Acquisire conoscenze sulle tecnologie quantistiche in questo momento ti renderà molto presto un futuro leader nella programmazione" 

Creare un modello da zero significa avere una grande quantità di informazioni pre-catalogate, circa 10.000 foto di ciascuno dei tipi da differenziare. Questo richiede molte ore per ottenere buoni risultati. Per questi casi si può partire da modelli precedentemente formati, attraverso Transfer Learning. Questo esperto universitario esamina quali modelli di rete sono attualmente disponibili, in modo da facilitare la produzione del modello applicando questa tecnica. 

Lo studente analizzerà i principali casi d'uso esistenti per la computer vision: classificazione, rilevamento, identificazione e tracciamento di oggetti. Ad esempio, Google utilizza questi algoritmi per effettuare ricerche a partire da immagini. Facebook, da parte sua, li utilizza per identificare e taggare automaticamente le persone che appaiono in una foto. 

Il calcolo quantistico è progredito velocemente, sia nella teoria che nella pratica negli ultimi anni e, con esso, la speranza di un potenziale impatto sulle applicazioni reali. 

Un settore chiave di interesse e in cui il calcolo quantistico sta diventando più efficiente è il campo del Machine Learning e della sua applicazione a problemi reali proattivi, predittivi e prescrittivi. 

Questo programma analizza in quali situazioni si potrebbe ottenere un vantaggio quantistico, nel contesto dell'analisi avanzata e dell'intelligenza artificiale, nel mondo dell'ingegneria. L'obiettivo di questo esperto universitario è mostrare i vantaggi che possono fornire le tecnologie quantistiche attuali e future all'apprendimento automatico, concentrandosi su algoritmi che sono una sfida per i computer digitali classici, come i modelli basati su Kernel, ottimizzazione e reti convoluzionali. 

Trattandosi di un esperto universitario100% online, lo studente non è condizionato da orari fissi né deve spostarsi in una sede fisica. Utilizzando un dispositivo con accesso a Internet, potrà consultare i molteplici contenuti che gli aiuteranno ad acquisire tecniche di calcolo quantistico per raggiungere l'élite nel settore informatico. Questo, in qualsiasi momento della giornata, combinando così il proprio lavoro e la propria vita personale con quella accademica. 

Questa specializzazione ti permetterà di avanzare nella tua carriera in modo agevole"

Questo esperto universitario in Visione Artificiale e Calcolo Quantistico possiede il programma più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono: 

• Sviluppo di casi pratici presentati da esperti in Visione Artificiale e Calcolo Quantistico 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici con cui è possibile effettuare un’autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative  
• Lezioni teoriche, domande all'esperto, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale 
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet 

Ti trovi di fronte a un mercato emergente dove ottenere una corretta conoscenza e una consulenza sul calcolo quantistico sarà fondamentale per sfruttare le evoluzioni del settore"  

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti del settore, nonché specialisti riconosciuti appartenenti a società e università prestigiose, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.  

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

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale lo specialista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente sarà supportato da un innovativo sistema di video interattivi sviluppato da esperti rinomati.

Esaminerà quali modelli di rete sono attualmente disponibili per facilitarne la produzione di uno proprio, applicando la tecnica di Transfer Learning"

Conoscerà i vantaggi che le tecnologie quantistiche attuali e future possono offrire all'apprendimento automatico, concentrandosi sugli algoritmi"

L'Esperto Universitario in Visione Artificiale e Calcolo Quantistico affronta l’argomento da un punto di vista pratico. In questo modo, fornisce allo studente un senso di sicurezza che gli permetterà di essere più efficace nella sua pratica quotidiana. L'applicazione diretta delle conoscenze acquisite su progetti reali è un valore aggiunto, che pochissimi professionisti specializzati nelle tecnologie dell'informazione e delle comunicazioni possono offrire. È proprio ciò che rende questo Esperto Universitario unico sul mercato, poiché gli informatici che lo seguono saranno professionisti di spicco nel loro settore. 

