L'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nel Design ti permetterà di accedere a un processo creativo più innovativo e incentrato sull'utente. Cosa aspetti a iscriverti?" 

La sinergia tra Intelligenza Artificiale e Design ha generato una vera e propria rivoluzione nell'ideazione e nello sviluppo di progetti in questo campo. Un punto chiave da tenere in considerazione è il sostanziale miglioramento del processo creativo: gli algoritmi di AI esplorano vasti set di dati per scoprire modelli e tendenze, fornendo intuizioni preziose che guidano il processo decisionale nel campo del Design.

In questo contesto, TECH presenta il Master Privato in IMaster Privato in Intelligenza Artificiale nel Design, che fonde senza soluzione di continuità le nuove tecnologie con la creazione di prodotti creativi, fornendo ai designer una prospettiva unica e completa. Oltre a impartire conoscenze tecniche, questo programma affronterà i temi dell'etica e della sostenibilità, assicurando che gli studenti siano preparati ad affrontare le sfide contemporanee in un campo in costante evoluzione.

Allo stesso modo, l'ampiezza degli argomenti trattati riflette la diversità delle applicazioni dell'IA in diverse discipline, dalla generazione automatizzata di contenuti alle strategie per ridurre gli sprechi nel processo di Design. Infatti, l'enfasi sull'etica e sull'impatto ambientale è pensata per formare professionisti coscienziosi e competenti.

Infine, verrà trattata l'analisi dei dati per il processo decisionale nel Design, l'implementazione di sistemi di IA per personalizzare prodotti ed esperienze, nonché l'esplorazione di tecniche avanzate di visualizzazione e generazione di contenuti creativi.

In questo modo, TECH ha progettato una qualifica accademica rigorosa, supportata dal metodo innovativo Relearning. Questo approccio didattico consiste nel ripetere i concetti chiave per garantire una comprensione approfondita dei contenuti. Anche l'accessibilità è fondamentale: basta avere un dispositivo elettronico collegato a Internet per accedere al materiale in qualsiasi momento e in qualsiasi luogo, svincolando lo studente dai vincoli della presenza fisica o da orari predefiniti. 

Affronterai l'integrazione dell'IA nel design, aumentando l'efficienza e la personalizzazione e aprendo le porte a nuove possibilità creative”

Questo master privato in Master Privato in Intelligenza Artificiale nel Design 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 nel Design 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni tecniche e pratiche sulle 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

Esplorerai la complessa intersezione tra etica, ambiente e nuove tecnologie in modo approfondito grazie a questo Master Privato unico nel suo genere, insegnato interamente online”

Il personale docente 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 sui Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni di pratica professionale che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.  

Dall'automazione della creazione visiva all'analisi predittiva delle tendenze e alla collaborazione basata sull'intelligenza artificiale, sarai immerso in un campo dinamico"

 

Sfrutta la vasta biblioteca di risorse multimediali di TECH ed esplora la fusione di assistenti virtuali e analisi delle emozioni degli utenti"

Questo master privato mira a fornire ai designer una comprensione approfondita e completa dell'intersezione tra l'Intelligenza Artificiale e il campo del Design. Ciò comporterà non solo il rafforzamento delle loro competenze tecniche e creative, ma anche la concezione e l'applicazione di algoritmi di IA in processi innovativi. Inoltre, promuoverà una visione critica ed etica nell'uso dell'IA nei progetti creativi, preparando i professionisti ad affrontare dilemmi etici.  Verranno inoltre affrontati argomenti che vanno dalla personalizzazione delle esperienze degli utenti alla generazione di contenuti visivi.  

Sarai protagonista di un contesto in cui la collaborazione tra l'inventiva umana e la tecnologia all'avanguardia è fondamentale per lo sviluppo del Design di oggi”

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 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 
• Analizzare il bio-inspired computing e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti 
• Analizzare le attuali strategie di intelligenza artificiale in vari campi, identificando opportunità e sfide 
• Sviluppare le capacità di implementare strumenti di intelligenza artificiale nei progetti di design, compresa la generazione automatica di contenuti, ottimizzazione del design e riconoscimento dei modelli 
• Applicare strumenti di collaborazione, sfruttando l'intelligenza artificiale per migliorare la comunicazione e l'efficienza dei team di design 
• Incorporare gli aspetti emotivi nei progetti attraverso tecniche che si connettono efficacemente con il pubblico 
• Comprendere la simbiosi tra design interattivo e Intelligenza Artificiale per ottimizzare l'esperienza dell'utente 
• Sviluppare competenze nella progettazione adattiva, tenendo conto del comportamento degli utenti e applicando strumenti avanzati di Intelligenza Artificiale 
• Analizzare criticamente le sfide e le opportunità nell'implementazione del design personalizzato nell'industria utilizzando l'Intelligenza Artificiale 
• Comprendere il ruolo trasformativo dell'Intelligenza Artificiale nell'innovazione dei processi di progettazione e produzione

