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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. Chatbots 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. Comprendiamo 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. Progetto
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. Pratiche corrette
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. Modelli non controllati 
3.8.2. Metodi 
3.8.3. Classificazione con modelli non controllati

3.9. Modelli supervisionati

3.9.1. Modelli controllati 
3.9.2. Metodi 
3.9.3. Classificazione con modelli controllati

3.10. Strumenti e buone pratiche

3.10.1. Buone pratiche 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 vs 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. 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. Training 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 di gradiente 
9.1.2. Gradienti stocastici 
9.1.3. Tecniche di inizializzazione dei pesi

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati 

9.2.1. Addestramento per il trasferimento dell'apprendimento 
9.2.2. Estrazione delle caratteristiche 
9.2.3. Deep Learning 

9.3. Ottimizzatori 

9.3.1. Ottimizzatori della 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. Sovraregolazione 

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

9.6. Linee guida pratiche 

9.6.1. Progettazione di 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 per il trasferimento dell'apprendimento 
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 per il trasferimento dell'apprendimento 
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 il training dei modelli 

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets 

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati 
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Datasets 
10.9.3. Uso di TensorFlow Datasets 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- usando 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 
11.10.2. Rilevamento dei bordi 
11.10.3. 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 assistenza 
12.10.2. Utilizzo di RNN, meccanismi di assistenza e modelli Transformers nell'applicazione 
12.10.3. Valutazione dell'attuazione pratica 

Modulo 13. Autoencoders, GANs, 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. Bio-inspired computing

14.1. Introduzione al bio-inspired computing

14.1.1. Introduzione all'informatica bio-ispirata 

14.2. Algoritmi di adattamento sociale 

14.2.1. Bio-inspired computing 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 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. Diagnosi nella pratica clinica con IA 

16.1. Tecnologie e strumenti per la diagnosi assistita dall'IA 

16.1.1. Sviluppo di software per la diagnosi assistita dall'IA in varie specialità mediche 
16.1.2. Utilizzo di algoritmi avanzati per un'analisi rapida e accurata di sintomi e segni clinici 
16.1.3. Integrazione dell'IA nei dispositivi diagnostici per migliorare l'efficienza 
16.1.4. Strumenti IA per assistere nell'interpretazione dei risultati dei test di laboratorio 

16.2. Integrazione di dati clinici multimodali per la diagnosi 

16.2.1. Sistemi IA per combinare dati di imaging, di laboratorio e clinici 
16.2.2. Strumenti per la correlazione dei dati multimodali in diagnosi più accurate 
16.2.3. Utilizzo dell'IA per analizzare modelli complessi da diversi tipi di dati clinici 
16.2.4. Integrazione dei dati genomici e molecolari nella diagnosi assistita dall'IA 

16.3. Creazione e analisi di dataset in ambito sanitario con IA 

16.3.1. Sviluppo di database clinici per la formazione di modelli IA 
16.3.2. Utilizzo dell'IA per l'analisi e l'estrazione di insights di grandi dataset sanitari 
16.3.3. Strumenti IA per la pulizia e la preparazione dei dati clinici 
16.3.4. Sistemi IA per identificare tendenze e modelli nei dati sanitari 

16.4. Visualizzazione e gestione dei dati sanitari con IA

16.4.1. Strumenti IA per la visualizzazione interattiva e comprensibile dei dati sanitari 
16.4.2. Sistemi IA per la gestione efficiente di grandi volumi di dati clinici 
16.4.3. Uso di dashboard basati su IA per il monitoraggio degli indicatori sanitari 
16.4.4. Tecnologie IA per la gestione e la sicurezza dei dati sanitari

16.5. Riconoscimento di modelli e  machine learning nella diagnosi clinica

16.5.1. Applicazione di tecniche di machine learning per il riconoscimento di modelli nei dati clinici 
16.5.2. Uso dell'IA nell'identificazione precoce delle malattie attraverso l'analisi dei modelli 
16.5.3. Sviluppo di modelli predittivi per diagnosi più accurate 
16.5.4. Implementazione di algoritmi di apprendimento automatico nell'interpretazione dei dati sanitari

