Analizzerai come l'IA interpreta i dati genetici per progettare strategie terapeutiche specifiche, grazie a questo programma online al 100%” 

L’analisi dei Big Data migliora significativamente l'assistenza medica e la ricerca nel settore sanitario. Tali sistemi avanzati offrono agli esperti l'opportunità di personalizzare i trattamenti. Informazioni sui pazienti, come la loro storia medica, genetica o stile di vita, vengono utilizzate per adattare i piani terapeutici e i farmaci in modo individualizzato. Inoltre, questi strumenti contribuiscono al monitoraggio continuo dei pazienti al di fuori dell'ambiente clinico, il che è particolarmente utile per gli utenti affetti da condizioni croniche. Le risorse dell'IA contribuiscono quindi allo sviluppo di procedure di controllo più efficaci e con cure più sicure.

Per questo TECH ha progettato un master privato che approfondirà l'analisi dei Big Data e l'Apprendimento Automatico nella ricerca clinica. Il programma affronterà aspetti come l'estrazione di dati in entrambi i registri clinici e biomedici, concentrandosi su algoritmi e fornendo tecniche di analisi predittiva. Inoltre, la formazione esplorerà le interazioni che si verificano nelle reti biologiche per l'identificazione dei modelli di malattia. Inoltre, il piano di studi presterà un'attenta attenzione ai fattori etici e legali dell'IA nel contesto medico. In questo modo, gli studenti acquisiranno una coscienza responsabile nello svolgimento delle loro procedure.

Va notato che, per consolidare tutti questi contenuti, TECH si basa sulla rivoluzionaria metodologia Relearning.  Questo sistema di insegnamento si basa sulla ripetizione di concetti chiave, per consolidare una comprensione ottimale. L'unico requisito per gli studenti è avere a portata di mano un dispositivo elettronico (come un cellulare, un computer o un tablet) connesso a Internet, per accedere così al Campus Virtuale e visualizzare i contenuti in qualsiasi momento. Così impareranno dalla comodità delle loro case, dimenticando la presenza di persona e gli orari prestabiliti. 

Padroneggerai il TensorFlow Datasets per il caricamento dei dati e otterrai un'efficiente pre-elaborazione dei dati medici grazie a questo programma”  

Questo master privato in Intelligenza Artificiale nella Pratica Clinica 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 nella Pratica Clinica 
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche riguardo alle discipline mediche essenziali per l’esercizio della professione 
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento 
• Particolare enfasi speciale 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 dotato di connessione a Internet 

Sarai all'avanguardia nel campo medico! Questo programma fonde l'eccellenza clinica con la rivoluzione tecnologica dell'Apprendimento Automatico” 

Il personale docente del programma comprende rinomati professionisti e riconosciuti specialisti appartenenti a prestigiose società e università, che forniscono agli studenti le competenze necessarie a intraprendere un percorso di studio eccellente.  

I contenuti multimediali, sviluppati in base alle ultime tecnologie educative, forniranno al professionista un apprendimento coinvolgente e localizzato, ovvero inserito in un contesto reale.  

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato 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.

La struttura modulare del programma ti consentirà una progressione coerente, dai fondamenti alle applicazioni più avanzate"

Dimenticati di memorizzare! Grazie al sistema Relearning integrerai i concetti in modo naturale e progressivo"

Questo master privato trasformerà gli studenti in veri leader, in grado di superare le sfide attuali e future in medicina. Gli studenti disporranno di una comprensione approfondita dell'IA, che contribuirà a sviluppare soluzioni innovative per trasformare l'assistenza medica. In questo modo, i professionisti applicheranno tecniche di analisi dei dati medici, lo sviluppo di modelli predittivi per studi clinici e l'implementazione di soluzioni innovative per la personalizzazione dei trattamenti.

Aggiorna la tua prassi clinica quotidiana per posizionarti all'avanguardia della rivoluzione tecnologica nella salute, contribuendo al progresso della Pratica Clinica”

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 
• Ottenere una visione completa della trasformazione della ricerca clinica attraverso l'IA, dai suoi fondamenti storici alle applicazioni attuali 
• Imparare metodi efficaci per integrare i dati eterogenei nella ricerca clinica, tra cui elaborazione del linguaggio naturale e visualizzazione avanzata dei dati 
• Acquisire solide conoscenze sulla convalida di modelli e simulazioni in ambito biomedico, esplorando l'uso di datasets sintetici e applicazioni pratiche della IA nella ricerca sulla salute 
• Comprendere e applicare le tecnologie di sequenziamento genomico, analisi dei dati con IA e il suo utilizzo nell'imaging biomedico 
• Acquisire conoscenze specialistiche in settori chiave come la personalizzazione delle terapie, la medicina di precisione, la diagnosi assistita da IA e la gestione degli studi clinici 
• Ottenere solide conoscenze sui concetti di Big Data nel settore clinico e acquisire familiarità con gli strumenti essenziali per la loro analisi 
• Approfondire i dilemmi etici, rivedere le considerazioni legali, esplorare l'impatto socioeconomico e futuro dell'IA sulla salute e promuovere l'innovazione e l'imprenditorialità nel campo dell'IA clinica 

