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L'Infermieristica è uno dei pilastri della Sanità poiché da essa dipendono molteplici processi assistenziali, organizzativi, comunicativi e facilitano il lavoro interdisciplinare. Inoltre, il progresso della digitalizzazione negli ambienti clinici ha aumentato la richiesta di competenze più elevate e migliori da parte degli infermieri per affrontare le attività tradizionali del settore, affrontando al contempo nuove sfide. Uno di questi resti è stata l'incorporazione dell'Intelligenza Artificiale in aree come la Telemedicina, la gestione dei database dei pazienti o per massimizzare il controllo degli input di cura.

In questo contesto, gli infermieri sono invitati ad aggiornare le loro competenze e allo stesso tempo a sviluppare profili ampi che consentano loro di accedere a nuove opportunità di lavoro. Da queste richieste nasce il Master Privato in Intelligenza Artificiale in Infermieristica di TECH. Questo programma completo comprende concetti innovativi sull'uso di nuove tecnologie digitali basate su IA per migliorare l'efficienza e la cura dei pazienti.

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Allo stesso tempo, questa qualifica ha una metodologia 100% online con la quale gli infermieri avranno la facilità di studiare e contemporaneamente continuare i loro obblighi professionali o personali. Allo stesso tempo, il programma è accessibile 24 ore al giorno, 7 giorni alla settimana, da qualsiasi dispositivo con connessione internet, anche se possono essere scaricati. Dall'altro lato, il processo di insegnamento-apprendimento si basa sull'implementazione del metodo Relearning che facilita l'assimilazione dei concetti chiave attraverso la ripetizione.

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Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

1.1. Storia dell’intelligenza artificiale

1.1.1. Quando si è cominciato a parlare di Intelligenza Artificiale?
1.1.2. Riferimenti nel cinema
1.1.3. Importanza dell'intelligenza artificiale
1.1.4. Tecnologie che favoriscono e supportano l'Intelligenza Artificiale

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi

1.2.1. Teoria dei giochi
1.2.2. Minimax e potatura Alfa-Beta
1.2.3. Simulazione: Monte Carlo

1.3. Reti neurali

1.3.1. Basi biologiche
1.3.2. Modello computazionale
1.3.3. Reti neurali supervisionate e non
1.3.4. Percettrone semplice
1.3.5. Percettrone multistrato

1.4. Algoritmi genetici

1.4.1. Storia
1.4.2.  Base biologica
1.4.3.  Codifica dei problemi
1.4.4.  Generazione della popolazione iniziale
1.4.5.  Algoritmo principale e operatori genetici
1.4.6.  Valutazione degli individui: Fitness

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie

1.5.1. Vocabolari
1.5.2. Tassonomie
1.5.3. Thesauri
1.5.4. Ontologie
1.5.5. Rappresentazione della conoscenza: Web semantico

1.6. Web semantico

1.6.1. Specifiche: RDF, RDFS e OWL
1.6.2. Inferenza/ragionamento
1.6.3. Linked Data

1.7. Sistemi esperti e DSS

1.7.1. Sistemi esperti
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale

1.8. Chatbot e Assistenti Virtuali

1.8.1. Tipologie di assistenti: Assistente vocale e scritto
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intent, entità e flusso di dialogo
1.8.3. Integrazione: Web, Slack, Whatsapp, Facebook
1.8.4. Strumenti per lo sviluppo di un assistente: Dialog Flow, Watson Assistant

1.9. Strategia di implementazione dell'IA
1.10. Futuro dell’intelligenza artificiale

1.10.1. Comprendere come identificare emozioni tramite algoritmi
1.10.2. Creazione della personalità: Linguaggio, espressioni e contenuti
1.10.3. Tendenze dell'intelligenza artificiale
1.10.4. Riflessioni

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato

 2.1. La statistica
 

2.1.1. Statistica: Statistica descrittiva e deduzioni statistiche
 2.1.2. Popolazione, campione, individuo
 2.1.3. Variabili: Definizione, scale di misurazione

 2.2. Tipi di dati statistici

 2.2.1. Secondo la tipologia

 2.2.1.1. Quantitativi: dati continui e discreti
 2.2.1.2. Qualitativi: dati binominali, nominali e ordinali

 2.2.2. Secondo la forma

 2.2.2.1. Numerici
 2.2.2.2. Testuali
 2.2.2.3. Logici

 2.2.3. Secondo la fonte

 2.2.3.1. Primari
 2.2.3.2. Secondari

 2.3. Ciclo di vita dei dati

 2.3.1. Fasi del ciclo
 2.3.2. Tappe del ciclo
 2.3.3. Principi FAIR

 2.4. Fasi iniziali del ciclo

 2.4.1. Definizione delle mete
 2.4.2. Determinazione delle risorse necessarie
 2.4.3. Diagramma di Gantt
 2.4.4. Struttura dei dati

 2.5. Raccolta di dati

 2.5.1. Metodologia di raccolta
 2.5.2. Strumenti di raccolta
 2.5.3. Canali di raccolta

 2.6. Pulizia del dato

 2.6.1. Fasi di pulizia dei dati
 2.6.2. Qualità del dato
 2.6.3. Elaborazione dei dati (con R)

 2.7. Analisi dei dati, interpretazione e valutazione dei risultati

 2.7.1. Misure statistiche
 2.7.2. Indici di relazione
 2.7.3. Data Mining

 2.8. Archiviazione dei dati (Datawarehouse)

 2.8.1. Elementi che lo integrano
 2.8.2. Progettazione
 2.8.3. Aspetti da considerare

 2.9. Disponibilità del dato

 2.9.1. Accesso
 2.9.2. Utilità
 2.9.3. Sicurezza

 2.10. Aspetti normativi

 2.10.1. Legge di protezione dei dati
 2.10.2. Best practice
 2.10.3. Altri aspetti normativi

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

 3.1. Data Science

 3.1.1. Data Science
 3.1.2. Strumenti avanzati per i data scientist

 3.2. Dati, informazioni e conoscenza

 3.2.1. Dati, informazioni e conoscenza
 3.2.2. Tipi di dati
 3.2.3. Fonti di dati

 3.3. Dai dati all’informazione

 3.3.1. Analisi dei dati
 3.3.2. Tipi di analisi
 3.3.3. Estrazione di informazioni da un Dataset

 3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

 3.4.1. La visualizzazione come strumento di analisi
 3.4.2. Metodi di visualizzazione
 3.4.3. Visualizzazione di un insieme di dati