16.6. Interpretazione di immagini mediche tramite IA

16.6.1. Sistemi IA per il rilevamento e la classificazione delle anomalie nelle immagini mediche 
16.6.2. Utilizzo del Deep Learning nell'interpretazione di radiografie, risonanze e tomografie 
16.6.3. Strumenti IA per migliorare precisione e velocità nella diagnostica per immagini 
16.6.4. Implementazione dell'IA per l'assistenza nel processo decisionale clinico basato su immagini

16.7. Elaborazione del linguaggio naturale sulle cartelle cliniche per la diagnosi clinica

16.7.1. Utilizzo di PNL per l'estrazione di informazioni pertinenti dalle cartelle cliniche 
16.7.2. Sistemi IA per l'analisi di note mediche e rapporti dei pazienti 
16.7.3. Strumenti IA per riassumere e classificare le informazioni delle cartelle cliniche 
16.7.4. Applicazione della PNL nell'identificazione dei sintomi e nella diagnosi dai testi clinici

16.8. Validazione e valutazione dei modelli diagnostici assistiti dall'IA 

16.8.1. Metodi per la convalida e il collaudo di modelli IA in ambienti clinici reali 
16.8.2. Valutazione delle prestazioni e dell'accuratezza degli strumenti diagnostici assistiti da IA 
16.8.3. Utilizzo dell'IA per garantire affidabilità ed etica nella diagnosi clinica 
16.8.4. Implementazione di protocolli di valutazione continua per i sistemi di IA nel settore sanitario 

16.9. IA nella diagnosi delle malattie rare 

16.9.1. Sviluppo di sistemi di IA specializzati nell'identificazione delle malattie rare 
16.9.2. Uso dell'IA per analizzare pattern atipici e sintomi complessi 
16.9.3. Strumenti IA per una diagnosi precoce e accurata di malattie rare 
16.9.4. Implementazione di database globali con IA per migliorare la diagnosi delle malattie rare 

16.10. Storie di successo e sfide nell'implementazione della diagnostica con IA

16.10.1. Analisi di casi in cui l'IA ha migliorato significativamente la diagnosi clinica 
16.10.2. Valutazione delle sfide nell'adozione dell'IA negli ambienti clinici 
16.10.3. Discussione sulle barriere etiche e pratiche nell'implementazione dell'IA diagnostica 
16.10.4. Esame delle strategie per superare gli ostacoli nell'integrazione dell'IA nella diagnosi medica

Modulo 17. Trattamento e controllo del paziente con IA  

17.1. Sistemi di trattamento assistito dall'IA 

17.1.1. Sviluppo di sistemi di IA per assistere nelle decisioni terapeutiche 
17.1.2. Utilizzo dell'IA per la personalizzazione di trattamenti basati su profili individuali 
17.1.3. Implementazione di strumenti di IA nella somministrazione di dosi e programmi di farmaci 
17.1.4. Integrazione dell'IA nel monitoraggio e nella regolazione dei trattamenti in tempo reale

17.2. Definizione di indicatori per il monitoraggio dello stato di salute del paziente

17.2.1. Definizione di parametri chiave tramite IA per il monitoraggio della salute del paziente 
17.2.2. Utilizzo dell'IA per identificare indicatori predittivi di salute e malattia 
17.2.3. Sviluppo di sistemi di allarme precoce basati su indicatori sanitari 
17.2.4. Implementazione dell'IA per la valutazione continua dello stato di salute del paziente

17.3. Strumenti per il monitoraggio e il controllo degli indicatori sanitari

17.3.1. Sviluppo di applicazioni mobili e indossabili con IA per il monitoraggio sanitario 
17.3.2. Implementazione di sistemi IA per l'analisi in tempo reale dei dati sanitari 
17.3.3. Uso di dashboard basati sull'IA per la visualizzazione e il monitoraggio degli indicatori sanitari 
17.3.4. Integrazione dei dispositivi IoT nel monitoraggio continuo degli indicatori sanitari con IA

17.4. IA nella pianificazione ed esecuzione delle procedure mediche

17.4.1. Utilizzo di sistemi IA per ottimizzare la pianificazione chirurgica e le procedure mediche 
17.4.2. Implementazione dell'IA nella simulazione e nella pratica delle procedure chirurgiche 
17.4.3. Utilizzo dell'IA per migliorare la precisione e l'efficacia nell'esecuzione delle procedure mediche 
17.4.4. Applicazione dell'IA nel coordinamento e nella gestione delle risorse chirurgiche 