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 
• 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 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 
• 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 
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo 
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo 
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati usando TensorFlow in situazioni reali 

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali

• Comprendere l'architettura della corteccia visiva e la sua importanza nella Deep Computer Vision 
• Esplorare e applicare i livelli convoluzionali per estrarre caratteristiche chiave dalle immagini 
• Implementare i livelli di clustering e il loro utilizzo nella Deep Computer Vision con Keras 
• Analizzare varie architetture di reti neurali convoluzionali (CNN) e la loro applicabilità in diversi contesti 
• Sviluppare e implementare una CNN ResNet utilizzando la libreria Keras per migliorare l'efficienza e le prestazioni del modello 
• Utilizzare modelli Keras pre-addestrati per sfruttare l'apprendimento per trasferimento per compiti specifici 
• Applicare tecniche di classificazione e localizzazione in ambienti di Deep Computer Vision 
• Esplorare le strategie di rilevamento e tracciamento degli oggetti utilizzando le Reti Neurali Convoluzionali 
• 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. Diagnosi nella pratica clinica con IA 

• Analizzare criticamente i benefici e i limiti dell'IA nella salute 
• Identificare potenziali errori, fornendo una valutazione informata della loro applicazione in ambienti clinici 
• Riconoscere l'importanza della collaborazione interdisciplinare per sviluppare soluzioni IA efficaci 
• Sviluppare competenze per applicare gli strumenti di IA nel contesto clinico, concentrandosi su aspetti come la diagnosi assistita, l'analisi di immagini mediche e l'interpretazione dei risultati  
• Identificare potenziali errori nell'applicazione dell'IA alla salute, fornendo una visione informata del suo utilizzo in ambienti clinici 

Modulo 17. Trattamento e controllo del paziente con IA 

• Interpretare i risultati per la creazione etica di dataset e l'attuazione strategica nelle emergenze sanitarie 
• Acquisire competenze avanzate nella presentazione, visualizzazione e gestione dei dati IA nella salute 
• Ottieni una visione completa delle tendenze emergenti e delle innovazioni tecnologiche nell'IA applicata alla salute 
• Sviluppare algoritmi IA per applicazioni specifiche come il monitoraggio sanitario, facilitando l'implementazione efficace di soluzioni nella pratica medica 
• Progettare e implementare trattamenti medici personalizzati analizzando con l'IA i dati clinici e genomici dei pazienti 

Modulo 18. Personalizzazione della salute mediante la IA 

• Approfondire le tendenze emergenti nell'IA applicata alla salute personalizzata e il loro impatto futuro 
• Definire le applicazioni dell'IA per personalizzare i trattamenti medici, dall'analisi genomica alla gestione del dolore 
• Differenziare algoritmi AI specifici per lo sviluppo di applicazioni relative alla progettazione di farmaci o alla robotica chirurgica  
• Approfondire le tendenze emergenti nell'IA applicata alla salute personalizzata e il loro impatto futuro 
• Promuovere l'innovazione attraverso la creazione di strategie volte a migliorare l'assistenza sanitaria 

Modulo 19. Analisi di Big Data nel settore sanitario con IA 

• Acquisire solide conoscenze sull'acquisizione, il filtraggio e il pre-trattamento dei dati medici 
• Sviluppare un approccio clinico basato sulla qualità e sull'integrità dei dati nel contesto delle normative sulla privacy 
• Applicare le conoscenze acquisite in casi d'uso e applicazioni pratiche, consentendo di comprendere e risolvere sfide specifiche del settore, dall'analisi del testo alla visualizzazione dei dati e alla sicurezza delle informazioni mediche 
• Definire tecniche di Big Data specifiche per il settore sanitario, compresa l'applicazione di algoritmi di apprendimento automatico per l'analisi 
• Impiegare le procedure dei Big Data per revisionare e monitorare la diffusione delle malattie infettive in tempo reale per dare una risposta efficace alle epidemie 

Modulo 20. Etica e regolamentazione nell'IA medica 

• Comprendere i principi etici fondamentali e le normative legali applicabili all'implementazione dell'IA in medicina 
• Padroneggiare i principi di governance dei dati 
• Comprendere i quadri normativi internazionali e locali 
• Garantire la conformità nell'utilizzo di dati e strumenti IA nel settore sanitario 
• Sviluppare le competenze per progettare sistemi IA incentrati sull'uomo, promuovendo l'equità e la trasparenza nell'apprendimento automatico  

Potrai usufruire dei contenuti accademici più aggiornati del panorama formativo, disponibili in formati multimediali innovativi per ottimizzare i tuoi studi”