Con questo programma 100% online, padroneggerai i principali strumenti dell'Intelligenza Artificiale e li utilizzerai per ottimizzare la qualità delle tue analisi cliniche"

Un recente rapporto dell'Organizzazione Mondiale della Sanità prevede che l'onere globale delle malattie croniche aumenterà nei prossimi anni. Di fronte a questa situazione, l'ente esorta i medici a utilizzare gli strumenti più precisi ed efficienti per la diagnosi precoce. In questo contesto, l'Intelligenza Artificiale costituisce un utile strumento per identificare in maniera precoce patologie come il Cancro al Polmone, l'Insufficienza Cardiaca e perfino l'Alzheimer. Da qui l'importanza che i professionisti incorporino nella loro pratica clinica quotidiana tecniche avanzate come il Deep Learning o Computazione Bioispirata con l'obiettivo di ridurre gli errori diagnostici e personalizzare il trattamento degli utenti.

In questo contesto, TECH sviluppa un programma pionieristico di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini. Progettato da riferimenti in questo campo, il piano di studi approfondirà i fondamenti che le reti neurali e algoritmi genetici. In sintonia con questo, i materiali didattici offriranno le chiavi per applicare le tecniche più sofisticate di Data Mining. In questo modo gli specialisti acquisiranno competenze avanzate per migliorare la precisione nella rilevazione di malattie e condizioni mediche, consentendo loro di effettuare diagnosi più accurate. Inoltre, il programma approfondirà la gestione dei modelli di Computazione Bioispirata con l'obiettivo che i medici possano applicarli nella risoluzione di problemi clinici complessi e nell'ottimizzazione dei trattamenti clinici.

TECH offre un ambiente accademico 100% online che soddisfa le esigenze dei medici che cercano di avanzare nella loro carriera. Allo stesso modo, usa la sua dirompente metodologia Relearning, basata sulla ripetizione di concetti chiave per fissare le conoscenze. Inoltre, l'unica cosa di cui gli esperti avranno bisogno sarà un dispositivo con accesso a Internet (come un cellulare, un computer o un tablet) per accedere al Campus Virtuale.

Un piano di studi intensivo che fornisce l'opportunità di aggiornare le tue conoscenze in un ambiente reale, con il massimo rigore scientifico di un istituto all'avanguardia tecnologica"

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

• Lo sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza Artificiale
• I contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici con cui è possibile valutare sé stessi 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
• Disponibilità di accesso ai contenuti da qualsiasi dispositivo fisso o portatile con una connessione internet

Utilizzerai le reti neurali convoluzionali per adattare i trattamenti alle esigenze specifiche dei pazienti e migliorare significativamente le loro previsioni"

Il personale docente del programma comprende rinomati specialisti del settore e altre aree correlate, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.

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.

Acquisirai competenze avanzate per valutare la precisione, la validità e l'applicabilità clinica dei modelli di Intelligenza Artificiale nel settore medico"

Le sintesi interattive di ogni modulo ti permetteranno di consolidare in modo più dinamico i concetti sull'elaborazione del linguaggio naturale"

Con questo programma, i medici avranno una conoscenza completa sull'applicazione delle tecnologie di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini. Inoltre, gli studenti svilupperanno competenze avanzate per utilizzare tecniche emergenti come IL Data Mining, Big Data o Deep Learning nell’ambito clinico. Inoltre, i professionisti della salute manterranno gli strumenti come le reti neurali convoluzionali per interpretare le immagini mediche di diverse modalità. In questo modo gli specialisti individueranno le anomalie nei test di imaging e potranno effettuare diagnosi più accurate per migliorare il recupero dei pazienti.

Utilizzerai l'Intelligenza Artificiale per automatizzare attività di routine come il rilevamento di anomalie in grandi volumi di immagini, consentendoti di concentrarti sui casi clinici più complessi"

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
• Sviluppare le capacità di utilizzare e applicare strumenti avanzati di Intelligenza Artificiale nell'interpretazione e analisi delle immagini mediche, migliorando la precisione diagnostica
• Implementare soluzioni di intelligenza artificiale che consentono l'automazione di processo e personalizzazione della diagnostica
• Applicare tecniche di data mining e analisi predittiva per prendere decisioni cliniche basate sulle prove
• Acquisire competenze di ricerca che consentano agli esperti di contribuire l'avanzamento dell'Intelligenza Artificiale nella diagnostica per immagini medica

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 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 in 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 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

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

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
• 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 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, 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

Modulo 16. Innovazioni di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini

• Padroneggiare strumenti come IBM Watson Imaging e NVIDIA Clara per interpretare automaticamente le prove cliniche
• Acquisire competenze per condurre esperimenti clinici e analisi risultati utilizzando l'Intelligenza Artificiale, con un approccio basato nel miglioramento della precisione diagnostica

Modulo 17. Applicazioni Avanzate di Intelligenza Artificiale negli Studi e Analisi di Immagini Mediche

• Eseguire studi osservativi in imaging utilizzando l'intelligenza artificiale, convalidando e calibrando i modelli in modo efficiente
• Integrare i dati di imaging medico con altre fonti biomediche, utilizzando strumenti come Enlitic Curie per condurre ricerche multidisciplinari

Modulo 18. Personalizzazione e Automazione nella Diagnosi Medica tramite Intelligenza Artificiale

• Acquisire competenze per personalizzare la diagnostica utilizzando l'intelligenza artificiale, correlando i risultati delle immagini con dati genomici e altri biomarcatori
• Padroneggiare l'automazione nell'acquisizione e nell'elaborazione di immagini mediche, applicando tecnologie avanzate di Intelligenza Artificiale

Modulo 19. Big Data e Analisi Predittiva in Imaging Medico

• Gestire grandi volumi di dati utilizzando tecniche di Data Mining e algoritmi di Apprendimento Automatico
• Creare strumenti di previsione clinica basati sull'analisi Big Data con l'obiettivo di ottimizzare le decisioni cliniche

Modulo 20. Aspetti etici e legali dell'Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini

• Avere una comprensione olistica dei principi normativi e deontologici che regolano l'uso dell'Intelligence nel campo della Salute, inclusi aspetti come il consenso informato
• Essere in grado di audire i modelli di intelligenza artificiale utilizzati nella pratica clinica, garantendo la loro trasparenza e responsabilità nel processo decisionale medico

Trarrai lezioni preziose risolvendo casi clinici reali in ambienti di apprendimento simulati"