17.5. Algoritmi di apprendimento automatico per l'istituzione di trattamenti terapeutici 

17.5.1. Uso di machine learning per sviluppare protocolli di trattamento personalizzati 
17.5.2. Implementazione di algoritmi predittivi per la selezione di terapie efficaci 
17.5.3. Sviluppo di sistemi IA per l'adattamento di trattamenti in tempo reale 
17.5.4. Applicazione dell'IA nell'analisi dell'efficacia di diverse opzioni terapeutiche

17.6. Adattabilità e aggiornamento continuo dei protocolli terapeutici tramite IA

17.6.1. Implementazione di sistemi IA per la revisione e l'aggiornamento dinamico dei trattamenti 
17.6.2. Uso dell'IA nell'adattamento dei protocolli terapeutici a nuove scoperte e dati 
17.6.3. Sviluppo di strumenti IA per la personalizzazione continua dei trattamenti 
17.6.4. Integrazione dell'IA nella risposta adattiva all'evoluzione delle condizioni del paziente 

17.7. Ottimizzazione dei servizi sanitari con tecnologia IA 

17.7.1. Utilizzo dell'IA per migliorare l'efficienza e la qualità dei servizi sanitari 
17.7.2. Implementazione di sistemi IA per la gestione delle risorse sanitarie 
17.7.3. Sviluppo di strumenti IA per l'ottimizzazione dei flussi di lavoro ospedalieri 
17.7.4. Applicazione dell'IA nella riduzione dei tempi di attesa e nel miglioramento della cura del paziente 

17.8. Applicazione dell'IA nella risposta alle emergenze sanitarie 

17.8.1. Implementazione di sistemi IA per una gestione rapida ed efficiente delle crisi sanitarie 
17.8.2. Utilizzo dell'IA per ottimizzare la distribuzione delle risorse di emergenza 
17.8.3. Sviluppo di strumenti IA per la previsione e la risposta alle epidemie 
17.8.4. Integrazione dell'IA nei sistemi di allarme e comunicazione durante le emergenze sanitarie 

17.9. Collaborazione interdisciplinare nei trattamenti assistiti dall'IA 

17.9.1. Promuovere la collaborazione tra diverse specializzazioni mediche attraverso sistemi di IA 
17.9.2. Utilizzo dell'IA per integrare conoscenze e tecniche di diverse discipline nel trattamento 
17.9.3. Sviluppo di piattaforme IA per facilitare la comunicazione e il coordinamento interdisciplinare 
17.9.4. Implementazione dell'IA nella creazione di apparecchiature di trattamento multidisciplinari 

17.10. Esperienze di successo dell'IA nel trattamento delle malattie 

17.10.1. Analisi dei casi di successo nell'uso dell'IA per trattamenti efficaci delle malattie 
17.10.2. Valutazione dell'impatto dell'IA sul miglioramento dei risultati terapeutici 
17.10.3. Documentazione di esperienze innovative nell'uso dell'IA in diverse aree mediche 
17.10.4. Discussione sui progressi e le sfide nell'implementazione dell'IA nei trattamenti medici 

Modulo 18. Personalizzazione della salute mediante la IA 

18.1. Applicazioni dell'IA nella genomica per la medicina personalizzata 

18.1.1. Sviluppo di algoritmi IA per l'analisi delle sequenze genetiche e la loro relazione con le malattie 
18.1.2. Uso dell'IA nell'identificazione di marcatori genetici per trattamenti personalizzati 
18.1.3. Implementazione dell'IA per un'interpretazione rapida e precisa dei dati genomici 
18.1.4. Strumenti di IA nella correlazione dei genotipi con le risposte ai farmaci 

18.2. IA nella farmacogenomica e nella progettazione dei medicinali 

18.2.1. Sviluppo di modelli IA per prevedere l'efficacia e la sicurezza dei farmaci 
18.2.2. Uso dell'IA nell'identificazione di bersagli terapeutici e nella progettazione di farmaci 
18.2.3. Applicazione dell'IA nell'analisi delle interazioni gene-drug per la personalizzazione dei trattamenti 
18.2.4. Implementazione di algoritmi IA per accelerare la scoperta di nuovi farmaci 

