Se cerchi l'eccellenza professionale, unisciti a noi e ti aiuteremo a raggiungerla”

Prepararsi e specializzarsi in materia di informatica quantistica è una scommessa vincente. 

Lo è oggi e senza dubbio lo sarà di più in futuro. Un'area di interesse fondamentale, in cui l'informatica quantistica si sta dimostrando più efficiente, è quella del Machine Learning e della sua applicazione in problemi reali di tipo proattivo, predittivo e prescrittivo.

Questo esperto universitario analizza le situazioni in cui è possibile ottenere un vantaggio quantico nel contesto dell'analitica avanzata e dell'intelligenza artificiale nel mondo dell'Ingegneria. Il nostro obiettivo è mostrare i vantaggi che le tecnologie quantistiche attuali e future possono apportare all'apprendimento automatico, concentrandosi su algoritmi come i modelli basati su kernel, l'ottimizzazione e le reti convoluzionali.
Inoltre, in questa preparazione lo studente analizzerà i principali casi d'uso che esistono per la computer vision: classificazione, rilevamento di oggetti, identificazione di oggetti, tracciamento di oggetti. Attraverso la risorsa Transfer Learning, si esamineranno quali modelli di rete sono attualmente disponibili per facilitare l'addestramento dei modelli stessi, applicando questa tecnica al proprio progetto industriale. 

Trattandosi di un esperto universitario 100% online, lo studente non è condizionato da orari fissi né deve spostarsi in una sede fisica. Utilizzando un dispositivo con accesso a Internet, è possibile accedere ai ricchi contenuti che permettono di acquisire le tecniche di calcolo quantistico, per raggiungere l'élite dell'industria informatica. Si potrà accedere ai contenuti in qualsiasi momento della giornata, combinando così il proprio lavoro e la propria vita personale con quella accademica.

Hai di fronte a te una qualifica che ti condurrà progressivamente e costantemente all'acquisizione delle conoscenze e delle competenze necessarie" 

Questo esperto universitario in Visione Artificiale e Informatica Quantistica 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 Informatica Quantistica
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Enfasi speciale 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

Analizza quali sono i modelli di rete attualmente disponibili, al fine di facilitare l'addestramento di qualsiasi modello, applicando la tecnica del Transfer Learning”

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore, 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 il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il programma accademico. 

Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Aumenta le tue competenze nello sviluppo di soluzioni settoriali con la Visione Artificiale e preparati al successo"

Prepararsi e specializzarsi nell'Informatica Quantistica è una scommessa vincente per dare impulso alla propria carriera"

Il programma in Visione Artificiale e Informatica Quantistica è orientato ad affrontare l'argomento da un punto di vista pratico. Questo dà agli studenti un senso di sicurezza, che consentirà loro di essere più efficaci nella loro pratica quotidiana. L'applicazione diretta delle conoscenze acquisite in progetti reali è un valore professionale aggiunto che pochi specializzati in tecnologie dell'informazione e della comunicazione possono offrire. È proprio questo che rende il piano di studi unico sul mercato, in quanto gli ingegneri che lo seguiranno saranno professionisti unici nel loro settore.

L'acquisizione di conoscenze e consulenze adeguate sarà fondamentale per poter trarre vantaggio dagli sviluppi in corso e futuri.

Obiettivi generali

• Analizzare come un computer è in grado di identificare immagine
• Determinare il funzionamento del livello di convoluzione e Transfer Learning
• Identificare i diversi tipi di algoritmi utilizzati principalmente nella Computer Vision
• Dimostrare le differenze tra l'Informatica Quantistica e l'Informatica Classica
• Analizzare le basi matematiche dell'informatica quantistica
• Determinare i principali operatori quantistici e sviluppare circuiti quantistici operativi
• Analizzare i vantaggi dell'informatica quantistica in esempi di risoluzione di problemi di "tipo" quantistico
• Sviluppare e dimostrare i vantaggi del calcolo quantistico nella risoluzione di esempi applicativi (giochi, esempi, programmi)
• Dimostrare i diversi tipi di progetti realizzabili con le tecniche di Machine Learning classiche e lo stato dell'arte dell'Informatica Quantistica
• Sviluppare i concetti fondamentali degli stati quantistici come generalizzazione delle distribuzioni di probabilità classiche, e quindi essere in grado di descrivere sistemi quantistici di molti stati
• Analizzare come codificare l'informazione classica nei sistemi quantistici
• Determinare il concetto di "metodi kernel", comuni negli algoritmi classici di Machine Learning
• Sviluppare e implementare algoritmi di apprendimento per modelli ML classici in modelli quantistici, come PCA, SVM, reti neurali, ecc.
• Implementare algoritmi di apprendimento di modelli DL in modelli quantistici, come GAN

Obiettivi specifici

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

• Analizzare cosa è la computer vision
• Determinare i compiti tipici della computer vision
• Analizzare, passo dopo passo, come funziona la convoluzione e come funziona il Transfer Learning
• Individuare i meccanismi disponibili per creare immagini modificate dall'originale in modo da avere più dati di addestramento
• Riassumere i compiti tipici che possono essere eseguiti con la computer vision
• Esaminare i casi d'uso commerciali della computer vision

Modulo 2. Quantum Computing. Un nuovo modello di informatica

• Analizzare la necessità dell'informatica quantistica e identificare i diversi tipi di computer quantistici attualmente disponibili
• Specificare i fondamenti dell'informatica quantistica e le sue caratteristiche
• Esaminare le applicazioni dell'informatica quantistica, i vantaggi e gli svantaggi
• Determinare i fondamenti di base degli algoritmi quantistici e della loro matematica interna
• Esaminare lo spazio di Hilbert a 2n dimensioni, gli stati di n-Qubit, le porte quantistiche e la loro reversibilità
• Dimostrare il teletrasporto quantistico
• Analizzare l'algoritmo di Deutsch, l'algoritmo di Shor e l'algoritmo di Grover
• Sviluppare esempi di applicazioni con algoritmi quantistici

Modulo 3. Quantum Machine Learning. L’intelligenza artificiale (I.A.) del futuro

• Analizzare i paradigmi di calcolo quantistico rilevanti per l'apprendimento automatico
• Esaminare i vari algoritmi di ML disponibili nel calcolo quantistico, sia supervisionati che non supervisionati
• Determinare i vari algoritmi di DL disponibili nel calcolo quantistico
• Sviluppare algoritmi quantistici puri per la risoluzione di problemi di ottimizzazione
• Generare conoscenze specialistiche sugli algoritmi ibridi (informatica quantistica e informatica classica) per la risoluzione di problemi di apprendimento
• Implementare algoritmi di apprendimento su computer quantistici
• Stabilire lo stato attuale di QML e il suo futuro immediato

Tratta l'informatica quantistica in modo comprensibile, semplice e facile da usare, con l'obiettivo di approcciarsi a quello che è, senza dubbio, il futuro nei prossimi anni"