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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. Tipi 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. Integrazioni: 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 di una personalità: linguaggio, espressioni e contenuto
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: statistiche descrittive, inferenze 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. Apprendimento Profondo 

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 il training di una RNN 
12.2.2. Conservazione del set di dati di training 
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, 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 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. Migliorare la produttività nello sviluppo del software con la IA

16.1. Preparazione dell'ambiente di sviluppo adeguati

16.1.1. Selezione degli strumenti essenziali per lo sviluppo dell'IA
16.1.2. Configurazione degli strumenti scelti 
16.1.3. Implementazione di pipeline CI/CD adatte ai progetti di IA 
16.1.4. Gestione efficiente delle dipendenze e delle versioni negli ambienti di sviluppo

16.2. Estensioni indispensabili per l'IA in Visual Studio Code

16.2.1. Esplorazione e selezione delle estensioni AI per Visual Studio Code 
16.2.2. Integrazione degli strumenti di analisi statica e dinamica nell'IDE 
16.2.3. Automatizzare le attività ripetitive con estensioni specifiche 
16.2.4. Personalizzazione dell'ambiente di sviluppo per migliorare l'efficienza

16.3. Progettazione No-code di Interfacce Utente con Elementi di IA

16.3.1. Principi di progettazione No-code e la loro applicazione nelle interfacce utente 
16.3.2. Incorporazione di elementi di IA nella progettazione di interfacce visive 
16.3.3. Strumenti e piattaforme per la creazione No-code di interfacce intelligenti 
16.3.4. Valutazione e miglioramento continuo delle interfacce No-code con IA

16.4. Ottimizzazione del codice con ChatGPT

16.4.1. Identificazione di codice duplicato
16.4.2. Rifattorizzazione 
16.4.3. Creazione di codice leggibile
16.4.4. Capire cosa fa il codice
16.4.5. Migliorare la denominazione di variabili e funzioni
16.4.6. Creare documentazione automatica

16.5. Gestire i repository con l’IA

16.5.1. Automazione dei processi di controllo di versione con tecniche di IA  
16.5.2. Rilevamento dei conflitti e risoluzione automatica in ambienti collaborativi
16.5.3. Analisi predittiva delle modifiche e delle tendenze nei repository di codice  
16.5.4. Miglioramento del controllo di versione con l’IA  

16.6. Integrazione dell’IA nella gestione dei database

16.6.1. Ottimizzazione delle query e delle prestazioni con tecniche di IA 
16.6.2. Analisi predittiva dei modelli di accesso ai database 
16.6.3. Implementazione di sistemi di raccomandazione per ottimizzare la struttura dei database 
16.6.4. Monitoraggio e rilevamento proattivo di potenziali problemi del database

16.7. Individuazione dei guasti e creazione di test unitari con IA

16.7.1. Generazione automatica di casi di test con tecniche di IA 
16.7.2. Individuazione precoce di vulnerabilità e bug mediante l'analisi statica con l'IA 
16.7.3. Miglioramento della copertura dei test attraverso l'identificazione di aree critiche mediante l'IA

16.8. Pair Programming con GitHub Copilot

16.8.1. Integrazione e utilizzo efficace di GitHub Copilot in sessioni di Pair Programming 
16.8.2. Integrazione e Miglioramenti alla comunicazione e alla collaborazione degli sviluppatori con GitHub Copilot 
16.8.3. Integrazione di strategie per sfruttare al meglio i suggerimenti di codice generati da GitHub Copilot 
16.8.4. Integrazione di casi di studio e best practice in Pair Programming assistita da IA 

16.9. Traduzione automatica tra linguaggi di programmazione

16.9.1. Strumenti e servizi di traduzione automatica specifici per i linguaggi di programmazione 
16.9.2. Adattamento degli algoritmi di traduzione automatica ai contesti di sviluppo 
16.9.3. Miglioramento dell'interoperabilità tra lingue diverse attraverso la traduzione automatica 
16.9.4. Valutare e mitigare le potenziali sfide e limitazioni della traduzione automatica

16.10. Strumenti di IA consigliati per migliorare la produttività 

16.10.1. Analisi comparativa degli strumenti di IA per lo sviluppo di software 
16.10.2. Integrazione degli strumenti di IA nei flussi di lavoro
16.10.3. Automazione di attività di routine con strumenti di IA
16.10.4. Valutazione e selezione degli strumenti in base al contesto e ai requisiti del progetto 