18.3. Monitoraggio personalizzato con dispositivi intelligenti e IA 

18.3.1. Sviluppo di dispositivi indossabili con IA per il monitoraggio continuo degli indicatori sanitari 
18.3.2. Utilizzo dell'IA nell'interpretazione dei dati raccolti dai dispositivi intelligenti 
18.3.3. Implementazione di sistemi di allarme precoce basati sull'IA per le condizioni sanitarie 
18.3.4. Strumenti IA per la personalizzazione delle raccomandazioni di salute e stile di vita 

18.4. Sistemi di supporto alle decisioni cliniche con IA 

18.4.1. Implementazione dell'IA per assistere i medici nelle decisioni cliniche 
18.4.2. Sviluppo di sistemi IA che forniscono raccomandazioni basate su dati clinici 
18.4.3. Uso dell'IA nella valutazione dei rischi e dei benefici di diverse opzioni terapeutiche 
18.4.4. Strumenti IA per l'integrazione e l'analisi dei dati sanitari in tempo reale 

18.5. Tendenze nella personalizzazione della salute con l’IA 

18.5.1. Analisi delle ultime tendenze IA per la personalizzazione dell'assistenza sanitaria 
18.5.2. Utilizzo dell'IA nello sviluppo di approcci preventivi e predittivi alla salute 
18.5.3. Implementazione dell'IA nell'adattamento dei piani sanitari alle esigenze individuali 
18.5.4. Esplorare nuove tecnologie IA nel campo della salute personalizzata 

18.6. Progressi nella robotica chirurgica assistita da IA 

18.6.1. Sviluppo di robot chirurgici con IA per procedure precise e minimamente invasive 
18.6.2. Utilizzo dell'IA per migliorare la precisione e la sicurezza negli interventi assistiti da robot 
18.6.3. Implementazione di sistemi IA per la pianificazione chirurgica e la simulazione delle operazioni 
18.6.4. Progressi nel l'integrazione di feedback tattile e visivo nella robotica chirurgica con IA 

18.7. Sviluppo di modelli predittivi per la pratica clinica personalizzata 

18.7.1. Utilizzo dell'IA per creare modelli predittivi di malattie basati su dati individuali 
18.7.2. Implementazione dell'IA nella previsione delle risposte ai trattamenti 
18.7.3. Sviluppo di strumenti IA per l'anticipazione dei rischi sanitari 
18.7.4. Applicazione di modelli predittivi nella pianificazione degli interventi preventivi 

18.8. IA nella gestione del dolore e nel trattamento personalizzato 

18.8.1. Sviluppo di sistemi IA per la valutazione e la gestione personalizzata del dolore 
18.8.2. Uso dell'IA nell'identificazione dei modelli di dolore e delle risposte ai trattamenti 
18.8.3. Implementazione di strumenti IA nella personalizzazione delle terapie del dolore 
18.8.4. Applicazione dell'IA nel monitoraggio e nella regolazione dei piani di trattamento del dolore 

18.9. Autonomia del paziente e partecipazione attiva alla personalizzazione 

18.9.1. Promuovere l'autonomia dei pazienti con strumenti di IA per la gestione della loro salute 
18.9.2. Sviluppo di sistemi IA che consentono ai pazienti di prendere decisioni 
18.9.3. Utilizzo dell'IA per fornire informazioni e un'educazione personalizzata ai pazienti 
18.9.4. Strumenti di IA che facilitano il coinvolgimento attivo del paziente nel trattamento 

18.10. Integrazione dell'IA nelle cartelle cliniche elettroniche 

18.10.1. Implementazione dell'IA per l'analisi e la gestione efficiente delle cartelle cliniche elettroniche 
18.10.2. Sviluppo di strumenti IA per l'estrazione di insights clinici di registri elettronici 
18.10.3. Utilizzo dell'IA per migliorare l'accuratezza e l'accessibilità dei dati nelle cartelle cliniche 
18.10.4. Applicazione dell'IA per la correlazione dei dati delle cartelle cliniche con i piani di trattamento 