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 
• 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 
• 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 
• Analizzare gli aspetti normativi relativi alla gestione dei dati, al rispetto delle normative sulla privacy e sulla sicurezza e alle best practice

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 
• Analizzare 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 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 
• 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 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 del Deep Learning, comprenderne il ruolo fondamentale nel 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 
• Impostare gli iperparametri per il Fine Tuning delle reti neurali, ottimizzando le loro prestazioni su compiti specifici

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 in attività specifiche 
• 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 
• Comprendere e applicare le tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione ed evitare l'overfitting nelle reti neurali profonde

Modulo 10. Personalizzazione del modello 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 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 
• Implementare tecniche di segmentazione semantica per comprendere e classificare in modo dettagliato gli oggetti nelle immagini

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 
• Familiarizzarsi con la libreria di 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 PNL che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale 

Modulo 13. Autoencoders, GANs, e modelli di diffusione  

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati mediante 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. Bio-inspired computing   

• 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. Applicazioni Pratiche dell'Intelligenza Artificiale nel Design 

• Applicare strumenti di collaborazione, sfruttando l'intelligenza artificiale per migliorare la comunicazione e l'efficienza dei team di Design 
• Incorporare gli aspetti emotivi nei progetti attraverso tecniche che si connettono efficacemente con il pubblico, esplorando come l'IA può influenzare la percezione emotiva del Design 
• Padroneggiare strumenti e framework specifici per l'applicazione dell'IA nel design, come le GAN (Generative Adversarial Networks) e altre librerie pertinenti 
• Utilizzare l'IA per generare automaticamente immagini, illustrazioni e altri elementi visivi  
• Implementare tecniche di IA per analizzare i dati relativi al design, come il comportamento di navigazione e il feedback degli utenti 

Modulo 17. Interazione Design-Utente e IA 

• Comprendere la simbiosi tra Interactive Design e AI per ottimizzare l'esperienza dell'utente 
• Sviluppare competenze nella progettazione adattiva, tenendo conto del comportamento degli utenti e applicando strumenti avanzati di IA 
• Analizzare criticamente le sfide e le opportunità nell'implementazione del design personalizzato nell'industria utilizzando l'IA 
• Utilizzare algoritmi di IA predittivi per anticipare le interazioni degli utenti, consentendo risposte progettuali proattive ed efficienti 
• Sviluppare sistemi di raccomandazione basati sull'IA che suggeriscano agli utenti contenuti, prodotti o azioni rilevanti 

Modulo 18. Innovazione del processo di Design e IA 

• Comprendere il ruolo trasformativo dell'IA nell'innovazione dei processi di Design e produzione 
• Implementare strategie di personalizzazione di massa nella produzione utilizzando l'intelligenza artificiale, adattando i prodotti alle esigenze individuali 
• Applicare tecniche di IA per ridurre al minimo gli sprechi nel processo di progettazione, contribuendo a pratiche più sostenibili 
• Sviluppare competenze pratiche per applicare le tecniche di IA al miglioramento dei processi industriali e di Design 
• Incoraggiare la creatività e l'esplorazione durante i processi di Design, utilizzando l'IA come strumento per generare soluzioni innovative 

Modulo 19. Tecnologie applicate al Design e IA 

• Migliorare la comprensione globale e le abilità pratiche per sfruttare le tecnologie avanzate e l'Intelligenza Artificiale in vari aspetti del Design 
• Comprendere l'integrazione strategica delle tecnologie emergenti e dell'IA nel campo del Design 
• Applicare tecniche di ottimizzazione dell'architettura dei microchip utilizzando la IA per migliorare le prestazioni e l'efficienza 
• Utilizzare in modo appropriato gli algoritmi per la generazione automatica di contenuti multimediali, arricchendo la comunicazione visiva nei progetti editoriali 
• Implementare le conoscenze e le competenze acquisite durante questo programma in progetti reali che coinvolgono le tecnologie e l'IA nel Design 

Modulo 20. Etica e ambiente nel Design e IA 

• Comprendere i principi etici legati al Design e all'Intelligenza Artificiale, coltivando una consapevolezza etica nel processo decisionale 
• Concentrarsi sull'integrazione etica delle tecnologie, come il riconoscimento delle emozioni, garantendo esperienze immersive che rispettino la privacy e la dignità dell'utente 
• Promuovere la responsabilità sociale e ambientale nella progettazione di videogiochi e nell'industria in generale, considerando gli aspetti etici nella rappresentazione e nel gameplay 
• Generare pratiche sostenibili nei processi di progettazione, dalla riduzione dei rifiuti all'integrazione di tecnologie responsabili, contribuendo alla conservazione dell'ambiente 
• Analizzare il modo in cui le tecnologie di IA possono influenzare la società, considerando le strategie per mitigare i loro possibili impatti negativi 

Sfrutterai il potenziale dell'IA per ottimizzare i processi creativi e creare soluzioni di Design innovative e responsabili”