Potrai ottimizzare le potenzialità del data warehousing grazie a questo percorso accademico intensivo presso TECH, la migliore università online al mondo secondo Forbes” 

El Aprendizaje Automático está en constante crecimiento y demanda en diversas industrias, lo que está generando una alta demanda de profesionales capacitados en esta área. Para aprovechar estas oportunidades, los especialistas necesitan obtener ventajas competitivas que les diferencien del resto de candidatos. La mejor forma de sobresalir es que los expertos tengan una comprensión sólida sobre la materia, permaneciendo al corriente de todos los adelantos que se produzcan en este campo. En sintonía con esto, es vital que adquieran competencias avanzadas que le permitan un manejo eficaz de las herramientas de IA. Solo así podrán abrirse las puertas a una variedad de oportunidades laborales en ámbitos como la tecnología, salud o automoción. 

Precisamente, para ayudarlos con esta labor, TECH desarrolla un programa que ahondará en los fundamentos esenciales de la IA. Diseñado por expertos en la materia, el plan de estudios profundizará en la integración de la Computación Cognitiva en aplicaciones de uso masivo. De este modo, los alumnos comprenderán como estas plataformas sirven para optimizar tanto las experiencias de los usuarios como la eficiencia operativa. Asimismo, el temario abordará con detalle en el entrenamiento de redes neuronales profundas, aplicando técnicas de optimización de gradiente e inicialización de pesos. Por otra parte, los estudiantes dominarán los Autoencoders, GANs y Modelos de Difusión con el objetivo de realizar representaciones de datos eficientes.  

Cabe destacar que esta titulación universitaria cuenta con una metodología 100% online, en la que el egresado únicamente precisa de un dispositivo conectado a internet (como su móvil, tablet u ordenador) para acceder al Campus Virtual y disfrutar de los recursos didácticos más dinámicos del mercado académico. A esto se suma la innovadora metodología Relearning, la cual permitirá a los estudiantes asimilar los conocimientos de forma natural, reforzándose con recursos audiovisuales para garantizar que perduren en la memoria y en el tiempo. 

Aplicarás a tus procedimientos el Método B-Cube y evaluarás con efectividad la calidad de la clasificación en problemas de etiquetas múltiples” 

Questo Master privato in Intelligenza Artificiale possiede il programma educativo più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• El desarrollo de casos prácticos presentados por expertos en Inteligencia Artificial 
• Los contenidos gráficos, esquemáticos y eminentemente prácticos con los que está concebido recogen una información actualizada y práctica sobre aquellas disciplinas indispensables para el ejercicio profesional 
• Los ejercicios prácticos donde realizar el proceso de autoevaluación para mejorar el aprendizaje 
• Su especial hincapié en metodologías innovadoras  
• Las lecciones teóricas, preguntas al experto, foros de discusión de temas controvertidos y trabajos de reflexión individual 
• La disponibilidad de acceso a los contenidos desde cualquier dispositivo fijo o portátil con conexión a internet 

Potrai raggiungere i tuoi obiettivi grazie agli strumenti didattici di TECH, tra cui video esplicativi e riassunti interattivi" 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, 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 corso. Sarà supportato da un innovativo sistema video interattivo sviluppato da rinomati esperti.

Si occuperà della pre-elaborazione dei dati con TensorFlow per migliorare la qualità e le prestazioni dei modelli finali"

La metodologia Relearning utilizzata in questo titolo universitario ti permetterà di imparare in modo autonomo e progressivo"

Grazie a questo programma, gli studenti acquisiranno molteplici competenze che consentiranno loro di sviluppare e implementare efficacemente sistemi di apprendimento automatico. In questo modo, gli studenti padroneggeranno diversi algoritmi di IA per estrarre informazioni preziose che aiutino a migliorare il processo decisionale. Allo stesso tempo, gli studenti saranno in grado di applicare l'IA in una varietà di settori, tra cui i servizi sanitari, la pubblica amministrazione e le risorse umane. Gli esperti avranno a disposizione un'ampia gamma di risorse per elaborare proposte innovative e primeggiare in un campo in continua espansione.

Il Master privato permette di esercitarsi con simulazioni che forniscono un apprendimento programmato per prepararsi di fronte a situazioni reali”

Objetivos generales

• 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 la risoluzione di problemi specifici 
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning
• Esplorare il bio-inspired computing e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti

Objetivos específicos

Modulo 1. Fondamenti di 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

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
• Esplorare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzino Dati), con particolare attenzione ai suoi elementi costitutivi e alla sua progettazione

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo gli strumenti, i tipi e le fonti per l'analisi delle informazioni
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazione dei dati
• Studiare la struttura e le caratteristiche dei datasets, comprendendo la sua importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per la modellazione dell'Intelligenza Artificiale
• 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 lisciamento per migliorare la qualità del set di dati
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati negli 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 gli algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni
• Esaminare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità per una gestione efficiente dei dati
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e nella soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la sua logica e le sue applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione
• Ricercare e applicare la tecnica di backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzando la loro efficacia in una varietà di contesti

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

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 e i classificatori bayesiani
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati
• Studiare tecniche di clustering per identificare schemi e strutture in insiemi di dati non etichettati
• Esplorare il data 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 e comprendere il ruolo fondamentale del Deep Learning
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli
• Analizzare i diversi strati 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 dei modelli

Modulo 9. Addestramento delle 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 tecniche per Data Augmentation per arricchire i set di dati e migliorare la generalizzazione del modello
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere i problemi del mondo reale

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow

• Impara 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 usando TensorFlow in situazioni reali

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza nella Deep Computer Vision
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nella 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

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

• 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 di attenzione nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformers in attività specifiche di NLP
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformers nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della visione artificiale
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati.

• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutare la loro idoneità a specifiche attività
• Sviluppare un'applicazione pratica di NLP che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale

Modulo 13. Autoencoder, GAN , e Modelli di Diffusione

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoders, GANs e Modelli di Diffusione
• Eseguire la PCA utilizzando un codificatore automatico 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 set di dati MNIST utilizzando Autoencoders
• Comprendere il concetto di Reti Generative Avversarie (GANs) e Modelli di Diffusione
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e GANs nella generazione di dati

Modulo 14. Computazione bio-ispirata

• Introdurre i concetti fondamentali del 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
• 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

Un percorso di crescita professionale che ti permetterà di acquisire le abilità di un esperto e di competere tra i migliori del settore"