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

19.1. Fondamenti dei Big Data in ambito sanitario   

19.1.1. L'esplosione del dato in ambito sanitario 
19.1.2. Concetto di Big Data e principali strumenti 
19.1.3. Applicazioni di Big Data in ambito sanitario 

19.2. Elaborazione e analisi dei testi nei dati sanitari   

19.2.1. Concetti di elaborazione del linguaggio naturale 
19.2.2. Tecniche di embeding 
19.2.3. Applicazione dell'elaborazione del linguaggio naturale nella salute 

19.3. Metodi avanzati di recupero dei dati sanitari  

19.3.1. Esplorazione di tecniche innovative per il recupero efficiente dei dati sanitari 
19.3.2. Sviluppo di strategie avanzate per l'estrazione e l'organizzazione delle informazioni negli ambienti sanitari 
19.3.3. Implementare metodi di recupero dati adattivi e personalizzati per diversi contesti clinici 

19.4. Valutazione della qualità nell'analisi dei dati sanitari  

19.4.1. Sviluppo di indicatori per una valutazione rigorosa della qualità dei dati negli ambienti sanitari 
19.4.2. Implementazione di strumenti e protocolli per garantire la qualità dei dati utilizzati nelle analisi cliniche 
19.4.3. Valutazione continua della precisione e dell'affidabilità dei risultati nei progetti di analisi dei dati sanitari

19.5. Data mining e machine learning nel settore sanitario   

19.5.1. Principali metodologie di data mining 
19.5.2. Integrazione dei dati sanitari 
19.5.3. Rilevamento di modelli e anomalie nei dati sanitari  

19.6. Aree innovative di Big Data e IA in ambito sanitario   

19.6.1. Esplorare nuove frontiere nel l'applicazione di Big Data e IA per trasformare il settore sanitario 
19.6.2. Individuare opportunità innovative per l'integrazione delle tecnologie Big Data e IA in pratiche mediche 
19.6.3. Sviluppo di approcci all'avanguardia per sfruttare appieno il potenziale dei Big Data e IA in ambito sanitario 

19.7. Raccolta e pre-trattamento dei dati medici   

19.7.1. Sviluppo di metodologie efficienti per la raccolta di dati medici in ambienti clinici e di ricerca 
19.7.2. Implementazione di tecniche avanzate di pre-elaborazione per ottimizzare la qualità e l'utilità dei dati medici 
19.7.3. Progettazione di strategie di raccolta e pre-elaborazione che garantiscano la riservatezza e la riservatezza delle informazioni mediche 

19.8. Visualizzazione dei dati e comunicazione sanitaria   

19.8.1. Progettazione di strumenti innovativi di visualizzazione sanitaria 
19.8.2. Strategie di comunicazione creativa per la salute 
19.8.3. Integrazione delle tecnologie interattive nella salute 

19.9. Sicurezza dei dati e governance nel settore sanitario   

19.9.1. Sviluppo di strategie complete di sicurezza dei dati per proteggere la riservatezza e la privacy nel settore sanitario 
19.9.2. Implementazione di quadri di governance efficaci per garantire la gestione etica e responsabile dei dati in ambienti medici 
19.9.3. Elaborazione di politiche e procedure per garantire l'integrità e la disponibilità dei dati medici, affrontando le sfide specifiche del settore sanitario 

19.10. Applicazioni pratiche di Big Data in ambito sanitario   

19.10.1. Sviluppo di soluzioni specializzate per gestire e analizzare grandi set di dati in ambienti sanitari 
19.10.2. Utilizzo di strumenti pratici basati su Big Data per sostenere il processo decisionale clinico 
19.10.3. Attuazione di approcci innovativi di Big Data per affrontare sfide specifiche nel settore sanitario 

Modulo 20. Etica e regolamentazione nell'IA medica  

20.1. Principi etici nell'uso dell'IA in medicina  

2.1.1. Analisi e adozione di principi etici nello sviluppo e nell'uso di sistemi di IA medica 
2.1.2. Integrazione dei valori etici nel processo decisionale assistito dall'IA in contesti medici 
2.1.3. Stabilire linee guida etiche per garantire un uso responsabile dell'intelligenza artificiale in medicina 