Ti addentrerai nelle tecnologie più rilevanti e che avranno un ruolo determinante nei progressi tecnologici dei prossimi anni" 

Obiettivi generali

• Analizzare come un computer è in grado di identificare un'immagine 
• Determinare come funziona il livello di convoluzione e il Transfer Learning 
• Identificare i diversi tipi di algoritmi utilizzati principalmente nella visione al computer 
• Dimostrare le differenze tra calcolo quantistico e calcolo classico 
• Analizzare i fondamenti matematici del computing quantistico 
• Determinare i principali operatori quantistici e sviluppare circuiti quantistici operativi 
• Analizzare i vantaggi del calcolo quantistico in esempi di risoluzione dei problemi "tipo" quantistici 
• Sviluppare e dimostrare i vantaggi del computing quantistico negli esempi di risoluzione delle applicazioni (giochi, esempi, programmi) 
• Mostrare i diversi tipi di progetti realizzabili con le tecniche di Machine Learning classichee lo stato dell'arte degli stessi nel computing quantistico 
• Sviluppare i concetti chiave degli stati quantici come generalizzazione delle distribuzioni di probabilità classiche, in modo da poter descrivere i sistemi quantistici di molti stati 
• Analizzare come codificare le informazioni classiche in sistemi quantistici
• Determinare il concetto di "Metodi Kernel", comune nell'algoritmo classico di Machine Learning 
• Sviluppare e implementare algoritmi di apprendimento dei modelli classici di ML in modelli quantistici come PCA, SVM, reti neurali, ecc. 
• Implementare algoritmi di apprendimento dei modelli DL in modelli quantistici, come le GPU 

Obiettivi specifici

Modulo 1. R&S+I.A. Computer Vision. Identificazione e tracciamento degli oggetti 

• Analizzare cos'è la computer vision  
• Determinare le funzioni normali della computer vision 
• Analizzare, passo dopo passo, come funziona la convoluzione e il Transfer Learning 
• Identificare i meccanismi a nostra disposizione per poter creare immagini modificate, a partire dalla nostra, per avere più dati di training 
• Compilare le attività tipiche che possono essere eseguite con visione computerizzata 
• Esaminare casi d'uso commerciali di computer vision 

Modulo 2. Quantum Computing. Un nuovo modello di computing 

• Analizzare la necessità di usare il calcolo quantistico e specificare i diversi tipi di computer quantistici attualmente disponibili 
• Concretizzare i fondamenti del computing quantistico e le sue caratteristiche 
• Esaminare le applicazioni di calcolo quantistico, e i suoi vantaggi e svantaggi 
• Determinare le basi degli algoritmi quantistici e la loro matematica interna 
• Esaminare lo spazio di Hilbert di dimensione 2n, gli stati di n-Qubits,, le porte quantistiche e la loro reversibilità 
• Dimostrare il Teletrasporto Quantico 
• Analizzare l'algoritmo di Deutsch, di Shor e di Grover 
• Sviluppare esempi di applicazioni con algoritmi quantistici 

Modulo 3. Quantum Machine Learning. L'Intelligenza Artificiale (IA) del Futuro 

• Analizzare i paradigmi di calcolo quantistico rilevanti per l'apprendimento automatico 
• Esaminare i diversi algoritmi ML disponibili nel calcolo quantistico, sia supervisionati che non supervisionati 
• Determinare i diversi algoritmi DL disponibili nel calcolo quantistico 
• Utilizzare la trasformata di Fourier quantistica nell'integrazione degli indicatori per i modelli quantistici ML e per la selezione delle caratteristiche 
• Sviluppare algoritmi quantici puri nella risoluzione dei problemi di ottimizzazione 
• Generare conoscenze specialistiche su algoritmi ibridi (calcolo quantistico e calcolo classico), per la risoluzione dei problemi di apprendimento 
• Implementare algoritmi di apprendimento nei computer quantistici 
• Imposta lo stato attuale di QML e il suo futuro immediato

Sviluppare una visione altamente specializzata, che ti permetterà di concentrarti su progetti tecnologici avanzati"