Modulo 17. Architettura del software con IA

17.1. Ottimizzazione e gestione delle prestazioni negli strumenti di IA

17.1.1. Analisi delle prestazioni e profilazione negli strumenti di IA 
17.1.2. Strategie di ottimizzazione degli algoritmi e dei modelli di IA 
17.1.3. Implementazione di tecniche di IA caching e parallelizzazione per migliorare le prestazioni 
17.1.4. Strumenti e metodologie per il monitoraggio continuo delle prestazioni in tempo reale

17.2. Scalabilità nelle applicazioni di IA

17.2.1. Progettazione di architetture scalabili per applicazioni di IA 
17.2.2. Implementazione di tecniche di partizione e condivisione del carico 
17.2.3. Gestione dei flussi di lavoro e dei carichi di lavoro nei sistemi scalabili 
17.2.4. Strategie di espansione orizzontale e verticale in ambienti a domanda variabile

17.3. Manutenzione delle applicazioni abilitate alla IA

17.3.1. Principi di progettazione per facilitare la manutenibilità nei progetti di IA 
17.3.2. Strategie di documentazione specifiche per i modelli e gli algoritmi di IA 
17.3.3. Implementazione di test unitari e di integrazione per facilitare il mantenimento 
17.3.4. Metodi per il refactoring e il miglioramento continuo nei sistemi con componenti di IA

17.4. Progettazione di sistemi su larga scala

17.4.1. Principi architettonici per la progettazione di sistemi su larga scala 
17.4.2. Decomposizione di sistemi complessi in microservizi 
17.4.3. Implementazione di pattern di progettazione specifici per i sistemi distribuiti 
17.4.4. Strategie per la gestione della complessità in architetture su larga scala con componenti di IA

17.5. Archiviazione di dati su larga scala per strumenti di IA

17.5.1. Selezione di tecnologie di archiviazione dei dati scalabili 
17.5.2.  Progettazione di schemi di database per la gestione efficiente di grandi volumi di dati  
17.5.3. Strategie di partizione e di replica in ambienti di archiviazione di dati massivi  
17.5.4. Implementazione di sistemi di gestione dei dati per garantire l’integrità e la disponibilità nei progetti di IA 

17.6. Strutture di dati con IA

17.6.1.  Adattamento di strutture dati classiche per l’uso in algoritmi di IA 
17.6.2. Progettazione e ottimizzazione di strutture di dati specifiche per i modelli di apprendimento automatico  
17.6.3. Integrazione di strutture di dati efficienti in sistemi ad alta intensità di dati 
17.6.4.  Strategie per la manipolazione e l’archiviazione dei dati in tempo reale nelle strutture di dati con IA

17.7.  Algoritmi di programmazione per prodotti di IA

17.7.1. Sviluppo e implementazione di algoritmi specifici per applicazioni di IA  
17.7.2. Strategie di selezione degli algoritmi in base al tipo di problema e ai requisiti del prodotto 
17.7.3. Adattamento di algoritmi classici per l'integrazione in sistemi di intelligenza artificiale 
17.7.4. Valutazione e confronto delle prestazioni tra diversi algoritmi in contesti di sviluppo con IA

17.8. Modelli di progettazione per lo sviluppo con IA

17.8.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni nei progetti con componenti IA 
17.8.2. Sviluppo di modelli specifici per l'integrazione di modelli e algoritmi nei sistemi esistenti 
17.8.3. Strategie di implementazione dei modelli per migliorare la riutilizzabilità e la manutenibilità nei progetti IA 
17.8.4. Casi di studio e buone pratiche per l'applicazione di modelli di progettazione su architetture con IA 

17.9. Implementazione di Clean Architecture

17.9.1. Principi e concetti fondamentali di Clean Architecture
17.9.2. Adattamento di Clean Architecture a progetti con componenti IA 
17.9.3. Distribuzione di livelli e dipendenze in sistemi con architettura pulita 
17.9.4. Vantaggi e sfide dell'implementazione di Clean Architecture nello sviluppo di software con IA 

17.10. Sviluppo di software sicuro in applicazioni web con IA

17.10.1. Principi di sicurezza nello sviluppo di software con componenti IA 
17.10.2. Identificazione e mitigazione di potenziali vulnerabilità in modelli e algoritmi di IA 
17.10.3. Implementare pratiche di sviluppo sicuro nelle applicazioni Web con funzionalità di Intelligenza Artificiale 
17.10.4. Strategie per la protezione dei dati sensibili e la prevenzione degli attacchi nei progetti con IA 

