicare concetti avanzati di architettura pulita, fonti di dati e repository per garantire una struttura robusta e modulare nelle applicazioni mobili abilitate all’IA. 
• Sviluppare competenze per progettare schermate interattive, icone e risorse grafiche utilizzando la IA per migliorare l’esperienza dell’utente nelle applicazioni mobili. 
• Approfondire la configurazione del framework delle applicazioni mobili e utilizzare Github Copilot per semplificare il processo di sviluppo. 
• Ottimizzare le applicazioni mobili utilizzando la IA per ottenere prestazioni efficienti, tenendo conto della gestione delle risorse e dell’utilizzo dei dati. 
• Eseguire test di qualità sulle applicazioni mobili con IA, consentendo agli studenti di identificare i problemi e di eseguire il debug dei bug. 

Modulo 20. Architettura del software con l'IA

• Dominar principios y técnicas para diseñar sistemas informáticos que sean escalables y capaces de manejar grandes volúmenes de datos 
• Aplicar conocimientos avanzados en la implementación de estructuras de datos potenciadas por IA para optimizar el rendimiento y la eficiencia del software 
• Comprender y aplicar prácticas de desarrollo seguro, centrándose en evitar vulnerabilidades como la inyección, para garantizar la seguridad del software a nivel arquitectónico 
• Generar pruebas automatizadas, especialmente en entornos web y móviles, integrando herramientas de IA para mejorar así la eficacia del proceso 
• Utilizar las herramientas avanzadas de QA potenciadas por IA para una detección más eficientes de bugs y una mejora continua del software 

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