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Modulo 1. Fondamenti di Intelligenza Artificiale

1.1. Storia dell’intelligenza artificiale

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

1.2. Intelligenza artificiale nei giochi

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

1.3. Reti neurali

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

1.4. Algoritmi genetici 

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

1.5. Thesauri, vocabolari, tassonomie

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

1.6.  Web semantico

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

1.7. Sistemi esperti e DSS

1.7.1. Sistemi esperti 
1.7.2. Sistemi di supporto decisionale

1.8. Chatbot e Assistenti Virtuali 

1.8.1. Tipi di assistenti: assistente vocale e scritto 
1.8.2. Parti fondamentali per lo sviluppo di un assistente: Intents, 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. Comprendere 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. Progettazione 
2.8.3. Aspetti da considerare 

2.9. Disponibilità del dato 

2.9.1. Accesso 
2.9.2. Utilità 
2.9.3. Sicurezza 

2.10. Aspetti normativi

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

Modulo 3. Il dato nell’Intelligenza Artificiale

3.1. Data Science

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

3.2. Dati, informazioni e conoscenza

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

3.3. Dai dati all’informazione 

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

3.4. Estrazione di informazioni tramite visualizzazione

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

3.5. Qualità dei dati

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

3.6. Dataset

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

3.7. Squilibrio 

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

3.8. Modelli non supervisionati 

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

3.9. Modelli supervisionati

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

3.10. Strumenti e best practice

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

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

4.1. Inferenza statistica

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

4.2. Analisi esplorativa

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

4.3. Preparazione dei dati

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

4.4. I valori mancanti

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

4.5. Rumore nei dati 

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

4.6. La maledizione della dimensionalità

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

4.7. Da attributi continui a discreti

4.7.1. Dati continui vs discreti
4.7.2. Processo di discretizzazione

4.8. I dati 

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

4.9. Selezione di istanze

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

4.10. Pre-elaborazione dei dati negli ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

5.1. Introduzione ai modelli di progettazione di algoritmi

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

5.2. Efficienza e analisi degli algoritmi

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

5.3. Algoritmi di ordinamento

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

5.4. Algoritmi con alberi

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

5.5. Algoritmi con Heaps

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

5.6. Algoritmi con grafi

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

5.7. Algoritmi Greedy

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

5.8. Ricerca del percorso minimo

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

5.9. Algoritmi Greedy sui grafi

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

5.10. Backtracking

5.10.1. Il Backtracking
5.10.2. Tecniche alternative

Modulo 6. Sistemi intelligenti 

6.1. Teoria degli agenti

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

6.2. Architetture di agenti

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

6.3. Informazione e conoscenza

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

6.4. Rappresentazione della conoscenza

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

6.5. Ontologie

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

6.6. Linguaggi ontologici e software per la creazione di ontologie

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

6.7. Sito web semantico

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

6.8. Altri modelli di rappresentazione della conoscenza

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

6.9. Valutazione e integrazione delle rappresentazioni della conoscenza

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

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

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

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

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

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

7.2. Analisi e pre-elaborazione dei dati

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

7.3. Alberi decisionali

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

7.4. Valutazione dei classificatori

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

7.5. Regole di classificazione

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

7.6. Reti neuronali

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

7.7. Metodi bayesiani

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

7.8. Modelli di regressione e di risposta continua

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

7.9. Clustering

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

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

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

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

8.1. Deep Learning

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

8.2. Operazioni

8.2.1. Somma
8.2.2. Prodotto
8.2.3. Trasporto

8.3. Livelli

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

8.4. Unione di livelli e operazioni

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

8.5. Costruzione della prima rete neurale

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

8.6. Trainer e ottimizzatore

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

8.7. Applicazione dei Principi delle Reti Neurali

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

8.8. Dai neuroni biologici a quelli artificiali

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

8.9. Implementazione di MLP (Perceptron multistrato) con Keras

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

8.10. Iperparametri di Fine tuning di Reti Neurali

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