Modulo 18. Progetti web con IA

18.1. Preparazione dell'ambiente di lavoro per lo sviluppo web con IA

18.1.1. Configurazione di ambienti di sviluppo web per progetti con intelligenza artificiale 
18.1.2. Selezione degli strumenti essenziali per Il sito lo sviluppo e preparazione dell'IA 
18.1.3. Integrazione di librerie e frameworks specifici per progetti web con intelligenza artificiale 
18.1.4. Implementare buone pratiche nella configurazione di ambienti di sviluppo collaborativi 

18.2. Creazione di Workspace per i progetti di IA

18.2.1. Progettazione e organizzazione efficace di workspaces per progetti web con componenti di intelligenza artificiale
18.2.2. Utilizzo di strumenti di gestione dei progetti e controllo delle versioni nel workspace 
18.2.3. Strategie di collaborazione e comunicazione efficienti nel team di sviluppo 
18.2.4. Adattamento del workspace alle esigenze specifiche dei progetti web con IA 

18.3. Modelli di di progettazione in prodotti con IA

18.3.1. Identificazione e applicazione di modelli di progettazione comuni nelle interfacce utente con elementi di intelligenza artificiale 
18.3.2. Sviluppo di modelli specifici per migliorare l'esperienza utente nei progetti Web con IA 
18.3.3. Integrazione dei modelli di progettazione nell'architettura generale dei progetti web con l'intelligenza artificiale 
18.3.4. Valutazione e selezione di modelli di progettazione appropriati in base al contesto del progetto 

18.4. Sviluppo di Frontend con IA

18.4.1. Integrazione dei modelli IA nel livello di presentazione dei progetti Web
18.4.2. Sviluppo di interfacce utente adattive con elementi di intelligenza artificiale 
18.4.3. Implementazione delle funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (PLN) in Frontend 
18.4.4. Strategie per l'ottimizzazione delle prestazioni nello sviluppo di Frontend con IA

18.5. Creazione di Database

18.5.1. Selezione di tecnologie di database per progetti web con intelligenza artificiale 
18.5.2. Progettazione di schemi di database per l'archiviazione e la gestione dei dati relativi all'IA 
18.5.3. Implementazione di sistemi di archiviazione efficienti per grandi volumi di dati generati da modelli IA 
18.5.4. Strategie per la sicurezza e la protezione dei dati sensibili nei database di progetti web con IA 

18.6. Sviluppo di Backend con IA

18.6.1. Integrazione di modelli e servizi IA nella logica di business del backend 
18.6.2. Sviluppo di API ed endpoint specifici per la comunicazione tra Frontend e componenti IA 
18.6.3. Implementazione della logica di elaborazione dati e del processo decisionale nel backend con l'intelligenza artificiale 
18.6.4. Strategie per la scalabilità e le prestazioni nello sviluppo Backend di progetti web con IA

18.7. Ottimizzare il processo di implementazione del tuo sito web

18.7.1. Automazione dei processi di costruzione e implementazione di progetti web con IA 
18.7.2. Implementazione di pipeline CI/CD adattate alle applicazioni web con componenti di intelligenza artificiale 
18.7.3. Strategie per una gestione efficiente delle versioni e degli aggiornamenti nelle distribuzioni continue 
18.7.4. Monitoraggio e analisi post-implementazione per il miglioramento continuo del processo

18.8. IA del Cloud Computing

18.8.1. Integrazione dei servizi di intelligenza artificiale nelle piattaforme di cloud computing 
18.8.2. Sviluppo di soluzioni scalabili e distribuite utilizzando servizi cloud con funzionalità IA 
18.8.3. Strategie per una gestione efficiente delle risorse e dei costi in ambienti cloud con applicazioni web con IA 
18.8.4. Valutazione e confronto dei fornitori di servizi cloud per progetti web con Intelligenza Artificiale

18.9. Creare un progetto con AI per ambienti LAMP

18.9.1. Adattamento di progetti web basati su stack LAMP per includere componenti IA 
18.9.2. Integrazione delle biblioteche e frameworks specifici dell'IA in ambienti LAMP 
18.9.3. Sviluppo di funzionalità IA che completano l'architettura LAMP tradizionale
18.9.4. Strategie per l'ottimizzazione e la manutenzione di progetti web con IA in ambienti LAMP

18.10. Creare un progetto con AI per ambienti MEVN

18.10.1. Creare un progetto con IA per ambienti MEVN 
18.10.2. Integrazione di tecnologie e strumenti dello stack MEVN con componenti IA 
18.10.3. Sviluppo di applicazioni web moderne e scalabili in ambienti MEVN con funzionalità IA 
18.10.4. Implementazione delle funzionalità di elaborazione dati e machine learning nei progetti MEVN

