Questo Master privato 100% online ti permetterà di ottimizzare i processi di progettazione e costruzione utilizzando strumenti come la modellazione generativa, la simulazione predittiva e l'efficienza energetica basata sull'IA”

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta trasformando rapidamente l'architettura, offrendo nuovi strumenti per progettare, pianificare e costruire edifici in modo più efficiente e sostenibile. L'uso dell'IA nell'architettura è cresciuto, consentendo agli architetti di ottimizzare i progetti attraverso simulazioni avanzate che considerano variabili come la luce naturale, la ventilazione e il consumo energetico.

Nasce questo Master privato, progettato per formare gli architetti nell'uso di tecnologie avanzate per rivoluzionare il processo di progettazione e costruzione. In questo senso, si analizzerà come l'Intelligenza Artificiale può ottimizzare e trasformare la pratica architettonica tradizionale. Attraverso l'uso di strumenti come AutoCAD e Fusion 360, nonché l'introduzione alla modellazione generativa e alla progettazione parametrica, i professionisti saranno in grado di integrare queste innovazioni nei loro progetti.

Si approfondirà anche l'uso dell'IA per ottimizzare gli spazi e l'efficienza energetica, elementi chiave nell'architettura contemporanea. Utilizzando strumenti come Autodesk Revit e Google DeepMind, è possibile progettare ambienti più sostenibili attraverso l'analisi dei dati e simulazioni energetiche avanzate. Questo approccio sarà anche completato dall'introduzione della pianificazione urbana intelligente, che affronta le esigenze di progettazione sostenibile in ambienti sempre più complessi e urbani.

Infine, gli esperti copriranno tecnologie all'avanguardia come Grasshopper, MATLAB e strumenti di scansione laser per sviluppare progetti innovativi e sostenibili. Inoltre, attraverso la simulazione e la modellazione predittiva, saranno in grado di anticipare e risolvere problemi strutturali e ambientali prima che si verifichino.

In questo modo, TECH ha creato un programma universitario dettagliato completamente online, che facilita l'accesso ai materiali didattici per gli studenti da qualsiasi dispositivo elettronico con connessione a Internet. Questo elimina la necessità di spostarsi in un luogo fisico e adattarsi a un orario specifico. Inoltre, integra la rivoluzionaria metodologia Relearning, che si basa sulla ripetizione dei concetti essenziali per migliorare la comprensione del contenuto.

Ti posizionerai all'avanguardia del settore, guidando progetti innovativi e sostenibili che integrano le ultime tecnologie, il che aumenterà la tua competitività e le opportunità nel mercato del lavoro globale”

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

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni aggiornate e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici con cui è possibile valutare sé stessi per migliorare l'apprendimento
• Speciale enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet

Scoprirai l'importanza della conservazione del patrimonio culturale, utilizzando l’Intelligenza Artificiale per conservare e rivitalizzare le strutture storiche, grazie a una vasta biblioteca di risorse multimediali”

Il personale docente del programma comprende professionisti 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 corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Padroneggerai piattaforme come Autodesk Revit, SketchUp e Google DeepMind, sviluppando competenze per progettare ambienti più sostenibili ed efficienti, grazie alla migliore università digitale del mondo, secondo Forbes"

Lavorerai con strumenti come Grasshopper e Autodesk Fusion 360 per creare design adattabili e sostenibili, esplorando l'integrazione della robotica nella costruzione e la personalizzazione nella produzione digitale"

Questo programma universitario mira a preparare professionisti in grado di integrare tecnologie avanzate di Intelligenza Artificiale in tutte le le fasi di progettazione e costruzione architettonica. In questo modo, gli esperti saranno addestrati ad ottimizzare i processi di progettazione utilizzando strumenti di modellazione generativa, simulazione predittiva e produzione digitale, con particolare attenzione alla sostenibilità e all'efficienza energetica. Inoltre, si svilupperà una profonda comprensione delle implicazioni etiche e della responsabilità associate all'uso dell'IA, preparando gli architetti a guidare progetti innovativi che rispondono alle sfide attuali e future dell'architettura.

Progetterai soluzioni di Intelligenza Artificiale per migliorare la sostenibilità dei progetti architettonici e ottimizzerai significativamente il consumo energetico”

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 gli algoritmi e la complessità per la risoluzione di problemi specifici
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning
• Esplorare l'informatica bio-ispirata e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti
• Gestire strumenti avanzati di Intelligenza Artificiale per ottimizzare i processi architettonici come la progettazione parametrica
• Applicare tecniche di Modellazione Generativa per massimizzare l'efficienza nella pianificazione delle infrastrutture e migliorare l'efficienza energetica degli edifici

Obiettivi specifici

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 dataset, comprendendo la loro 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 il Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici
• Esplorare e applicare tecniche di 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

• Padroneggiare le basi di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di formazione utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare efficacemente gli insiemi di dati
• Implementare il formato TFRecord per la memorizzazione e l'accesso a grandi insiemi di dati in TensorFlow
• Utilizzare i livelli di pre-elaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati
• Esplora 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 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

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, GANe Modelli di Diffusione

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoder, GAN 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 Autoencoder
• Comprendere il concetto di Reti Generative Avversarie (GAN) e Modelli di Diffusione
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e GAN nella generazione di dati

Modulo 14. Computazione bio-ispirata

• Introdurre i concetti fondamentali della computazione bio-ispirata
• 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 della computazione bio-ispirata
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito della computazione bio-ispirata

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

Modulo 16. Progettazione Assistita da IA nella Pratica Architettonica

• Utilizzare i software AutoCAD e Fusion 360 per creare modelli generativi e parametrici che ottimizzano il processo di progettazione architettonica
• Avere una comprensione olistica dei principi etici nell'uso dell'IA nella progettazione, assicurando che le soluzioni architettoniche siano responsabili e sostenibili

Modulo 17. Ottimizzazione degli spazi ed efficienza energetica con IA

• Implementare strategie di progettazione bioclimatica e tecnologie assistite da IA per migliorare l'efficienza energetica delle iniziative architettoniche
• Acquisire competenze nell'uso di strumenti di simulazione per migliorare l'efficienza energetica nella pianificazione urbana e nell'architettura

Modulo 18. Progettazione parametrica e produzione digitale

• Gestire strumenti come Grasshopper e Autodesk 360 per creare layout adattabili e personalizzati che soddisfino le aspettative dei clienti
• Applicare strategie di ottimizzazione topologica e progettazione sostenibile in progetti parametrici

Modulo 19. Simulazione e modellazione predittiva con IA

• Utilizzare programmi come TensorFlow, MATLAB o ANSYS per eseguire simulazioni che anticipano i comportamenti strutturali e ambientali nei progetti architettonici
• Implementare tecniche di modellazione predittiva per ottimizzare la pianificazione e la gestione urbana di spazi, utilizzando l'IA per migliorare la precisione e l'efficienza nel processo decisionale strategico

Modulo 20. Conservazione del patrimonio e restauro con IA

• Padroneggiare l'uso di fotogrammetria e scansione laser sia per la documentazione come per la conservazione del patrimonio architettonico
• Sviluppare competenze per gestire progetti di conservazione del patrimonio culturale, considerando le implicazioni etiche e l'uso responsabile dell'IA

L'obiettivo principale sarà quello di formare gli architetti per integrare tecnologie di Intelligenza Artificiale in tutte le fasi della progettazione e della costruzione architettonica”