Modulo 9. Addestramento delle reti neurali profonde

9.1. Problemi di Gradiente

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

9.2. Riutilizzo di strati pre-addestrati

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

9.3. Ottimizzatori

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

9.4. Programmazione del tasso di apprendimento

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

9.5. Overfitting

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

9.6. Linee guida pratiche

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

9.7. Transfer Learning

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

9.8. Data Augmentation

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

9.9. Applicazione Pratica del Transfer Learning

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

9.10. Regolarizzazione

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

Modulo 10. Personalizzazione di Modelli e addestramento con TensorFlow

10.1. TensorFlow

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

10.2. TensorFlow e NumPy

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

10.3. Personalizzazione di modelli e algoritmi di addestramento

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

10.4. Funzioni e grafica di TensorFlow

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

10.5. Caricamento e pre-elaborazione dei dati con TensorFlow

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

10.6. La API tfdata

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

10.7. Il formato TFRecord

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

10.8. Livelli di pre-elaborazione di Keras

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

10.9. Il progetto TensorFlow Datasets

10.9.1. Utilizzo di TensorFlow Datasets per la serialità dei dati
10.9.2. Pre-elaborazione dei dati con TensorFlow Dataset
10.9.3. Uso de TensorFlow Datasets per il training 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
11.10.1. Rilevamento dei bordi
11.10.1. Metodi di segmentazione basati su regole

Modulo 12. Processo del linguaggio naturale (NLP) con Reti Naturali Ricorrenti (RNN ) e Assistenza

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN

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

12.2. Creazione del set di dati di addestramento

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

12.3. Classificazione delle opinioni con RNN

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

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

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

12.5. Meccanismi di assistenza

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

12.6. Modelli Transformers

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

12.7. Transformers per la visione

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

12.8. Libreria di Transformers di Hugging Face

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

12.9. Altre Librerie di Transformers: Confronto

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

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

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

Modulo 13. Autoencoders, GAN, e Modelli di Diffusione

13.1. Rappresentazione dei dati efficienti

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

13.2. Realizzazione di PCA con un encoder automatico lineare incompleto

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

13.3. Codificatori automatici raggruppati

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

13.4. Autocodificatori convoluzionali

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

13.5. Eliminazione del rumore dei codificatori automatici

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

13.6. Codificatori automatici dispersi

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

13.7. Codificatori automatici variazionali

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

13.8. Creazione di immagini MNIST di moda

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

13.9. Reti generative avversarie e modelli di diffusione

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

13.10. Implementazione dei modelli

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

Modulo 14. Computazione bio-ispirata 

14.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata

14.1.1. Introduzione alla computazione bio-ispirata

14.2. Algoritmi di adattamento sociale

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

14.3. Algoritmi genetici

14.3.1. Struttura generale
14.3.2. Implementazioni dei principali operatori

14.4. Strategie spaziali di esplorazione-sfruttamento per algoritmi genetici

14.4.1. Algoritmo CHC
14.4.2. Problemi multimodali

14.5. Modelli di calcolo evolutivo (I)

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

14.6. Modelli di calcolo evolutivo (II)

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

14.7. Programmazione evolutiva applicata ai problemi di apprendimento

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

14.8. Problemi multi-obiettivo

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

14.9. Reti neuronali (I)

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

14.10. Reti neuronali (II)

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

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: strategie e applicazioni 

15.1. Servizi finanziari

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

15.2. Implicazioni dell'Intelligenza Artificiale nel servizio sanitario

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

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

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

15.4. Retail 

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

15.5. Industria

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

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

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

15.7. Pubblica Amministrazione 

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

15.8. Educazione 

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

15.9. Silvicoltura e agricoltura 

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

15.10. Risorse umane 

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

Modulo 16. Innovazioni di Intelligenza Artificiale in Diagnostica per Immagini 

16.1. Tecnologie e strumenti di intelligenza artificiale per la diagnostica per immagini con IBM Watson Imaging

16.1.1. Piattaforme sofware leader per l'analisi delle immagini mediche
16.1.2. Strumenti di Deep Learning specifici per la Radiologia
16.1.3. Innovazioni nell'hardware per accelerare l'elaborazione delle immagini
16.1.4. Integrazione dei sistemi di Intelligenza Artificiale nelle infrastrutture ospedaliere esistenti