 3.5. Qualità dei dati

 3.5.1. Dati di qualità
 3.5.2. Pulizia di dati
 3.5.3. Pre-elaborazione base dei dati

 3.6. Dataset

 3.6.1. Arricchimento del Dataset
 3.6.2. La maledizione della dimensionalità
 3.6.3. Modifica di un insieme di dati

 3.7. Squilibrio

 3.7.1. Squilibrio di classe
 3.7.2. Tecniche di mitigazione dello squilibrio
 3.7.3. Equilibrio di un Dataset

 3.8. Modelli non supervisionati

 3.8.1. Modello non supervisionato
 3.8.2. Metodi
 3.8.3. Classificazione con modelli non supervisionati

 3.9. Modelli supervisionati

 3.9.1. Modello supervisionato
 3.9.2. Metodi
 3.9.3. Classificazione con modelli supervisionati

 3.10. Strumenti e best practice

 3.10.1. Best practice per i data scientist
 3.10.2. Il modello migliore
 3.10.3. Strumenti utili

 Modulo 4. Data Mining: Selezione, pre-elaborazione e trasformazione

 4.1. Inferenza statistica

 4.1.1. Statistica descrittiva e Inferenza statistica
 4.1.2. Procedure parametriche
 4.1.3. Procedure non parametriche

 4.2. Analisi esplorativa

 4.2.1. Analisi descrittiva
 4.2.2. Visualizzazione
 4.2.3. Preparazione dei dati

 4.3. Preparazione dei dati

 4.3.1. Integrazione e pulizia di dati
 4.3.2. Standardizzazione dei dati
 4.3.3. Trasformazione degli attributi

 4.4. I valori mancanti

 4.4.1. Trattamenti dei valori mancanti
 4.4.2. Metodi di imputazione a massima verosimiglianza
 4.4.3. Imputazione di valori mancanti mediante apprendimento automatico

 4.5. Rumore nei dati

 4.5.1. Classi di rumore e attributi
 4.5.2. Filtraggio del rumore
 4.5.3. Effetto del rumore

4.6. La maledizione della dimensionalità

 4.6.1. Oversampling
 4.6.2. Undersampling
 4.6.3. Riduzione dei dati multidimensionali

 4.7. Da attributi continui a discreti

 4.7.1. Dati continui vs discreti
 4.7.2. Processo di discretizzazione

 4.8. I dati

 4.8.1. Selezione dei dati
 4.8.2. Prospettiva e criteri di selezione
 4.8.3. Metodi di selezione

 4.9. Selezione di istanze

 4.9.1. Metodi per la selezione di istanze
 4.9.2. Selezione di prototipi
 4.9.3. Metodi avanzati per la selezione di istanze

 4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

 5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi

 5.1.1. Risorse
 5.1.2. Dividi e conquista
 5.1.3. Altre strategie

 5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi

 5.2.1. Misure di efficienza
 5.2.2. Misurare l'ingresso di input
 5.2.3. Misurare il tempo di esecuzione
 5.2.4. Caso peggiore, migliore e medio
 5.2.5. Notazione asintotica
 5.2.6. Criteri di analisi matematica per algoritmi non ricorsivi
 5.2.7. Analisi matematica per algoritmi ricorsivi
 5.2.8. Analisi empirica degli algoritmi

 5.3. Algoritmi di ordinamento

 5.3.1. Concetto di ordinamento
 5.3.2. Ordinamento delle bolle
 5.3.3. Ordinamento per selezione
 5.3.4. Ordinamento per inserimento
 5.3.5. Ordinamento per fusione (Merge_Sort)
 5.3.6. Ordinamento rapido (Quick_Sort)

 5.4. Algoritmi con alberi

 5.4.1. Concetto di albero
 5.4.2. Alberi binari
 5.4.3. Percorsi degli alberi
 5.4.4. Rappresentare le espressioni
 5.4.5. Alberi binari ordinati
 5.4.6. Alberi binari bilanciati

 5.5. Algoritmi con Heaps

 5.5.1. Gli Heaps
 5.5.2. L’algoritmo Heapsort
 5.5.3. Code prioritarie

 5.6. Algoritmi con grafi

 5.6.1. Rappresentazione
 5.6.2. Percorso in larghezza
 5.6.3. Percorso in profondità
 5.6.4. Ordinamento topologico

 5.7. Algoritmi Greedy

 5.7.1. La strategia Greedy
 5.7.2. Elementi della strategia Greedy
 5.7.3. Cambio valuta
 5.7.4. Il problema del viaggiatore
 5.7.5. Problema dello zaino

 5.8. Ricerca del percorso minimo

 5.8.1. Il problema del percorso minimo
 5.8.2. Archi e cicli negativi
 5.8.3. Algoritmo di Dijkstra

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi

 5.9.1. L'albero a sovrapposizione minima
 5.9.2. Algoritmo di Prim
 5.9.3. Algoritmo di Kruskal
 5.9.4. Analisi della complessità

 5.10. Backtracking

 5.10.1. Il Backtracking
 5.10.2. Tecniche alternative

Modulo 6. Sistemi intelligenti

 6.1. Teoria degli agenti

 6.1.1. Storia del concetto
 6.1.2. Definizione di agente
 6.1.3. Agenti nell'Intelligenza Artificiale
 6.1.4. Agenti nell'ingegneria dei software

 6.2. Architetture di agenti

 6.2.1. Il processo di ragionamento dell'agente
 6.2.2. Agenti reattivi
 6.2.3. Agenti deduttivi
 6.2.4. Agenti ibridi
 6.2.5. Confronto

 6.3. Informazione e conoscenza

 6.3.1. Distinzione tra dati, informazioni e conoscenza
 6.3.2. Valutazione della qualità dei dati
 6.3.3. Metodi di raccolta dei dati
 6.3.4. Metodi di acquisizione dei dati
 6.3.5. Metodi di acquisizione della conoscenza

 6.4. Rappresentazione della conoscenza

 6.4.1. L'importanza della rappresentazione della conoscenza
 6.4.2. Definire la rappresentazione della conoscenza attraverso i suoi ruoli
 6.4.3. Caratteristiche di una rappresentazione della conoscenza

 6.5. Ontologie

 6.5.1. Introduzione ai metadati
 6.5.2. Concetto filosofico di ontologia
 6.5.3. Concetto informatico di ontologia
 6.5.4. Ontologie di dominio e di livello superiore
 6.5.5. Come costruire un'ontologia?

 6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie

 6.6.1. Triple RDF, Turtle e N
 6.6.2. Schema RDF
 6.6.3. OWL
 6.6.4. SPARQL
 6.6.5. Introduzione ai diversi strumenti per la creazione di ontologie
 6.6.6. Installazione e utilizzo di Protégé

 6.7. Sito web semantico

 6.7.1. Lo stato attuale e il futuro del web semantico
 6.7.2. Applicazioni del web semantico

 6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza

 6.8.1. Vocabolari
 6.8.2. Panoramica
 6.8.3. Tassonomie
 6.8.4. Thesauri
 6.8.5. Folksonomie
 6.8.6. Confronto
 6.8.7. Mappe mentali

 6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza

 6.9.1. Logica dell'ordine zero
 6.9.2. Logica di prim’ordine
 6.9.3. Logica descrittiva
 6.9.4. Relazione tra i diversi tipi di logica
 6.9.5. Prolog: programmazione basata sulla logica del primo ordine

 6.10. Ragionatori semantici, sistemi basati sulla conoscenza e sistemi esperti

 6.10.1. Concetto di ragionatore
 6.10.2. Applicazioni di un ragionatore
 6.10.3. Sistemi basati sulla conoscenza
 6.10.4. MYCIN, storia dei sistemi esperti
 6.10.5. Elementi e architettura dei sistemi esperti
 6.10.6. Creazione di sistemi esperti

 Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

7.1. Introduzione ai processi di scoperta della conoscenza e ai concetti di base dell'apprendimento automatico
 

7.1.1. Concetti chiave dei processi di scoperta della conoscenza
 7.1.2. Prospettiva storica sui processi di scoperta della conoscenza
 7.1.3. Fasi dei processi di scoperta della conoscenza
 7.1.4. Tecniche utilizzate nei processi di scoperta della conoscenza
 7.1.5. Caratteristiche dei buoni modelli di apprendimento automatico
 7.1.6. Tipi di informazioni sull'apprendimento automatico
 7.1.7. Concetti di base dell'apprendimento
 7.1.8. Concetti di base dell'apprendimento non supervisionato

 7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati

 7.2.1. Elaborazione dei dati
 7.2.2. Trattamento dei dati nel flusso di analisi dei dati
 7.2.3. Tipi di dati
 7.2.4. Trasformazione dei dati
 7.2.5. Visualizzazione ed esplorazione di variabili continue
 7.2.6. Visualizzazione ed esplorazione di variabili categoriche
 7.2.7. Misure di correlazione
 7.2.8. Rappresentazioni grafiche più comuni
 7.2.9. Introduzione all'analisi multivariata e alla riduzione delle dimensioni

 7.3. Alberi decisionali

 7.3.1. Algoritmo ID
 7.3.2. Algoritmo C
 7.3.3. Sovrallenamento e potatura
 7.3.4. Analisi dei risultati

 7.4. Valutazione dei classificatori

 7.4.1. Matrici di confusione
 7.4.2. Matrici di valutazione numerica
 7.4.3. Statistica Kappa
 7.4.4. La curva ROC

 7.5. Regole di classificazione

 7.5.1. Misure di valutazione delle regole
 7.5.2. Introduzione alla rappresentazione grafica
 7.5.3. Algoritmo di sovrapposizione sequenziale

 7.6. Reti neuronali

 7.6.1. Concetti di base
 7.6.2. Reti neurali semplici
 7.6.3. Algoritmo di Backpropagation
 7.6.4. Introduzione alle reti neurali ricorrenti

 7.7. Metodi bayesiani

 7.7.1. Concetti di base della probabilità
 7.7.2. Teorema di Bayes
 7.7.3. Naive Bayes
 7.7.4. Introduzione alle reti bayesiane

 7.8. Modelli di regressione e di risposta continua

 7.8.1. Regressione lineare semplice
 7.8.2. Regressione lineare multipla
 7.8.3. Regressione logistica
 7.8.4. Alberi di regressione
 7.8.5. Introduzione alle macchine a vettori di supporto (SVM)
 7.8.6. Misure di bontà di adattamento

 7.9. Clustering

 7.9.1. Concetti di base
 7.9.2. Clustering gerarchico
 7.9.3. Metodi probabilistici
 7.9.4. Algoritmo EM
 7.9.5. Metodo B-Cubed
 7.9.6. Metodi impliciti

7.10. Estrazione di testi ed elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

 7.10.1. Concetti di base
 7.10.2. Creazione del corpus
 7.10.3. Analisi descrittiva
 7.10.4. Introduzione alla sentiment analysis

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

 8.1. Deep Learning

 8.1.1. Tipi di Deep Learning
 8.1.2. Applicazioni del Deep Learning
 8.1.3. Vantaggi e svantaggi del Deep Learning

 8.2. Operazioni

 8.2.1. Somma
 8.2.2. Prodotto
 8.2.3. Trasporto

 8.3. Livelli

 8.3.1. Livello di input
 8.3.2. Livello nascosto
 8.3.3. Livello di output

 8.4. Unione di livelli e operazioni

 8.4.1. Progettazione dell’architettura
 8.4.2. Connessione tra i livelli
 8.4.3. Propagazione in avanti

 8.5. Costruzione della prima rete neurale

 8.5.1. Progettazione della rete
 8.5.2. Impostare i pesi
 8.5.3. Addestramento della rete

 8.6. Trainer e ottimizzatore

 8.6.1. Selezione dell'ottimizzatore
 8.6.2. Ristabilire una funzione di perdita
 8.6.3. Ristabilire una metrica

 8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali

 8.7.1. Funzioni di attivazione
 8.7.2. Propagazione all'indietro
 8.7.3. Regolazioni dei parametri

 8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali

 8.8.1. Funzionamento di un neurone biologico
 8.8.2. Trasferimento della conoscenza ai neuroni artificiali
 8.8.3. Stabilire relazioni tra di essi

 8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras

 8.9.1. Definizione della struttura di reti
 8.9.2. Creazione del modello
 8.9.3. Addestramento del modello

 8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali

 8.10.1. Selezione della funzione di attivazione
 8.10.2. Stabilire il learning rate
 8.10.3. Regolazioni dei pesi

 Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

 9.1. Problemi di Gradiente

 9.1.1. Tecniche di ottimizzazione gradiente
 9.1.2. Gradienti Stocastici
 9.1.3. Tecniche di inizializzazione del peso

 9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati

 9.2.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
 9.2.2. Estrazione delle caratteristiche
 9.2.3. Deep Learning

 9.3. Ottimizzatori

 9.3.1. Ottimizzatori a discesa stocastica del gradiente
 9.3.2. Ottimizzatori Adam e RMSprop
 9.3.3. Ottimizzatori di momento

 9.4. Programmazione del tasso di apprendimento

 9.4.1. Controllo del tasso di apprendimento automatico
 9.4.2. Cicli di apprendimento
 9.4.3. Termini di lisciatura

9.5. Overfitting

9.5.1. Convalida incrociata
9.5.2. Regolarizzazione
9.5.3. Metriche di valutazione

9.6. Linee guida pratiche

9.6.1. Progettazione dei modelli
9.6.2. Selezione delle metriche e dei parametri di valutazione
9.6.3. Verifica delle ipotesi

9.7. Transfer Learning

9.7.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche
9.7.3. Deep Learning

9.8. Data Augmentation

9.8.1. Trasformazioni dell'immagine
9.8.2. Generazione di dati sintetici
9.8.3. Trasformazione del testo

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning

9.9.1. Addestramento del trasferimento della conoscenza
9.9.2. Estrazione delle caratteristiche
9.9.3. Deep Learning

9.10. Regolarizzazione

9.10.1. L e L
9.10.2. Regolarizzazione a entropia massima
9.10.3. Dropout

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow

 10.1. TensorFlow
 

10.1.1. Utilizzo della libreria TensorFlow
 10.1.2. Addestramento dei modelli con TensorFlow
 10.1.3. Operazioni grafiche su TensorFlow

 10.2. TensorFlow e NumPy

 10.2.1. Ambiente computazionale NumPy per TensorFlow
 10.2.2. Utilizzo degli array NumPy con TensorFlow
 10.2.3. Operazioni NumPy per i grafici di TensorFlow

 10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento

 10.3.1. Costruire modelli personalizzati con TensorFlow
 10.3.2. Gestione dei parametri di addestramento
 10.3.3. Utilizzo di tecniche di ottimizzazione per l’addestramento

 10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow

 10.4.1. Funzioni con TensorFlow
 10.4.2. Utilizzo di grafici per l’addestramento dei modelli
 10.4.3. Ottimizzazione dei grafici con le operazioni di TensorFlow

 10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow

 10.5.1. Caricamento di insiemi di dati con TensorFlow
 10.5.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow
 10.5.3. Utilizzo di strumenti di TensorFlow per la manipolazione dei dati

 10.6. La API tfdata

 10.6.1. Utilizzo dell'API tfdata per il trattamento dei dati
 10.6.2. Costruzione di flussi di dati con tfdata
 10.6.3. Uso dell'API tfdata per l’addestramento dei modelli

 10.7. Il formato TFRecord

 10.7.1. Utilizzo dell’API TFRecord per la serialità dei dati
 10.7.2. Caricamento di file TFRecord con TensorFlow
 10.7.3. Utilizzo di file TFRecord per l’addestramento dei modelli

 10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras

 10.8.1. Utilizzo dell'API di pre-elaborazione Keras
 10.8.2. Costruzione di pipeline di pre-elaborazione con Keras
 10.8.3. Uso dell'API nella pre-elaborazione di Keras per l’addestramento dei modelli

 10.9. Il progetto TensorFlow Datasets

 10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Dataset per la serialità dei dati
 10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Dataset
 10.9.3. Uso di TensorFlow Dataset per l’addestramento dei modelli

 10.10. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow

 10.10.1. Applicazione pratica
 10.10.2. Costruire un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow
 10.10.3. Addestramento dei modelli con TensorFlow
 10.10.4. Utilizzo dell'applicazione per la previsione dei risultati

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

11.1. L'architettura Visual Cortex

 11.1.1. Funzioni della corteccia visiva
 11.1.2. Teoria della visione computazionale
 11.1.3. Modelli di elaborazione delle immagini

 11.2. Layer convoluzionali

 11.2.1. Riutilizzazione dei pesi nella convoluzione
 11.2.2. Convoluzione D
 11.2.3. Funzioni di attivazione

 11.3. Livelli di raggruppamento e distribuzione dei livelli di raggruppamento con Keras

 11.3.1. Pooling e Striding
 11.3.2. Flattening
 11.3.3. Tipi di Pooling

 11.4. Architetture CNN

 11.4.1. Architettura VGG
 11.4.2. Architettura AlexNet
 11.4.3. Architettura ResNet

 11.5. Implementazione di una CNN ResNet utilizzando Keras

 11.5.1. Inizializzazione dei pesi
 11.5.2. Definizione del livello di input
 11.5.3. Definizione di output

 11.6. Uso di modelli pre-addestramento di Keras

 11.6.1. Caratteristiche dei modelli pre-addestramento
 11.6.2. Usi dei modelli pre-addestramento
 11.6.3. Vantaggi dei modelli pre-addestramento

 11.7. Modelli pre-addestramento per l'apprendimento tramite trasferimento

 11.7.1. L'apprendimento attraverso il trasferimento
 11.7.2. Processo di apprendimento per trasferimento
 11.7.3. Vantaggi dell’apprendimento per trasferimento

 11.8. Classificazione e localizzazione in Deep Computer Vision

 11.8.1. Classificazione di immagini
 11.8.2. Localizzazione di oggetti nelle immagini
 11.8.3. Rilevamento di oggetti

 11.9. Rilevamento di oggetti e tracciamento degli oggetti

 11.9.1. Metodi di rilevamento degli oggetti
 11.9.2. Algoritmi di tracciamento degli oggetti
 11.9.3. Tecniche di tracciamento e localizzazione

 11.10. Segmentazione semantica

 11.10.1. Deep Learning con segmentazione semantica
 11.10.1. Rilevamento dei bordi
 11.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole

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

 12.1. Generazione di testo utilizzando RNN

 12.1.1. Addestramento di una RNN per la generazione di testo
 12.1.2. Generazione di linguaggio naturale con RNN
 12.1.3. Applicazioni di generazione di testo con RNN

 12.2. Creazione del set di dati di addestramento

 12.2.1. Preparazione dei dati per l’addestramento di una RNN
 12.2.2. Conservazione del set di dati di addestramento
 12.2.3. Pulizia e trasformazione dei dati
 12.2.4. Analisi del Sentiment

 12.3. Classificazione delle opinioni con RNN

 12.3.1. Rilevamento degli argomenti nei commenti
 12.3.2. Analisi dei sentimenti con algoritmi di deep learning

 12.4. Rete encoder-decoder per eseguire la traduzione automatica neurale

 12.4.1. Addestramento di una RNN per eseguire la traduzione automatica
 12.4.2. Utilizzo di una rete encoder-decoder per la traduzione automatica
 12.4.3. Migliore precisione della traduzione automatica con RNN

 12.5. Meccanismi di assistenza

 12.5.1. Attuazione di meccanismi di assistenza in RNN
 12.5.2. Utilizzo di meccanismi di assistenza per migliorare la precisione dei modelli
 12.5.3. Vantaggi dei meccanismi di assistenza nelle reti neurali

12.6. Modelli Transformers

 12.6.1. Utilizzo dei modelli Transformers per l'elaborazione del linguaggio naturale
 12.6.2. Applicazione dei modelli Transformers per la visione
 12.6.3. Vantaggi dei modelli Transformers

 12.7. Transformers per la visione

 12.7.1. Uso dei modelli Transformers per la visione
 12.7.2. Elaborazione dei dati di immagine
 12.7.3. Addestramento dei modelli Transformers per la visione

 12.8. Libreria di Transformers di Hugging Face

 12.8.1. Uso della libreria di Transformers di Hugging Face
 12.8.2. Applicazione della libreria Transformers di Hugging Face
 12.8.3. Vantaggi della libreria di Transformers di Hugging Face

 12.9. Altre Librerie di Transformers: Confronto

 12.9.1. Confronto tra le diverse librerie di Transformers
 12.9.2. Uso di altre librerie di Transformers
 12.9.3. Vantaggi delle altre librerie di Transformers

 12.10. Sviluppo di un'applicazione NLP con RNN e Assistenza: Applicazione pratica

 12.10.1. Sviluppare di un'applicazione di elaborazione di linguaggio naturale con RNN e attenzione
 12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione
 12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica

Modulo 13. Autoencoder, GAN e modelli di diffusione

 13.1. Rappresentazione dei dati efficienti

 13.1.1. Riduzione della dimensionalità
 13.1.2. Deep Learning
 13.1.3. Rappresentazioni compatte

 13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto

 13.2.1. Processo di addestramento
 13.2.2. Implementazione in Python
 13.2.3. Uso dei dati di prova

 13.3. Codificatori automatici raggruppati

 13.3.1. Reti neurali profonde
 13.3.2. Costruzione di architetture di codifica
 13.3.3. Uso della regolarizzazione

 13.4. Autocodificatori convoluzionali

 13.4.1. Progettazione di modelli convoluzionali
 13.4.2. Addestramento di modelli convoluzionali
 13.4.3. Valutazione dei risultati

 13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici

 13.5.1. Applicare filtro
 13.5.2. Progettazione di modelli di codificazione
 13.5.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

 13.6. Codificatori automatici dispersi

 13.6.1. Aumentare l'efficienza della codifica
 13.6.2. Ridurre al minimo il numero di parametri
 13.6.3. Uso di tecniche di regolarizzazione

 13.7. Codificatori automatici variazionali

 13.7.1. Utilizzo dell’ottimizzazione variazionale
 13.7.2. Deep learning non supervisionato
 13.7.3. Rappresentazioni latenti profonde

 13.8. Creazione di immagini MNIST di moda

 13.8.1. Riconoscimento di pattern
 13.8.2. Creazione di immagini
 13.8.3. Addestramento delle reti neurali profonde

 13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione

 13.9.1. Generazione di contenuti da immagini
 13.9.2. Modello di distribuzione dei dati
 13.9.3. Uso di reti avversarie

 13.10. L'implementazione dei modelli

 13.10.1. Applicazione Pratica
 13.10.2. L'implementazione dei modelli
 13.10.3. Utilizzo dei dati di prova
 13.10.4. Valutazione dei risultati

 Modulo 14. Computazione bio-ispirata

 14.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata

 14.1.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale

 14.2.1. Computazione bio-ispirata basato su colonie di formiche
 14.2.2. Varianti degli algoritmi di colonia di formiche
 14.2.3. Elaborazione particellare basata su cloud

 14.3. Algoritmi genetici

 14.3.1. Struttura generale
 14.3.2. Implementazioni dei principali operatori

 14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici

 14.4.1. Algoritmo CHC
 14.4.2. Problemi multimodali

 14.5. Modelli di calcolo evolutivo (I)

 14.5.1. Strategie evolutive
 14.5.2. Programmazione evolutiva
 14.5.3. Algoritmi basati sull'evoluzione differenziale

 14.6. Modelli di calcolo evolutivo (II)

 14.6.1. Modelli evolutivi basati sulla stima delle distribuzioni (EDA)
 14.6.2. Programmazione genetica

 14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento

 14.7.1. Apprendimento basato sulle regole
 14.7.2. Metodi evolutivi nei problemi di selezione delle istanze

 14.8. Problemi multi-obiettivo

 14.8.1. Concetto di dominanza
 14.8.2. Applicazione degli algoritmi evolutivi ai problemi multi-obiettivo

 14.9. Reti neuronali (I)

 14.9.1. Introduzione alle reti neurali
 14.9.2. Esempio pratico con le reti neurali

 14.10. Reti neuronali (II)

 14.10.1. Casi di utilizzo delle reti neurali nella ricerca medica
 14.10.2. Casi di utilizzo delle reti neurali in economia
 14.10.3. Casi di utilizzo delle reti neurali nella visione artificiale

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni

 15.1. Servizi finanziari

 15.1.1. Le implicazioni dell'Intelligenza Artificiale (IA) nei servizi finanziari: opportunità e sfide
 15.1.2. Casi d'uso
 15.1.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.1.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

 15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario

 15.2.1. Implicazioni dell'IA nel settore sanitario: Opportunità e sfide
 15.2.2. Casi d'uso

 15.3. Rischi legati all'uso dell'IA nel servizio sanitario

 15.3.1. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.3.2. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

 15.4. Retail

 15.4.1. Implicazioni dell'IA nel Retail: Opportunità e sfide
 15.4.2. Casi d'uso
 15.4.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.4.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

 15.5. Industria

 15.5.1. Implicazioni dell'IA nell’Industria: Opportunità e sfide
 15.5.2. Casi d'uso

 15.6. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA nell’Industria

 15.6.1. Casi d'uso
 15.6.2. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.6.3. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

 15.7. Pubblica Amministrazione

 15.7.1. Implicazioni dell'IA nella Pubblica Amministrazione: Opportunità e sfide
 15.7.2. Casi d'uso
 15.7.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.7.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

 15.8. Educazione

 15.8.1. Implicazioni dell'IA nell’Educazione: Opportunità e sfide
 15.8.2. Casi d'uso
 15.8.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.8.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

 15.9. Silvicoltura e agricoltura

 15.9.1. Implicazioni dell'IA nella silvicoltura e nell’agricoltura: Opportunità e sfide
 15.9.2. Casi d'uso
 15.9.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.9.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

 15.10. Risorse Umane

 15.10.1. Implicazioni dell'IA nelle Risorse Umane: Opportunità e sfide
 15.10.2. Casi d'uso
 15.10.3. Potenziali rischi legati all'uso dell'IA
 15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 16. Applicazione degli Assistenti di Conversazione all'Intelligenza Artificiale in Infermieristica

 16.1. Introduzione agli assistenti conversazionali nell'IA in infermieristica

 16.1.1. Contesto dell'IA nella salute e sua applicazione in infermieristica
 16.1.2. Vantaggi degli assistenti conversazionali nell'assistenza infermieristica
 16.1.3. Applicazioni specifiche in infermieristica
 16.1.4. Tendenze degli assistenti conversazionali nel settore sanitario

 16.2. Tipologie di assistenti conversazionali nel settore sanitario

 16.2.1. Tipi di assistenti conversazionali per la sanità (Synthesia, Heygen)
 16.2.2. Differenze tra assistenti in ruoli di supporto, diagnosi e follow-up
 16.2.3. Esempi di assistenti conversazionali e casi d'uso infermieristici
 16.2.4. Confronto tra assistenti automatici e assistenti ibridi (con intervento umano)

 16.3. Implementazione di assistenti conversazionali nel settore sanitario

 16.3.1. Vantaggi degli assistenti nell'ambiente sanitario in infermieristica
 16.3.2. Sfide nell'implementazione degli assistenti nei processi clinici
 16.3.3. Requisiti tecnici per l'implementazione nell'assistenza sanitaria
 16.3.4. Valutazione dell'efficacia e dei benefici nell'ambito dell'educazione sanitaria

 16.4. Creazione di assistenti personalizzati in ChatGPT

 16.4.1. Introduzione alla creazione di un chatbot in ChatGPT
 16.4.2. Processo di personalizzazione di un assistente infermieristico (parte 1)
 16.4.3. Processo di personalizzazione di un assistente infermieristico (parte 2)
 16.4.4. Esempi pratici di assistenti sanitari personalizzati

 16.5. Impatto dell'IA e dell'automazione sul settore sanitario

 16.5.1. Cambiamenti nei ruoli lavorativi dovuti all'IA
 16.5.2. Adattamento dei professionisti del settore infermieristico alle tecnologie dell'IA
 16.5.3. Effetti degli assistenti conversazionali sulla formazione degli operatori sanitari
 16.5.4. Valutazione dell'impatto dell'automazione nel settore sanitario

 16.6. Integrazione degli assistenti di conversazione nella formazione infermieristica

 16.6.1. Ruolo degli assistenti conversazionali nell'apprendimento clinico
 16.6.2. Uso degli assistenti nelle simulazioni di casi clinici
 16.6.3. Applicazione nella pratica clinica e nel processo decisionale
 16.6.4. Strumenti per la formazione continua con gli assistenti

 16.7. Assistenti conversazionali nel supporto emotivo al paziente

 16.7.1. Applicazioni degli assistenti per il supporto emotivo
 16.7.2. Esempi di assistenti conversazionali nel supporto psicologico
 16.7.3. Limiti del supporto emotivo degli assistenti conversazionali
 16.7.4. Considerazioni sull'uso dell'IA nel supporto emotivo

 16.8. Miglioramento dell'efficienza e dell'assistenza ai pazienti con gli assistenti IA

 16.8.1. Gestione dei quesiti e delle domande frequenti con gli assistenti
 16.8.2. Ottimizzazione della comunicazione paziente-infermiere
 16.8.3. Applicazioni guidate nel coordinamento dell’assistenza
 16.8.4. Valutazione dell'impatto degli assistenti sull'efficienza clinica

 16.9. Sviluppo e personalizzazione di strumenti di conversazione in infermieristica

 16.9.1. Processo di sviluppo di un assistente conversazionale da zero
 16.9.2. Personalizzazione per esigenze infermieristiche specifiche
 16.9.3. Aggiornamento e miglioramento continuo degli assistenti conversazionali
 16.9.4. Implementazione degli assistenti in vari contesti sanitari

 16.10. Apprendimento virtuale e formazione continua sull'IA in infermieristica

 16.10.1. Importanza della formazione continua sull'IA in infermieristica
 16.10.2. Piattaforme di e-learning e assistenti di IA
 16.10.3. Sviluppo professionale dell'IA per gli operatori sanitari
 16.10.4. Il futuro della formazione sull'IA per infermieri e operatori sanitari

Modulo 17. Uso dell'Intelligenza Artificiale e della Realtà Virtuale per il Supporto Emotivo in Infermieristica

 17.1. Introduzione al supporto emotivo assistito dall'IA (Woebot)

 17.1.1. Concetto e rilevanza del supporto emotivo nell'IA
 17.1.2. Vantaggi e limiti del supporto emotivo con l'IA
 17.1.3. Principali applicazioni nel campo della salute mentale
 17.1.4. Differenze con il supporto emotivo tradizionale

 17.2. Chatbot nel supporto emotivo

 17.2.1. Tipi di chatbot disponibili per il supporto emotivo (Replika, Wysa)
 17.2.2. Esempi di chatbot per la salute mentale
 17.2.3. Limiti dei chatbot per il supporto emotivo
 17.2.4. Casi di studio sull'uso dei chatbot nel settore sanitario

 17.3. Strumenti di IA per la salute mentale (Youper, Koko)

 17.3.1. Storie di successo dell'IA nella salute mentale
 17.3.2. Strumenti di supporto emotivo attuali
 17.3.3. Integrazione dell'IA nelle terapie per la salute mentale
 17.3.4. Misurazione dell'efficacia degli strumenti di IA

 17.4. Privacy e sicurezza nel supporto emotivo assistito dall'IA

 17.4.1. Importanza della privacy nel supporto emotivo assistito dall'IA
 17.4.2. Norme sulla privacy nell'uso dell'IA nell'assistenza sanitaria
 17.4.3. Sicurezza dei dati nei sistemi di supporto emotivo
 17.4.4. Etica e protezione delle informazioni sensibili

 17.5. Confronto tra il supporto emotivo tradizionale e quello dell'IA

 17.5.1. Le sfide attuali di entrambi gli approcci
 17.5.2. Vantaggi della combinazione di IA e metodi tradizionali
 17.5.3. Casi di studio di supporto emotivo misto
 17.5.4. Sfide dell'implementazione e dell'accettazione del supporto dell'IA

 17.6. Realtà virtuale nell'assistenza ai pazienti (Psious, RelieVRx)

 17.6.1. Usi della realtà virtuale in ambito sanitario
 17.6.2. Dispositivi di realtà virtuale e loro applicazione medica
 17.6.3. La realtà virtuale nella preparazione del paziente
 17.6.4. Evoluzione della realtà virtuale in ambito sanitario

 17.7. Applicazioni della realtà virtuale nella riabilitazione (MindMotion, VRHealth)

 17.7.1. Uso della realtà virtuale nella riabilitazione motoria
 17.7.2. Gestione del dolore con la realtà virtuale
 17.7.3. Trattamento di fobie e disturbi d'ansia
 17.7.4. Esempi di successo di riabilitazione con la realtà virtuale

 17.8. Considerazioni etiche nell'uso della realtà virtuale

 17.8.1. Etica nei trattamenti con la realtà virtuale
 17.8.2. Sicurezza del paziente negli ambienti virtuali
 17.8.3. Rischi di dipendenza e sovraesposizione alla realtà virtuale
 17.8.4. Regolamenti sull'uso della realtà virtuale nell'assistenza sanitaria

 17.9. Confronto tra trattamenti tradizionali e realtà virtuale

 17.9.1. Differenze nell'efficacia dei due approcci
 17.9.2. Casi d'uso dei trattamenti misti
 17.9.3. Analisi di costi e benefici
 17.9.4. Opinione degli esperti sull'uso della realtà virtuale

 17.10. Il futuro della realtà virtuale nell'assistenza ai pazienti

 17.10.1. Progressi tecnologici della realtà virtuale applicata all'assistenza sanitaria
 17.10.2. Previsioni sull'impatto dell'assistenza sanitaria
 17.10.3. Integrazione della realtà virtuale nelle normali pratiche mediche
 17.10.4. Possibilità future per la formazione in realtà virtuale

 Modulo 18. Gestione clinica e personalizzazione dell'assistenza con l'Intelligenza Artificiale

 18.1. Introduzione alla gestione clinica con l'IA (IBM Watson Health)

 18.1.1. Concetti di base della gestione clinica assistita dall'IA
 18.1.2. Importanza dell'IA nell'ottimizzazione delle risorse cliniche
 18.1.3. Casi di successo di implementazione dell'IA negli ospedali
 18.1.4. Analisi dei risultati e miglioramenti nella gestione clinica

 18.2. Ottimizzazione delle risorse ospedaliere con l'IA (Qventus)

 18.2.1. Gestione dei letti e delle risorse con l'IA
 18.2.2. IA nella gestione delle attrezzature mediche
 18.2.3. Integrazione dell'IA con i sistemi ospedalieri esistenti
 18.2.4. Vantaggi e sfide dell'automazione nelle risorse cliniche

 18.3. Confronto tra strumenti tradizionali e IA

 18.3.1. Differenze nell'efficienza degli strumenti tradizionali e dell'IA
 18.3.2. Vantaggi degli strumenti di IA nella gestione clinica
 18.3.3. Analisi dei costi degli strumenti tradizionali e dell'IA
 18.3.4. Casi di studio sull'applicazione degli strumenti di IA

 18.4. IA nella gestione del tempo e degli appuntamenti (Zocdoc, Qure4u)

 18.4.1. Ottimizzazione degli orari clinici grazie all'IA
 18.4.2. IA per la gestione degli appuntamenti e la programmazione delle consulte
 18.4.3. Riduzione dei tempi di attesa grazie all'IA
 18.4.4. Efficienza nell'allocazione delle risorse temporali con l'IA

 18.5. Monitoraggio remoto dei pazienti con IA (Current Health, Biofourmis)

 18.5.1. Introduzione al monitoraggio remoto dei pazienti
 18.5.2. Strumenti di IA per il monitoraggio remoto
 18.5.3. Sistemi di allarme precoce nel monitoraggio assistito
 18.5.4. Piattaforme di telemedicina con IA

 18.6. Applicazioni dell'IA nelle malattie croniche (Glytec, Kaia Health)

 18.6.1. Uso dell'IA nel monitoraggio delle malattie croniche
 18.6.2. Uso di ORMON CONNECT
 18.6.3. Confronto tra il monitoraggio tradizionale e quello assistito dall'IA
 18.6.4. Vantaggi dell'IA nella gestione delle malattie croniche

 18.7. Considerazioni etiche sul monitoraggio assistito dall'IA

 18.7.1. Etica nell'uso dell'IA per il monitoraggio dei pazienti
 18.7.2. Protezione dei dati nel monitoraggio remoto
 18.7.3. Norme sulla privacy nei sistemi di IA
 18.7.4. Esempi di successo e pratiche etiche nel monitoraggio

 18.8. Gestione personalizzata dell'assistenza attraverso l'IA

 18.8.1. Introduzione all'assistenza personalizzata con l'IA
 18.8.2. Sistemi di supporto alle decisioni cliniche
 18.8.3. Creazione di consigli personalizzati con ChatGPT
 18.8.4. Strumenti di IA per la personalizzazione dell'assistenza

 18.9. Pianificazione dell'assistenza con l'IA (Mediktor)

 18.9.1. Creazione di piani di cura personalizzati
 18.9.2. Vantaggi e applicazioni dei piani di assistenza assistita
 18.9.3. Confronto tra assistenza tradizionale e personalizzata
 18.9.4. Casi di studio di piani di assistenza con IA

 18.10. Implementazione dei piani di assistenza personalizzati in ambito infermieristico

 18.10.1. Implementazione dell'IA nell'assistenza infermieristica personalizzata
 18.10.2. Casi di studio sulla personalizzazione dell'assistenza con l'IA
 18.10.3. Strategie di implementazione nei piani di assistenza
 18.10.4. Futuro dell'IA nell'assistenza infermieristica e personalizzata

 Modulo 19. Migliorare l'attività fisica con l'Iintelligenza Artificiale e la Realtà Virtuale in Infermieristica

 19.1. Introduzione all'IA nell'attività fisica (Google Fit)

 19.1.1. Importanza dell'IA nel campo dell'attività fisica
 19.1.2. Applicazioni dell'IA nel fitness tracking
 19.1.3. Vantaggi dell'utilizzo dell'IA per migliorare le prestazioni fisiche
 19.1.4. Casi di successo dell'IA nell'ottimizzazione dell'allenamento

 19.2. Strumenti di IA per il monitoraggio dell'attività fisica (Whoop, Google Fit)

 19.2.1. Tipi di dispositivi di rilevamento dell'IA
 19.2.2. Sensori e wearable intelligenti
 19.2.3. Vantaggi dell'utilizzo dell'IA per il monitoraggio continuo
 19.2.4. Esempi di piattaforme di monitoraggio

 19.3. Realtà virtuale e aumentata nell'allenamento fisico

 19.3.1. Introduzione alla Realtà Virtuale (VR) e alla Realtà Aumentata (AR)
 19.3.2. Applicazione di VR e AR nei programmi di fitness
 19.3.3. Benefici dell'immersione in ambienti di realtà estesa
 19.3.4. Casi di studio sull'allenamento con VR e AR

 19.4. Piattaforme e applicazioni per il monitoraggio dell'attività fisica (MyFitnessPal, Jefit)

 19.4.1. Applicazioni mobili per il monitoraggio dell'attività fisica
 19.4.2. Piattaforme innovative basate sull'IA
 19.4.3. Confronto tra applicazioni tradizionali e IA
 19.4.4. Esempi di piattaforme popolari

19.5. Personalizzazione dei piani di formazione con IA

 19.5.1. Creazione di piani di allenamento personalizzati
 19.5.2. Analisi dei dati per adeguamenti in tempo reale
 19.5.3. IA per l'ottimizzazione di routine e obiettivi
 19.5.4. Esempi di piani personalizzati

 19.6. Motivazione e monitoraggio dei progressi con gli strumenti di IA

 19.6.1. IA per l'analisi dei progressi e delle prestazioni
 19.6.2. Tecniche di motivazione assistite dall'IA
 19.6.3. Feedback in tempo reale e motivazione personalizzata
 19.6.4. Storie di successo nel migliorare l'aderenza all'esercizio fisico

 19.7. Analisi comparativa dei metodi tradizionali e dell'IA

 19.7.1. Efficienza dei metodi tradizionali rispetto all'IA
 19.7.2. Costi e benefici dell'utilizzo dell'IA nell'allenamento
 19.7.3. Sfide e limiti della tecnologia in ambito fisico
 19.7.4. Opinione degli esperti sull'impatto dell'IA

 19.8. Etica e privacy nel monitoraggio dell'attività fisica con l'IA

 19.8.1. Protezione dei dati personali negli strumenti di IA
 19.8.2. Norme sulla privacy nei dispositivi di IA
 19.8.3. Responsabilità nell'uso dei dati sull'attività fisica
 19.8.4. Etica nel monitoraggio e nell'analisi dei dati personali

 19.9. Il futuro dell'IA nell'allenamento e nell'attività fisica

 19.9.1. Progressi tecnologici nell'IA e nel fitness
 19.9.2. Previsioni sull'impatto dell'IA sull'attività fisica
 19.9.3. Potenziale di sviluppo della realtà estesa
 19.9.4. Visione a lungo termine dell'IA nel campo dello sport

 19.10. Casi di studio sul miglioramento dell'attività fisica con l'IA

 19.10.1. Casi di studio sull'ottimizzazione dell'allenamento
 19.10.2. Esperienze di utenti che hanno migliorato le loro prestazioni
 19.10.3. Analisi dei dati provenienti da studi di IA e fitness
 19.10.4. Risultati e conclusioni sull'impatto dell'IA

Modulo 20. Ottimizzazione della Nutrizione e dell'Educazione alla Salute con l'Intelligenza Artificiale in Infermieristica

 20.1. Principi della nutrizione personalizzata con l'IA in Infermieristica

 20.1.1. Fondamenti della nutrizione personalizzata
 20.1.2. Ruolo dell'IA nella nutrizione personalizzata
 20.1.3. Vantaggi della personalizzazione nei piani nutrizionali
 20.1.4. Esempi di successo nella nutrizione personalizzata

 20.2. Applicazioni dell'IA per la nutrizione

 20.2.1. Applicazioni mobili per la nutrizione abilitate dall'IA (MyFitnessPal, Foodvisor, Yazio)
 20.2.2. Strumenti di tracciamento degli alimenti
 20.2.3. Confronto tra le applicazioni di IA per la nutrizione
 20.2.4. Analisi delle applicazioni più diffuse

 20.3. Assistenti nutrizionali personalizzati

 20.3.1. IA per le raccomandazioni nutrizionali (Nutrino, Viome, Noom)
 20.3.2. Assistenti nutrizionali virtuali
 20.3.3. Esempi di personalizzazione nella nutrizione
 20.3.4. Sfide nello sviluppo degli assistenti nutrizionali

 20.4. Confronto tra strumenti tradizionali e di IA nella nutrizione

 20.4.1. Efficacia dei metodi tradizionali rispetto all'IA
 20.4.2. Vantaggi dell'IA rispetto agli strumenti tradizionali
 20.4.3. Costi e accessibilità degli strumenti di IA
 20.4.4. Casi di studio comparativi

 20.5. Il futuro della Nutrizione assistita dall'IA

 20.5.1. Innovazioni tecnologiche nella nutrizione
 20.5.2. Previsioni sull'impatto dell'IA nella nutrizione
 20.5.3. Sfide future nella personalizzazione della nutrizione
 20.5.4. Visione a lungo termine dell'IA nella nutrizione

 20.6. Strumenti di IA per la divulgazione e l'educazione sanitaria

 20.6.1. Introduzione agli strumenti di IA per l'educazione sanitaria
 20.6.2. Guida alla creazione di suggerimenti didattici efficaci
 20.6.3. Introduzione a Gemini
 20.6.4. Introduzione a ChatGPT

20.7. Ottimizzare le ricerche didattiche con IA

 20.7.1. Motori di ricerca assistiti dall'IA
 20.7.2. Esempi di motori di ricerca nell'educazione sanitaria
 20.7.3. Funzioni avanzate di ricerca con IA
 20.7.4. Uso di operatori speciali per migliorare le ricerche

 20.8. Presentazioni accademiche potenziate dall'IA

 20.8.1. Strumenti di IA per le presentazioni accademiche
 20.8.2. ChatGPT per le presentazioni scientifiche
 20.8.3. Gemini per le presentazioni di eventi
 20.8.4. Piattaforme aggiuntive come Gamma.app, Beautiful AI e Tome

 20.9. Creare poster scientifici con IA

 20.9.1. Introduzione agli strumenti di IA per i poster
 20.9.2. Visme come strumento per i poster scientifici
 20.9.3. Biorender per la visualizzazione di informazioni scientifiche
 20.9.4. Jasper e Canva nella creazione di poster

 20.10. Creazione di assistenti didattici e avatar

 20.10.1. IA applicata alla creazione di avatar educativi
 20.10.2. Motori di conversazione per assistenti didattici
 20.10.3. Strumenti come Heygen e Synthesia
 20.10.4. Studio D-ID nella creazione di avatar interattivi

Questo programma composto da 20 moduli accademici è il più completo nel panorama universitario sulle applicazioni dell'Intelligenza Artificiale in Infermieristica"