Modulo 19. Applicazioni mobili con l'IA   

19.1. Preparazione di ambiente di lavoro per lo sviluppo mobile con IA

19.1.1. Configurazione di ambienti di sviluppo mobile per progetti con intelligenza artificiale
19.1.2. Selezione e preparazione di strumenti specifici per lo sviluppo di applicazioni mobili con IA 
19.1.3. Integrazione delle biblioteche e frameworks dell'IA in ambienti di sviluppo mobile 
19.1.4. Configurazione di emulatori e dispositivi reali per testare applicazioni mobili con componenti di intelligenza artificiale 

19.2. Creazione di un Workspace con GitHub Copilot

19.2.1. Integrazione di GitHub Copilot in ambienti di sviluppo mobile 
19.2.2. Utilizzo efficace di GitHub Copilot per la generazione di codice nei progetti con IA 
19.2.3. Strategie per la collaborazione tra sviluppatori quando si utilizza GitHub Copilot nello workspace 
19.2.4. Buone pratiche e limitazioni nell'uso di GitHub Copilot nello sviluppo di applicazioni mobili con IA

19.3. Impostazioni di Firebase

19.3.1. Configurazione iniziale di un progetto in Firebase per lo sviluppo mobile 
19.3.2. Integrazione di Firebase nelle app mobili con funzionalità di Intelligenza Artificiale 
19.3.3. Utilizzo dei servizi Firebase come database, autenticazione e notifiche nei progetti IA 
19.3.4. Strategie per la gestione di eventi e dati in tempo reale nelle app mobili con Firebase

19.4. Concetti di Clean Architecture, DataSources, Repositories

19.4.1. Principi fondamentali di Clean Architecture nello sviluppo mobile con IA 
19.4.2. Distribuzione di livelli DataSources e repository su architetture pulite
19.4.3. Progettazione e strutturazione di componenti in progetti mobili con particolare attenzione all'architettura pulita 
19.4.4. Vantaggi e sfide dell'implementazione di Clean Architecture nello sviluppo di software con IA

19.5. Creazione della schermata di autenticazione

19.5.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente per le schermate di autenticazione nelle applicazioni mobili con IA 
19.5.2. Integrazione dei servizi di autenticazione con Firebase nella schermata di accesso
19.5.3. Utilizzo di tecniche di sicurezza e protezione dei dati nella schermata di autenticazione 
19.5.4. Personalizzazione e adattamento dell'esperienza utente nella schermata di autenticazione 

19.6. Creazione di Dashboard e Navigazione

19.6.1. Progettazione e sviluppo di Dashboard con elementi di intelligenza artificiale 
19.6.2. Implementazione di sistemi di navigazione efficienti nelle applicazioni mobili con IA 
19.6.3. Integrazione delle funzionalità IA nel Dashboard per migliorare l'esperienza dell'utente

19.7. Creazione di Schermo con Elenco

19.7.1. Sviluppo di interfacce utente per display con elenchi in applicazioni mobili con IA 
19.7.2. Integrazione di algoritmi di raccomandazione e filtraggio nella schermata di elenco 
19.7.3. Utilizzo di modelli di progettazione per una presentazione efficace dei dati nell'elenco 
19.7.4. Strategie per il caricamento efficiente dei dati in tempo reale sullo schermo con elenco

19.8. Creazione di schermate di dettaglio

19.8.1. Progettazione e sviluppo di interfacce utente dettagliate per la presentazione di informazioni specifiche
19.8.2. Integrazione delle funzionalità della IA per arricchire la schermata di dettaglio 
19.8.3. Implementare interazioni e animazioni nella schermata di dettaglio 
19.8.4. Strategie per l'ottimizzazione delle prestazioni di caricamento e visualizzazione dei dettagli nelle app mobili con IA

19.9. Creazione di schermate di settings

19.9.1. Sviluppo di interfacce utente per configurazione e dei mettere a in applicazioni mobili con IA 
19.9.2. Integrazione di impostazioni personalizzate relative ai componenti di intelligenza artificiale 
19.9.3. Implementazione delle opzioni di personalizzazione e delle preferenze nella schermata di configurazione 
19.9.4. Strategie per l'usabilità e la chiarezza nella presentazione delle opzioni sullo schermo di settings

19.10. Creare Icone, Splash e Risorse Grafiche per l’app con IA    

19.10.1. Design e creazione di icone accattivanti per rappresentare l'app mobile con IA 
19.10.2. Sviluppo di schermate di avvio (splash) con elementi visivi di impatto 
19.10.3. Selezione e adattamento delle risorse grafiche per migliorare l'estetica dell'app mobile 
19.10.4. Strategie per la coerenza e il branding visivo negli elementi grafici dell'app con IA

Modulo 20. IA per QA Testing

20.1. Ciclo di vita del Testing

2.1.1. Descrizione e comprensione del ciclo di vita del testing nello sviluppo di software
2.1.2. Fasi del ciclo di vita del testing e la loro importanza ai fini della garanzia della qualità 
2.1.3. Integrazione dell'intelligenza artificiale in diverse fasi del ciclo di vita del testing 
2.1.4. Strategie per il miglioramento continuo del ciclo di vita del testing mediante l’uso della IA

20.2. Test Case e rilevamento dei bug

20.2.1. Progettazione e scrittura efficaci di casi di prova nel contesto del QA Testing 
20.2.2. Identificazione di bug ed errori durante l'esecuzione di test case 
20.2.3. Applicazione di tecniche di rilevamento precoce dei bug mediante analisi statica 
20.2.4. Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l'identificazione automatica dei bug nei test case

20.3. Tipi di Testing

20.3.1. Esplorazione di diversi tipi di testing nel settore del QA 
20.3.2. Test unitari, di integrazione, funzionali e di accettazione: caratteristiche e applicazioni 
20.3.3. Strategie per la corretta selezione e combinazione dei tipi di testing nei progetti con IA 
20.3.4. Adeguamento dei tipi di testing convenzionali a progetti con componenti di intelligenza artificiale

20.4. Creare un piano di test

20.4.1. Progettazione e strutturazione di un piano di test completo 
20.4.2. Identificare requisiti e scenari di test nei progetti con IA 
20.4.3. Strategie per la pianificazione di test manuali e automatizzati 
20.4.4. Valutazione e adeguamento continuo del piano di prova in funzione dello sviluppo del progetto

20.5. Rilevazione e segnalazione di Bugs con IA

20.5.1. Implementare tecniche di rilevamento automatico dei bug utilizzando algoritmi di apprendimento automatico
20.5.2. Utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per l'analisi dinamica del codice alla ricerca di possibili errori
20.5.3. Strategie per la generazione automatica di report dettagliati sui bug rilevati dall'IA 
20.5.4. Collaborazione efficace tra team di sviluppo e QA nella gestione dei bug identificati dall'IA

20.6. Creazione di test automatizzati con IA

20.6.1. Sviluppo di script di test automatizzati per progetti con componenti di intelligenza artificiale 
20.6.2. Integrazione di strumenti di automazione dei test basati su IA
20.6.3. Uso di algoritmi di machine learning per la generazione dinamica di test case automatizzati 
20.6.4. Strategie per l'esecuzione efficiente e la manutenzione dei test automatizzati nei progetti con IA

20.7. API Testing

20.7.1. Concetti fondamentali di API testing e importanza nel QA 
20.7.2. Sviluppo di test per la verifica delle API in ambienti con componenti IA 
20.7.3. Strategie per la convalida dei dati e dei risultati nelle API testing con IA 
20.7.4. Utilizzo di strumenti specifici per il testing API in progetti con intelligenza artificiale

20.8. Strumenti IA per il Web Testing

20.8.1. Esplorazione di strumenti di intelligenza artificiale per l'automazione dei test in ambienti web 
20.8.2. Integrazione di tecnologie di riconoscimento degli elementi e analisi visiva sul Web testing 
20.8.3. Strategie per il rilevamento automatico di modifiche e problemi di prestazioni nelle applicazioni Web tramite IA 
20.8.4. Valutazione di strumenti specifici per migliorare l'efficienza nel web testing con IA

20.9. Mobile Testing Mediante IA

20.9.1. Sviluppo di strategie di testing per applicazioni mobili con componenti di intelligenza artificiale 
20.9.2. Integrazione di strumenti di testing specifiche per piattaforme mobili basate sull'IA 
20.9.3. Utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico per il rilevamento di problemi nelle prestazioni delle applicazioni mobili 
20.9.4. Strategie per la convalida di interfacce e funzioni specifiche delle applicazioni mobili tramite IA

20.10. Strumenti QA con IA

20.10.1. Esplorazione di strumenti e piattaforme QA che incorporano funzionalità di Intelligenza Artificiale
20.10.2. Valutazione degli strumenti per la gestione e l'esecuzione efficiente dei test di progetto con IA 
20.10.3. Uso di algoritmi di machine learning per la generazione e l'ottimizzazione di test case
20.10.4. Strategie per la selezione e l'adozione efficace di strumenti QA con funzionalità IA 

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