16.2. Metodi e algoritmi statistici per l'interpretazione delle immagini mediche con DeepMind AI for Breast Cancer Analysis

16.2.1. Algoritmi di segmentazione delle immagini
16.2.2. Tecniche di classificazione e rilevamento nelle immagini mediche
16.2.3. Uso delle reti neurali convoluzionali in radiologia
16.2.4. Metodi di riduzione del rumore e di miglioramento della qualità dell'immagine

16.3. Progettazione di esperimenti e analisi dei risultati nella diagnostica per immagini con Google Cloud Healthcare API

16.3.1. Progettazione di protocolli di validazione per algoritmi di Intelligenza Artificiale
16.3.2. Metodi statistici per confrontare le prestazioni dell'Intelligenza Artificiale e della radiologia
16.3.3. Impostazione di studi multicentrici per la verifica dell'Intelligenza Artificiale
16.3.4. Interpretazione e presentazione dei risultati dei test di efficacia

16.4. Rilevamento di pattern sottili in immagini a bassa risoluzione

16.4.1. Intelligenza Artificiale per la diagnosi precoce delle Malattie Neurodegenerative
16.4.2. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale in Cardiologia Interventistica
16.4.3. Uso dell'Intelligenza Artificiale per l'ottimizzazione dei protocolli di diagnostica per immagini

16.5. Analisi ed elaborazione delle immagini biomediche

16.5.1. Tecniche di pre-elaborazione per migliorare l'interpretazione automatica
16.5.2. Analisi di texture e pattern nelle immagini istologiche
16.5.3. Estrazione di caratteristiche cliniche da immagini ecografiche
16.5.4. Metodi per l'analisi longitudinale delle immagini negli studi clinici

16.6. Visualizzazione avanzata dei dati nella diagnostica per immagini con OsiriX MD

16.6.1. Sviluppo di interfacce grafiche per la scansione di immagini in 3D
16.6.2. Strumenti per la visualizzazione dei cambiamenti temporali nelle immagini mediche
16.6.3. Tecniche di realtà aumentata per l'insegnamento dell'anatomia
16.6.4. Sistemi di visualizzazione in tempo reale per le procedure chirurgiche

16.7. Elaborazione del linguaggio naturale nella documentazione e nella refertazione di immagini mediche con Nuance PowerScribe 360

16.7.1. Generazione automatica di referti radiologici
16.7.2. Estrazione di informazioni rilevanti dalle cartelle cliniche elettroniche
16.7.3. Analisi semantica per la correlazione dei risultati clinici e di imaging
16.7.4. Strumenti per la ricerca e il recupero di immagini basati su descrizioni testuali

16.8. Integrazione ed elaborazione di dati eterogenei nell'imaging medico 

16.8.1. Fusioni di modalità di imaging per una diagnosi completa
16.8.2. Integrazione di dati di laboratorio e genetici nell'analisi delle immagini
16.8.3. Sistemi per la gestione di grandi volumi di dati di immagine
16.8.4. Strategie per la normalizzazione di dataset provenienti da più fonti

16.9. Applicazioni delle reti neurali nell'interpretazione delle immagini mediche con Zebra Medical Vision

16.9.1. Uso di reti generative per la creazione di immagini mediche sintetiche
16.9.2. Reti neurali per la classificazione automatica dei tumori
16.9.3. Deep Learning per l'analisi delle serie temporali nell'imaging funzionale
16.9.4. Adattamento di modelli pre-addestrati su specifici dataset di immagini mediche

16.10. Modellazione predittiva e suo impatto sulla diagnostica per immagini con IBM Watson Oncology

16.10.1. Modellazione predittiva per la valutazione del rischio nei pazienti oncologici
16.10.2. Strumenti predittivi per il monitoraggio delle malattie croniche
16.10.3. Analisi di sopravvivenza con dati di imaging medico
16.10.4. Previsione della progressione della malattia con tecniche di Machine Learning

Modulo 17. Applicazioni avanzate di IA in studi e analisi di immagini mediche

17.1. Progettazione ed esecuzione di studi osservazionali utilizzando l'Intelligenza Artificiale nell'imaging medico con Flatiron Health

17.1.1. Criteri per la selezione delle popolazioni negli studi osservazionali che utilizzano l'Intelligenza Artificiale
17.1.2. Metodi per il controllo delle variabili confondenti negli studi di imaging
17.1.3. Strategie per il follow-up a lungo termine negli studi osservazionali
17.1.4. Analisi degli esiti e validazione di modelli di Intelligenza Artificiale in contesti clinici reali

17.2. Validazione e calibrazione di modelli di Intelligenza Artificiale nell'interpretazione delle immagini con Arterys Cardio AI

17.2.1. Tecniche di convalida incrociata applicati ai modelli di Diagnostica per Immagini
17.2.2. Metodi per la calibrazione delle probabilità nelle predizioni dell'IA
17.2.3. Standard di prestazione e metriche di accuratezza per la valutazione dell'Intelligenza Artificiale
17.2.4. Implementazione di test di robustezza in popolazioni e condizioni diverse

17.3. Metodi per l'integrazione dei dati di immagine con altre fonti biomediche

17.3.1. Tecniche di fusione dei dati per migliorare l'interpretazione delle immagini
17.3.2. Analisi congiunta di immagini e dati genomici per diagnosi accurate
17.3.3. Integrazione di informazioni cliniche e di laboratorio in sistemi di Intelligenza Artificiale
17.3.4. Sviluppo di interfacce utente per la visualizzazione integrata di dati multidisciplinari

17.4. Uso dei dati di imaging medico nella ricerca multidisciplinare con Enlitic Curie

17.4.1. Collaborazione interdisciplinare per l'analisi avanzata delle immagini
17.4.2. Applicazione di tecniche di Intelligenza Artificiale provenienti da altri settori alla Diagnostica per Immagini
17.4.3. Sfide e soluzioni nella gestione di dati grandi ed eterogenei
17.4.4. Casi di studio di applicazioni multidisciplinari di successo

17.5. Algoritmi di Deep Learning specifici per l'imaging medico con Aidoc

17.5.1. Sviluppo di architetture di reti neurali specifiche per le immagini
17.5.2. Ottimizzazione degli iperparametri per i modelli di imaging medico
17.5.3. Trasferimento dell'apprendimento e sua applicabilità in radiologia

17.6. Sfide nell'interpretazione e visualizzazione delle caratteristiche apprese dai modelli profondi

17.6.1. Ottimizzazione dell'interpretazione delle immagini mediche mediante automazione con Viz.ai
17.6.2. Automazione delle routine diagnostiche per l'efficienza operativa
17.6.3. Sistemi di allarme rapido per il rilevamento di anomalie
17.6.4. Riduzione del carico di lavoro dei radiologi grazie a strumenti di Intelligenza Artificiale
17.6.5. Impatto dell'automazione sull'accuratezza e la velocità delle diagnosi

17.7. Simulazione e modellazione computazionale nella diagnostica per immagini

17.7.1. Simulazioni per l'addestramento e la validazione di algoritmi di Intelligenza Artificiale
17.7.2. Modellazione di malattie e loro rappresentazione in immagini sintetiche
17.7.3. Uso di simulazioni per la pianificazione di trattamenti e interventi chirurgici
17.7.4. Progressi nelle tecniche computazionali per l'elaborazione delle immagini in tempo reale

17.8. Realtà virtuale e aumentata nella visualizzazione e nell'analisi delle immagini mediche

17.8.1. Applicazioni di Realtà Virtuale per la formazione in Diagnostica per Immagini
17.8.2. Uso della Realtà Aumentata nelle procedure chirurgiche guidate da immagini
17.8.3. Strumenti di visualizzazione avanzata per la pianificazione terapeutica
17.8.4. Sviluppo di interfacce immersive per la revisione degli studi radiologici

17.9. Strumenti di data mining applicati alla diagnostica per immagini con Radiomics

17.9.1. Tecniche di estrazione dei dati da grandi archivi di immagini mediche
17.9.2. Applicazioni dell'analisi dei pattern nelle raccolte di dati di immagini
17.9.3. Identificazione di biomarcatori attraverso il data mining di immagini
17.9.4. Integrazione di data mining e machine learning per la scoperta clinica

17.10. Sviluppo e validazione di biomarcatori mediante l'analisi delle immagini con Oncimmune

17.10.1. Strategie per l'identificazione di biomarcatori di imaging in varie malattie
17.10.2. Convalida clinica dei biomarcatori di imaging per uso diagnostico
17.10.3. Impatto dei biomarcatori di imaging sulla personalizzazione dei trattamenti
17.10.4. Tecnologie emergenti per il rilevamento e l'analisi dei biomarcatori con l'ausilio dell'intelligenza artificiale

Modulo 18. Personalizzazione e automazione nella diagnostica medica tramite Intelligenza Artificiale

18.1. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale nel sequenziamento genomico e correlazione con i risultati di imaging con Fabric Genomics

18.1.1. Tecniche di Intelligenza Artificiale per l'integrazione dei dati genomici e di imaging
18.1.2. Modelli predittivi per la correlazione di varianti genetiche con patologie visibili nelle immagini
18.1.3. Sviluppo di algoritmi per l'analisi automatica di sequenze e la loro rappresentazione in immagini
18.1.4. Casi di studio sull'impatto clinico della fusione genomica-immagini

18.2. Progressi nell'Intelligenza Artificiale per l'analisi dettagliata delle immagini biomediche con PathAI

18.2.1. Innovazioni nell'elaborazione delle immagini e nelle tecniche di analisi a livello cellulare
18.2.2. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale per il miglioramento della risoluzione nelle immagini di microscopia
18.2.3. Algoritmi di Deep Learning specializzati nel rilevamento di pattern submicroscopici
18.2.4. Impatto dei progressi dell'Intelligenza Artificiale sulla ricerca biomedica e sulla diagnostica clinica

18.3. Automazione nell'acquisizione e nell'elaborazione di immagini mediche con Butterfly Network

18.3.1. Sistemi automatizzati per l'ottimizzazione dei parametri di acquisizione delle immagini
18.3.2. Intelligenza Artificiale per la gestione e la manutenzione delle apparecchiature di imaging
18.3.3. Algoritmi per l'elaborazione in tempo reale delle immagini durante le procedure mediche
18.3.4. Storie di successo nell'implementazione di sistemi automatizzati in ospedali e cliniche

18.4. Personalizzazione della diagnostica attraverso l'Intelligenza Artificiale e la medicina di precisione con Tempus AI

18.4.1. Modelli di Intelligenza Artificiale per una diagnostica personalizzata basata su profili genetici e immagini
18.4.2. Strategie per l'integrazione dei dati clinici e di imaging nella pianificazione terapeutica
18.4.3. Impatto della medicina di precisione sui risultati clinici attraverso l'IA
18.4.4. Sfide etiche e pratiche nell'implementazione della medicina personalizzata

18.5. Innovazioni nella diagnostica assistita dall'Intelligenza Artificiale con Caption Health

18.5.1. Sviluppo di nuovi strumenti di Intelligenza Artificiale per la diagnosi precoce delle malattie
18.5.2. Progressi negli algoritmi di intelligenza artificiale per l'interpretazione di patologie complesse
18.5.3. Integrazione della diagnostica assistita da Intelligenza Artificiale nella pratica clinica di routine
18.5.4. Valutazione dell'efficacia e dell'accettabilità della diagnostica AI da parte degli operatori sanitari

18.6. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale nell'analisi delle immagini del microbioma con DayTwo AI

18.6.1. Tecniche di Intelligenza Artificiale per l'analisi delle immagini negli studi sul microbioma
18.6.2. Correlazione dei dati di imaging del microbioma con gli indicatori di salute
18.6.3. Impatto dei risultati del microbioma sulle decisioni terapeutiche
18.6.4. Sfide nella standardizzazione e nella validazione delle immagini del microbioma

18.7. Uso di wearable per migliorare l'interpretazione delle immagini diagnostiche con AliveCor

18.7.1. Integrazione dei dati wearable con le immagini mediche per una diagnosi completa
18.7.2. Algoritmi di IA per l'analisi dati continui e la loro rappresentazione in immagini
18.7.3. Innovazioni tecnologiche in wearable per il monitoraggio della salute
18.7.4. Casi di studio sul miglioramento della qualità della vita attraverso wearable e diagnostica per immagini

18.8. Gestione dei dati di diagnostica per immagini negli studi clinici con l'ausilio dell'Intelligenza Artificiale

18.8.1. Strumenti di Intelligenza Artificiale per la gestione efficiente di grandi volumi di dati di immagini
18.8.2. Strategie per garantire la qualità e l'integrità dei dati negli studi multicentrici
18.8.3. Applicazioni di IA per l'analisi predittiva negli studi clinici
18.8.4. Sfide e opportunità nella standardizzazione dei protocolli di imaging negli studi globali

18.9. Sviluppo di trattamenti e vaccini assistiti da diagnostica avanzata con intelligenza artificiale

18.9.1. Uso dell'intelligenza artificiale per la progettazione di trattamenti personalizzati basati su dati di imaging e clinici
18.9.2. Modelli di intelligenza artificiale per lo sviluppo accelerato di vaccini supportati dalla diagnostica per immagini
18.9.3. Valutazione dell'efficacia del trattamento mediante il monitoraggio delle immagini
18.9.4. Impatto dell'Intelligenza Artificiale nella riduzione di tempi e costi nello sviluppo di nuove terapie

18.10. Applicazioni dell'Intelligenza Artificiale in immunologia e studi sulla risposta immunitaria con ImmunoMind

18.10.1. Modelli di Intelligenza Artificiale per l'interpretazione di immagini relative alla risposta immunitaria
18.10.2. Integrazione dei dati di imaging e dell'analisi immunologica per una diagnosi accurata
18.10.3. Sviluppo di biomarcatori di imaging per le malattie autoimmuni
18.10.4. Progressi nella personalizzazione dei trattamenti immunologici attraverso l'uso dell'Intelligenza Artificiale

Modulo 19. Big Data e Analisi Predittiva in Diagnostica per Immagini Medica

19.1. Big Data nella diagnostica per immagini: concetti e strumenti con GE Healthcare Edison

19.1.1. Fondamenti di Big Data applicati alla Diagnostica per Immagini
19.1.2. Strumenti e piattaforme tecnologiche per la gestione di grandi volumi di dati di immagine
19.1.3. Sfide nell'integrazione e nell'analisi dei Big Data nell'Imaging
19.1.4. Casi d'uso dei Big Data nella diagnostica per immagini

19.2. Data Mining nei registri di immagine biomedici con IBM Watson Imaging

19.2.1. Tecniche avanzate di Data Mining per identificare modelli nelle immagini mediche
19.2.2. Strategie per l'estrazione di caratteristiche rilevanti in grandi database di immagini
19.2.3. Applicazioni di tecniche di clustering e classificazione in archivi di immagini
19.2.4. Impatto del Data Mining sul miglioramento della diagnostica e dei trattamenti

19.3. Algoritmi di apprendimento automatico nell'analisi delle immagini con Google DeepMind Health

19.3.1. Sviluppo di algoritmi supervisionati e non supervisionati per le immagini mediche
19.3.2. Innovazioni nelle tecniche di apprendimento automatico per il riconoscimento dei pattern delle malattie
19.3.3. Applicazioni del Deep Learning nella segmentazione e classificazione delle immagini
19.3.4. Valutazione dell'efficacia e dell'accuratezza degli algoritmi di apprendimento automatico negli studi clinici

19.4. Tecniche analitiche predittive applicate alla diagnostica per immagini con Predictive Oncology

19.4.1. Modelli predittivi per l'identificazione precoce delle malattie dalle immagini
19.4.2. Uso dell'analitica predittiva per il monitoraggio e la valutazione del trattamento
19.4.3. Integrazione di dati clinici e di imaging per arricchire i modelli predittivi
19.4.4. Sfide nell'implementazione delle tecniche predittive nella pratica clinica

19.5. Modelli di Intelligenza Artificiale basati sulle immagini per l'epidemiologia con BlueDot

19.5.1. Applicazione dell'Intelligenza Artificiale nell'analisi dei focolai epidemici mediante immagini
19.5.2. Modelli di diffusione delle malattie visualizzati con tecniche di imaging
19.5.3. Correlazione tra dati epidemiologici e risultati di imaging
19.5.4. Contributo dell'Intelligenza Artificiale allo studio e al controllo delle pandemie

19.6. Analisi delle reti biologiche e dei modelli di malattia dalle immagini

19.6.1. Applicazione della teoria delle reti nell'analisi delle immagini per la comprensione delle patologie
19.6.2. Modelli computazionali per simulare le reti biologiche visibili nelle immagini
19.6.3. Integrazione dell'analisi delle immagini e dei dati molecolari per la mappatura delle malattie
19.6.4. Impatto di queste analisi sullo sviluppo di terapie personalizzate

19.7. Sviluppo di strumenti di prognosi clinica basati sulle immagini

19.7.1. Strumenti di Intelligenza Artificiale per la previsione dell'esito clinico da immagini diagnostiche
19.7.2. Progressi nella generazione di referti prognostici automatizzati
19.7.3. Integrazione di modelli prognostici nei sistemi clinici
19.7.4. Convalida e accettazione clinica di strumenti prognostici basati sull'Intelligenza Artificiale

19.8. Visualizzazione e comunicazione avanzata di dati complessi con Tableau

19.8.1. Tecniche di visualizzazione per la rappresentazione multidimensionale dei dati delle immagini
19.8.2. Strumenti interattivi per l'esplorazione di grandi dataset di immagini
19.8.3. Strategie per la comunicazione efficace di risultati complessi attraverso le visualizzazioni
19.8.4. Impatto della visualizzazione avanzata sulla formazione medica e sul processo decisionale

19.9. Sfide per la sicurezza e la gestione dei Big Data

19.9.1. Misure di sicurezza per la protezione di grandi volumi di dati di immagini mediche
19.9.2. Privacy e sfide etiche nella gestione dei dati di imaging su larga scala
19.9.3. Soluzioni tecnologiche per la gestione sicura dei Big Data in sanità
19.9.4. Casi di studio sulle violazioni della sicurezza e sul modo in cui sono state affrontate

19.10. Applicazioni pratiche e casi di studio in Big Data biomedico

19.10.1. Esempi di applicazioni di successo dei Big Data nella diagnosi e nel trattamento delle malattie
19.10.2. Casi di studio sull'integrazione dei Big Data nei sistemi sanitari
19.10.3. Lezioni apprese da progetti di Big Data in campo biomedico
19.10.4. Direzioni future e potenzialità dei Big Data in medicina

Modulo 20. Aspetti Etici e Legali dell'Intelligenza Artificiale nella Diagnostica per Immagini

20.1. Etica nell'applicazione dell'Intelligenza Artificiale nella diagnostica per immagini con Ethics and Algorithms Toolkit

20.1.1. Principi etici fondamentali nell'uso dell'Intelligenza Artificiale per la diagnostica
20.1.2. Gestione dei bias algoritmici e del loro impatto sull'equità diagnostica
20.1.3. Consenso informato nell'era dell'Intelligenza Artificiale diagnostica
20.1.4. Sfide etiche nell'implementazione internazionale delle tecnologie di Intelligenza Artificiale

20.2. Considerazioni legali e normative sull'Intelligenza Artificiale applicata alle immagini mediche con Compliance.ai

20.2.1. Attuale quadro normativo per l'Intelligenza Artificiale nella diagnostica per immagini
20.2.2. Conformità alle normative sulla privacy e sulla protezione dei dati
20.2.3. Requisiti di convalida e certificazione per gli algoritmi di Intelligenza Artificiale in ambito sanitario
20.2.4. Responsabilità legale in caso di errori diagnostici da parte dell'Intelligenza Artificiale

20.3. Consenso informato e aspetti etici nell'utilizzo dei dati clinici

20.3.1. Revisione dei processi di consenso informato adattati all'Intelligenza Artificiale
20.3.2. Educazione dei pazienti sull'uso dell'Intelligenza Artificiale nelle loro cure mediche
20.3.3. Trasparenza nell'uso dei dati clinici per la formazione sull'Intelligenza Artificiale
20.3.4. Rispetto dell'autonomia del paziente nelle decisioni basate sull'Intelligenza Artificiale

20.4. Intelligenza artificiale e responsabilità nella Ricerca Clinica

20.4.1. Assegnazione di responsabilità nell'uso dell'Intelligenza Artificiale per la diagnosi
20.4.2. Implicazioni dei bug dell'Intelligenza Artificiale nella pratica clinica
20.4.3. Assicurazione e copertura dei rischi associati all'uso dell'Intelligenza Artificiale
20.4.4. Strategie per la gestione degli incidenti legati all'Intelligenza Artificiale

20.5. Impatto dell'Intelligenza Artificiale sull'equità e sull'accesso all'assistenza sanitaria con AI for Good

20.5.1. Valutazione dell'impatto dell'Intelligenza Artificiale sull'erogazione di servizi medici
20.5.2. Strategie per garantire un accesso equo alla tecnologia dell'Intelligenza Artificiale
20.5.3. Intelligenza Artificiale come strumento per ridurre le disparità sanitarie
20.5.4. Casi di studio sull'implementazione dell'Intelligenza Artificiale in contesti a risorse limitate

20.6. Privacy e protezione dei dati nei progetti di ricerca con Duality SecurePlus

20.6.1. Strategie per garantire la riservatezza dei dati nei progetti di Intelligenza Artificiale
20.6.2. Tecniche avanzate per l'anonimizzazione dei dati dei pazienti
20.6.3. Sfide legali ed etiche nella protezione dei dati personali
20.6.4. Impatto delle violazioni della sicurezza sulla fiducia del pubblico

20.7. Intelligenza Artificiale e sostenibilità nella ricerca biomedica con Green Algorithm

20.7.1. Uso dell'Intelligenza Artificiale per migliorare l'efficienza e la sostenibilità della ricerca
20.7.2. Valutazione del ciclo di vita delle tecnologie di Intelligenza Artificiale nella sanità
20.7.3. Impatto ambientale delle infrastrutture tecnologiche di Intelligenza Artificiale
20.7.4. Pratiche sostenibili nello sviluppo e nella diffusione dell'Intelligenza Artificiale

20.8. Verifica e spiegabilità dei modelli di Intelligenza Artificiale in ambito clinico con IBM AI Fairness 360

20.8.1. Importanza di un audit regolare degli algoritmi di IA
20.8.2. Tecniche per migliorare la spiegabilità dei modelli di IA
20.8.3. Sfide nella comunicazione delle decisioni basate sull'IA a pazienti e medici
20.8.4. Regolamenti sulla trasparenza degli algoritmi di Intelligenza Artificiale nell'assistenza sanitaria

20.9. Innovazione e imprenditorialità nel campo dell'Intelligenza Artificiale clinica con Hindsait

20.9.1. Opportunità per startup nelle tecnologie di Intelligenza Artificiale per la sanità
20.9.2. Collaborazione pubblico-privato nello sviluppo dell'IA
20.9.3. Sfide per gli imprenditori nel contesto normativo della sanità
20.9.4. Storie di successo e lezioni apprese nell'imprenditoria dell'Intelligenza Artificiale clinica

20.10. Considerazioni etiche nella collaborazione internazionale per la ricerca clinica con Global Alliance for Genomics and Health (GA4GH)

20.10.1. Coordinamento etico nei progetti internazionali di Intelligenza Artificiale
20.10.2. Gestione delle differenze culturali e normative nelle collaborazioni internazionali
20.10.3. Strategie per un'equa inclusione negli studi globali
20.10.4. Sfide e soluzioni nello scambio di dati

Nell’Aula Virtuale è possibile trovare ulteriore materiale di alta qualità da scaricare, in modo da poter approfondire gli aspetti del programma che si ritengono più importanti”