20.2. Privacy dei dati e consenso in contesti medici  

20.2.1. Sviluppo di politiche sulla privacy per proteggere i dati sensibili nelle applicazioni di IA medica 
20.2.2. Garanzia di consenso informato nella raccolta e utilizzo dei dati personali in ambito medico 
20.2.3. Implementare misure di sicurezza per salvaguardare la privacy dei pazienti negli ambienti di IA medica 

20.3. Etica nella ricerca e nello sviluppo di sistemi di IA medica 

20.3.1. Valutazione etica dei protocolli di ricerca nello sviluppo di sistemi IA per la salute 
20.3.2. Garanzia di trasparenza e rigore etico nelle fasi di sviluppo e convalida dei sistemi di IA medica 
20.3.3. Considerazioni etiche nella pubblicazione e condivisione dei risultati nell'ambito dell'IA medica 

20.4. Impatto sociale e responsabilità IA per la salute   

20.4.1. Analisi dell'impatto sociale dell'IA sulla fornitura di servizi sanitari 
20.4.2. Sviluppo di strategie per mitigare i rischi e la responsabilità etica nelle applicazioni dell'IA in medicina 
20.4.3. Valutazione continua dell'impatto sociale e adattamento dei sistemi IA per contribuire positivamente alla salute pubblica

20.5. Sviluppo sostenibile di IA rilevanti nel settore sanitario  

20.5.1. Integrazione di pratiche sostenibili nello sviluppo e nel mantenimento di sistemi di IA nel settore sanitario 
20.5.2. Valutazione dell'impatto ambientale ed economico delle tecnologie IA nel settore sanitario 
20.5.3. Sviluppo di modelli di business sostenibili per garantire la continuità e il miglioramento delle soluzioni IA nel settore sanitario

20.6. Governance dei dati e quadri normativi internazionali nell'IA medica  

20.6.1. Governance dei dati e quadri normativi internazionali nell'IA medica 
20.6.2. Adeguamento alle normative e ai regolamenti internazionali per garantire la conformità etica e legale 
20.6.3. Partecipazione attiva a iniziative internazionali per stabilire standard etici nello sviluppo di sistemi di IA medica

20.7. Aspetti economici dell'IA nel settore sanitario   

20.7.1. Analisi delle implicazioni economiche e dei costi-benefici nell'implementazione dei sistemi IA nel settore sanitario 
20.7.2. Sviluppo di modelli di business e finanziamenti per facilitare l'adozione delle tecnologie IA nel settore sanitario 
20.7.3. Valutazione dell'efficienza economica e dell'equità nell'accesso ai servizi sanitari basati sull'IA 

20.8. Progettazione incentrata sull'uomo di sistemi IA medica  

20.8.1. Integrazione dei principi di progettazione incentrata sull'uomo per migliorare l'usabilità e l'accettazione dei sistemi di IA medica 
20.8.2. Coinvolgimento di operatori sanitari e pazienti nel processo di progettazione per garantire la rilevanza e l'efficacia delle soluzioni 
20.8.3. Valutazione continua dell'esperienza utente e feedback per ottimizzare l'interazione con i sistemi IA in ambienti medici 

20.9. Equità e trasparenza nell'apprendimento automatico medico   

20.9.1. Sviluppo di modelli di apprendimento automatico medico che promuovono l'equità e la trasparenza 
20.9.2. Implementazione di pratiche per mitigare gli errori sistematici e garantire l'equità nell'applicazione degli algoritmi IA nel settore sanitario 
20.9.3. Valutazione continua dell'equità e della trasparenza nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di apprendimento automatico in medicina 

20.10. Sicurezza e politiche nell'implementazione dell'IA in medicina 

20.10.1. Sviluppo di politiche di sicurezza per proteggere l'integrità e la riservatezza dei dati nelle applicazioni di IA medica 
20.10.2. Implementare misure di sicurezza nell'implementazione di sistemi IA per prevenire i rischi e garantire la sicurezza dei pazienti 
20.10.3. Valutazione continua delle politiche di sicurezza per adattarsi ai progressi tecnologici e alle nuove sfide nell'implementazione dell'IA in medicina 

Un'esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente"