L'uso dell'IA in odontoiatria migliorerà l'accuratezza della diagnosi e dei trattamenti. Cosa aspetti a iscriverti?"

L'Intelligenza Artificiale (IA) sta emergendo come un alleato prezioso nell'Odontoiatria, potenziando la capacità dei dentisti di fornire cure di qualità, predittive e centrate sul paziente. Gli algoritmi di apprendimento automatico possono analizzare grandi insiemi di dati, come radiografie, cartelle cliniche e studi genetici, per identificare modelli sottili che potrebbero passare inosservati all'occhio umano. Tutto ciò facilita la diagnosi precoce delle malattie orali, la pianificazione del trattamento personalizzato e la previsione dei risultati.

Per tale ragione, TECH ha creato questo master privato, che si distingue per il suo approccio completo e progressivo, progettato per consentire agli studenti di approfondire tutti gli aspetti chiave dell'integrazione dell'IA nel campo dell'odontoiatria. In questo modo, gli studenti potranno affrontare tutti gli aspetti, dai fondamenti dell'IA e il suo uso specifico nelle diagnosi e nei trattamenti, alle sue applicazioni avanzate nella stampa 3D, nella robotica, nella gestione clinica e nell'analisi dei dati.

A questo si aggiunge un approccio pratico, che integra efficacemente l'IA nella pratica odontoiatrica e prepara i professionisti ad affrontare le sfide etiche, normative e future. Inoltre, verranno esplorate le conoscenze etiche, nonché le politiche e le normative, assicurando che gli specialisti aggiornino le loro competenze per essere leader nell'era dell'IA avanzata in Odontoiatria. Si analizzerà anche l'ottimizzazione dell'esperienza del paziente e dell'efficienza clinica, senza trascurare la preparazione alla trasformazione digitale nella specializzazione in odontoiatria.

Con l'obiettivo di preparare esperti di IA altamente qualificati, TECH ha ideato un programma completo basato sull'esclusiva metodologia Relearning. Questo sistema di apprendimento aiuterà gli studenti a potenziare la loro comprensione ribadendo i concetti principali. Tutto ciò che serve è un dispositivo elettronico dotato di connessione internet per accedere ai contenuti in qualsiasi momento. Senza la necessità di recarsi di persona presso un centro o di orari fissi, i professionisti potranno conciliare la loro routine quotidiana con un programma di alta qualità.

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Questo master privato in Intelligenza Artificiale in Odontoiatria possiede il programma scientifico più completo e aggiornato del mercato. Le caratteristiche principali del programma sono:

• Sviluppo di casi di studio presentati da esperti di Intelligenza in Odontoiatria
• Contenuti grafici, schematici ed eminentemente pratici che forniscono informazioni scientifiche e pratiche sulle discipline essenziali per l’esercizio della professione
• Esercizi pratici che offrono un processo di autovalutazione per migliorare l'apprendimento
• Particolare enfasi sulle metodologie innovative
• Lezioni teoriche, domande all'esperto e/o al tutor, forum di discussione su questioni controverse e compiti di riflessione individuale
• Contenuti disponibili da qualsiasi dispositivo fisso o mobile dotato di connessione a internet

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Il personale docente del programma comprende professionisti del settore che apportano l'esperienza del loro lavoro a questa specializzazione, oltre a specialisti riconosciuti da società di riferimento e università prestigiose.

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

La creazione di questo programma è incentrata sull’Apprendimento Basato su Problemi, mediante il quale il professionista deve cercare di risolvere le diverse situazioni che gli si presentano durante il corso. Lo studente potrà usufruire di un innovativo sistema di video interattivi creati da esperti di rinomata fama.

Sarai in grado di interpretare le immagini dentali tramite applicazioni di IA, il tutto grazie alle risorse multimediali più innovative"

Approfitta dei casi di studio che illustrano l'uso efficace dell'Intelligenza Artificiale in vari aspetti dell'Odontoiatria"

L'obiettivo principale di questo programma è quello di fornire ai professionisti le competenze tecniche e le conoscenze specialistiche per applicare efficacemente l'Intelligenza Artificiale nella diagnosi, nel trattamento e nella gestione della salute orale. In questo modo, il programma si concentrerà sulla comprensione approfondita dei fondamenti dell'Intelligenza Artificiale, nonché sulla sua applicazione specifica nell'interpretazione delle immagini radiografiche, nell'analisi dei dati clinici e nello sviluppo di strumenti predittivi per le malattie dentali.

Attraverso la comprensione etica e legale, darai priorità efficacemente alla privacy e all'integrità delle informazioni del paziente"

Obiettivi generali

• Comprendere le basi teoriche dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i diversi tipi di dati e comprendere il ciclo di vita dei dati
• Valutare il ruolo cruciale dei dati nello sviluppo e nell'implementazione di soluzioni di Intelligenza Artificiale
• Approfondire la comprensione degli algoritmi e della complessità per risolvere problemi specifici
• Esplorare le basi teoriche delle reti neurali per lo sviluppo del Deep Learning
• Analizzare l'informatica bio-ispirata e la sua rilevanza per lo sviluppo di sistemi intelligenti
• Analizzare le attuali strategie di Intelligenza Artificiale in vari campi, identificando opportunità e sfide
• Acquisire una solida comprensione dei principi del Machine Learning e della loro applicazione specifica in ambito odontoiatrico
• Analizzare i dati dentali, comprese le tecniche di visualizzazione per migliorare la diagnostica
• Acquisire competenze avanzate nell'applicazione dell'IA per la diagnosi accurata delle malattie orali e l'interpretazione delle immagini dentali
• Comprendere le considerazioni etiche e sulla privacy associate all'applicazione dell'IA in Odontoiatria
• Esplora le sfide etiche, le normative, la responsabilità professionale, l'impatto sociale, l'accesso alle cure odontoiatriche, la sostenibilità, lo sviluppo delle politiche, l'innovazione e le prospettive future nell'applicazione dell'IA in Odontoiatria

Obiettivi specifici

Modulo 1. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale

• Analizzare l'evoluzione storica dell'Intelligenza Artificiale, dagli inizi allo stato attuale, identificando le pietre miliari e gli sviluppi principali
• Comprendere il funzionamento delle reti neurali e la loro applicazione nei modelli di apprendimento dell'Intelligenza Artificiale
• Studiare i principi e le applicazioni degli algoritmi genetici, analizzando la loro utilità nella risoluzione di problemi complessi
• Analizzare l'importanza di thesauri, vocabolari e tassonomie nella strutturazione ed elaborazione dei dati per i sistemi di IA
• Esplorare il concetto di web semantico e la sua influenza sull'organizzazione e la comprensione delle informazioni negli ambienti digitali

Modulo 2. Tipi e cicli di vita del dato

• Comprendere i concetti fondamentali della statistica e la loro applicazione nell'analisi dei dati
• Identificare e classificare i diversi tipi di dati statistici, da quelli quantitativi a quelli qualitativi
• Analizzare il ciclo di vita dei dati, dalla generazione allo smaltimento, identificando le fasi principali
• Esplorare le fasi iniziali del ciclo di vita dei dati, evidenziando l'importanza della pianificazione e della struttura dei dati
• Studiare i processi di raccolta dei dati, compresi la metodologia, gli strumenti e i canali di raccolta
• Esplorare il concetto di Datawarehouse (Magazzini di Dati), con particolare attenzione agli elementi e alla sua progettazione
• Analizzare gli aspetti normativi relativi alla gestione dei dati, rispettando le normative sulla privacy e sulla sicurezza, nonché le best practice

Modulo 3. Il Dato nell'Intelligenza Artificiale

• Padroneggiare i fondamenti della scienza dei dati, coprendo strumenti, tipi e fonti per l'analisi delle informazioni
• Esplorare il processo di trasformazione dei dati in informazioni utilizzando tecniche di data mining e di visualizzazion
• Studiare la struttura e le caratteristiche degli datasets, comprendendone l'importanza nella preparazione e nell'utilizzo dei dati per i modelli di Intelligenza Artificiale
• Analizzare i modelli supervisionati e non supervisionati, compresi i metodi e la classificazione
• Utilizzare strumenti specifici e best practice nella gestione e nell'elaborazione dei dati, garantendo efficienza e qualità nell'implementazione dell'Intelligenza Artificiale

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

• Padroneggiare le tecniche di inferenza statistica per comprendere e applicare i metodi statistici nel data mining
• Eseguire un'analisi esplorativa dettagliata dei set di dati per identificare modelli, anomalie e tendenze rilevanti
• Sviluppare competenze per la preparazione dei dati, compresa la pulizia, l'integrazione e la formattazione dei dati per l'utilizzo nel data mining
• Implementare strategie efficaci per gestire i valori mancanti nei set di dati, applicando metodi di imputazione o rimozione in base al contesto
• Identificare e ridurre il rumore nei dati, utilizzando tecniche di filtraggio e smussamento per migliorare la qualità del set di dati
• Affrontare la pre-elaborazione dei dati in ambienti Big Data

Modulo 5. Algoritmi e complessità nell'Intelligenza Artificiale

• Introdurre le strategie di progettazione degli algoritmi, fornendo una solida comprensione degli approcci fondamentali alla risoluzione dei problemi
• Analizzare l'efficienza e la complessità degli algoritmi, applicando tecniche di analisi per valutare le prestazioni in termini di tempo e spazio
• Studiare e applicare algoritmi di ordinamento, comprendendo le loro prestazioni e confrontando la loro efficienza in contesti diversi
• Esplorare algoritmi ad albero, comprendendo la loro struttura e le loro applicazioni
• Analizzare gli algoritmi con Heaps, analizzandone l'implementazione e l'utilità nella manipolazione efficiente dei dati
• Analizzare algoritmi basati su grafi, esplorando la loro applicazione nella rappresentazione e soluzione di problemi che coinvolgono relazioni complesse
• Studiare gli algoritmi Greedy, comprendendo la loro logica e le loro applicazioni nella risoluzione di problemi di ottimizzazione
• Studiare e applicare la tecnica del backtracking per la risoluzione sistematica dei problemi, analizzandone l'efficacia in una varietà di scenari

Modulo 6. Sistemi intelligenti

• Esplorare la teoria degli agenti, comprendendo i concetti fondamentali del suo funzionamento e la sua applicazione nell'Intelligenza Artificiale e nell'ingegneria del Software
• Studiare la rappresentazione della conoscenza, compresa l'analisi delle ontologie e la loro applicazione nell'organizzazione delle informazioni strutturate
• Analizzare il concetto di web semantico e il suo impatto sull'organizzazione e sul reperimento delle informazioni negli ambienti digitali
• Valutare e confrontare diverse rappresentazioni della conoscenza, integrandole per migliorare l'efficienza e la precisione dei sistemi intelligenti
• Studiare i ragionatori semantici, i sistemi basati sulla conoscenza e i sistemi esperti, comprendendone le funzionalità e le applicazioni nel processo decisionale intelligente

Modulo 7. Apprendimento automatico e data mining

• Introdurre i processi di scoperta della conoscenza e i concetti fondamentali dell'apprendimento automatico
• Studiare gli alberi decisionali come modelli di apprendimento supervisionato, comprendendone la struttura e le applicazioni
• Valutare i classificatori utilizzando tecniche specifiche per misurarne le prestazioni e l'accuratezza nella classificazione dei dati
• Studiare le reti neurali, comprendendone il funzionamento e l'architettura per risolvere problemi complessi di apprendimento automatico
• Esplorare i metodi bayesiani e la loro applicazione nell'apprendimento automatico, comprese le reti bayesiane e i classificatori bayesiani
• Analizzare modelli di regressione e di risposta continua per la previsione di valori numerici dai dati
• Studiare le tecniche di clustering per identificare modelli e strutture in insiemi di dati non etichettati
• Esplorare il text mining e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), comprendendo come le tecniche di apprendimento automatico vengono applicate per analizzare e comprendere il testo

Modulo 8. Le reti neurali, base del Deep Learning

• Padroneggiare i fondamenti dell'Apprendimento Profondo, comprendendo il suo ruolo essenziale nel Deep Learning
• Esplorare le operazioni fondamentali delle reti neurali e comprendere la loro applicazione nella costruzione di modelli
• Analizzare i diversi livelli utilizzati nelle reti neurali e imparare a selezionarli in modo appropriato
• Comprendere l'efficace collegamento di strati e operazioni per progettare architetture di reti neurali complesse ed efficienti
• Utilizzare trainer e ottimizzatori per mettere a punto e migliorare le prestazioni delle reti neurali
• Esplorare la connessione tra neuroni biologici e artificiali per una comprensione più approfondita della progettazione di modelli
• Regolare gli iperparametri per la Fine Tuning delle reti neurali, ottimizzando le loro prestazioni su compiti specifici

Modulo 9. Addestramento di reti neurali profonde

• Risolvere i problemi legati ai gradienti nell'addestramento delle reti neurali profonde
• Esplorare e applicare diversi ottimizzatori per migliorare l'efficienza e la convergenza dei modelli
• Programmare il tasso di apprendimento per regolare dinamicamente il tasso di convergenza del modello
• Comprendere e affrontare l'overfitting attraverso strategie specifiche durante l'addestramento
• Applicare linee guida pratiche per garantire un addestramento efficiente ed efficace delle reti neurali profonde
• Implementare Transfer Learning come tecnica avanzata per migliorare le prestazioni del modello su compiti specifici
• Esplorare e applicare le tecniche di Data Augmentation per arricchire i dataset e migliorare la generalizzazione del modello
• Sviluppare applicazioni pratiche utilizzando il Transfer Learning per risolvere problemi reali
• Comprendere e applicare le tecniche di regolarizzazione per migliorare la generalizzazione ed evitare l'overfitting nelle reti neurali profonde

Modulo 10. Personalizzazione di modelli e allenamento con TensorFlow 

• Imparare i fondamenti di TensorFlow e la sua integrazione con NumPy per una gestione efficiente dei dati e dei calcoli
• Personalizzare i modelli e gli algoritmi di addestramento utilizzando le funzionalità avanzate di TensorFlow 
• Esplorare l'API tfdata per gestire e manipolare in modo efficiente gli insiemi di dati 
• Implementare il formato TFRecord per memorizzare e accedere a grandi insiemi di dati in TensorFlow 
• Utilizzare i livelli di preelaborazione di Keras per facilitare la costruzione di modelli personalizzati 
• Esplorare il progetto TensorFlow Datasets per accedere a insiemi di dati predefiniti e migliorare l'efficienza dello sviluppo 
• Sviluppare un'applicazione di Deep Learning con TensorFlow, integrando le conoscenze acquisite nel modulo 
• Applicare in modo pratico tutti i concetti appresi nella costruzione e nell'addestramento di modelli personalizzati con TensorFlow in situazioni reali 

Modulo 11. Deep Computer Vision con Reti Neurali Convoluzionali 

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

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

• Sviluppare competenze nella generazione di testi utilizzando Reti Neurali Ricorrenti (RNN) 
• Applicare le RNN nella classificazione delle opinioni per l'analisi del sentiment nei testi 
• Comprendere e applicare i meccanismi attenzionali nei modelli di elaborazione del linguaggio naturale 
• Analizzare e utilizzare i modelli Transformer in compiti specifici di NLP 
• Esplorare l'applicazione dei modelli Transformer nel contesto dell'elaborazione delle immagini e della computer vision 
• Acquisire familiarità con la libreria Transformers di Hugging Face per l'implementazione efficiente di modelli avanzati 
• Confrontare diverse librerie di Transformers per valutarne l'idoneità a compiti specifici 
• Sviluppare un'applicazione pratica di NLP che integri RNN e meccanismi di attenzione per risolvere problemi del mondo reale 

Modulo 13. Autoencoder, GANs, e Modelli di Diffusione 

• Sviluppare rappresentazioni efficienti dei dati utilizzando Autoencoders, GANs e Modelli di Diffusione 
• Eseguire la PCA utilizzando un autoencoder lineare incompleto per ottimizzare la rappresentazione dei dati 
• Implementare e comprendere il funzionamento degli autoencoder impilati 
• Esplorare e applicare gli autoencoder convoluzionali per un'efficiente rappresentazione visiva dei dati 
• Analizzare e applicare l'efficacia degli autoencoder sparsi nella rappresentazione dei dati 
• Generare immagini di moda dal dataset MNIST utilizzando gli Autoencoders 
• Comprendere il concetto di reti avversarie generative (GAN) e di Modelli di Diffusione 
• Implementare e confrontare le prestazioni dei Modelli di Diffusione e delle GAN nella generazione dei dati 

Modulo 14. Informatica bio-ispirata  

• Introdurre i concetti fondamentali del bio-inspired computing 
• Esplorare gli algoritmi di adattamento sociale come approccio chiave nel bio-inspired computing 
• Analizzare le strategie di esplorazione e sfruttamento dello spazio negli algoritmi genetici 
• Esaminare modelli di calcolo evolutivo nel contesto dell'ottimizzazione 
• Continuare l'analisi dettagliata dei modelli di calcolo evolutivo 
• Applicare la programmazione evolutiva a problemi specifici di apprendimento 
• Affrontare la complessità dei problemi multi-obiettivo nell'ambito della computazione bio-ispirata 
• Esplorare l'applicazione delle reti neurali nel campo del bio-inspired computing 
• Approfondire l'implementazione e l'utilità delle reti neurali nell'ambito del bio-inspired computing 

Modulo 15. Intelligenza Artificiale: Strategie e applicazioni 

• Sviluppare strategie per l'implementazione dell'intelligenza artificiale nei servizi finanziari 
• Analizzare le implicazioni dell'intelligenza artificiale nella fornitura di servizi sanitari 
• Identificare e valutare i rischi associati all'uso dell'IA nel settore sanitario 
• Valutare i rischi potenziali associati all'uso dell'IA nell'industria 
  Applicare le tecniche di intelligenza artificiale nell'industria per migliorare la produttività 
• Progettare soluzioni di intelligenza artificiale per ottimizzare i processi nella pubblica amministrazione 
• Valutare l'implementazione delle tecnologie di IA nel settore dell'istruzione 
• Applicare tecniche di intelligenza artificiale nel settore forestale e agricolo per migliorare la produttività 
• Ottimizzare i processi delle risorse umane attraverso l'uso strategico dell'intelligenza artificiale 

Modulo 16. Fondamenti di IA in Odontoiatria 

• Acquisire una solida conoscenza dei principi base del Machine Learning e la sua specifica applicazione in contesti odontoiatrici
• Apprendere metodi e strumenti per analizzare i dati dentali, nonché le tecniche visualizzazione che migliorano l’interpretazione e la diagnosi
• Sviluppare una profonda comprensione delle considerazioni etiche e sulla privacy associati all’applicazione dell’intelligenza artificiale in odontoiatria, promuovendo pratiche responsabili nell’uso di queste tecnologie in ambito clinico
• Familiarizzare gli studenti con le varie applicazioni dell’intelligenza artificiale nel campo
  dell’Odontoiatria, come la diagnosi delle patologie orali, la pianificazione dei trattamenti e della gestione della cura del paziente
• Progettare piani di trattamento odontoiatrico personalizzati, in conformità con la esigenze specifiche di ciascun paziente tenendo conto di fattori quali la genetica, storia medica e le vostre preferenze individuali

Modulo 17. Diagnosi e pianificazione del trattamento odontoiatrico assistito dall'IA 

• Acquisire conoscenze specialistiche nell’uso dell’intelligenza artificiale per la pianificazione trattamenti, inclusa la modellazione 3D, l’ottimizzazione dei trattamenti ortodontici e personalizzazione dei piani di trattamento
• Sviluppare competenze avanzate nell’applicazione dell’intelligenza artificiale per diagnosi accurate delle malattie orali, compresa l’interpretazione e il rilevamento delle immagini dentali di patologie
• Acquisire competenze per utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale nel monitoraggio sanitario orale e prevenzione delle malattie orali, integrando efficacemente queste tecnologie nello studio dentistico
• Raccogliere, gestire e utilizzare dati clinici e radiografici nella pianificazione del trattamento dell’IA
• Formare gli studenti a valutare e selezionare le tecnologie AI appropriate per il tuo studio dentistico, considerando aspetti come precisione, affidabilità e scalabilità

Modulo 18. Innovazioni e Applicazioni Pratiche dell'IA in Odontoiatria 

• Sviluppare competenze specialistiche nell’applicazione dell’intelligenza artificiale nella stampa 3D, nella robotica, sviluppo di materiali odontoiatrici, gestione clinica, teleodontoiatria e automazione di compiti amministrativi, affrontando varie aree della pratica odontoiatrica
• Acquisire la capacità di implementare strategicamente l’intelligenza artificiale nell’istruzione e nella formazione dentale, garantendo che i professionisti siano attrezzati per adattarsi al innovazioni tecnologiche in continua evoluzione nel campo dentale
• Sviluppare competenze specialistiche nell’applicazione dell’intelligenza artificiale nella stampa 3D, nella robotica, sviluppo di materiali odontoiatrici e automazione delle attività amministrative
• Utilizzare l’intelligenza artificiale per analizzare il feedback dei pazienti, ottimizzando la gestione clinica nelle cliniche odontoiatriche per migliorare l’esperienza dei pazienti
• Implementare strategicamente l’intelligenza artificiale nella formazione odontoiatrica, garantendo ai professionisti di essere specializzati per adattarsi alle innovazioni tecnologiche in continua evoluzione nel campo odontoiatrico 

Modulo 19. Analisi avanzata ed elaborazione dei dati in odontoiatria 

• Gestire grandi insiemi di dati in odontoiatria, comprendendone i concetti e Applicazioni di Big Data, nonché implementazione di tecniche di data mining e analisi predittive
• Acquisire conoscenze specializzate nell’applicazione dell’IA in vari aspetti, come l’epidemiologia dentale, la gestione dei dati clinici, l’analisi dei social network e ricerca clinica, utilizzando algoritmi di apprendimento automatico
• Sviluppare competenze avanzate nella gestione di grandi set di dati in odontoiatria, comprendendo anche i concetti e le applicazioni dei Big Data come l’implementazione di tecniche di data mining e di analisi predittiva
• Utilizzare gli strumenti di intelligenza artificiale per monitorare tendenze e modelli sanitari orale, contribuendo ad una gestione più efficiente
• Esplorare e discutere i vari modi in cui viene utilizzata l’analisi dei dati per migliorare il processo decisionale clinico, la gestione e l’assistenza al paziente, la ricerca in Odontoiatria

Modulo 20. Etica, regolamentazione e futuro dell'IA in Odontoiatria 

• Comprendere e affrontare le sfide etiche legate all’uso dell’intelligenza artificiale in odontoiatria, promuovere pratiche professionali responsabili
• Esaminare le normative e gli standard pertinenti nell’applicazione dell’IA in Odontoiatria, sviluppando competenze nella formulazione di politiche per garantire pratiche sicure ed etiche
• Affrontare l’impatto sociale, educativo, aziendale e sostenibile dell’intelligenza artificiale in odontoiatria, adattarsi ai cambiamenti nella pratica odontoiatrica nell’era dell’intelligenza artificiale avanzata 
• Gestire gli strumenti necessari per comprendere e affrontare le sfide etica relativa all’uso dell’intelligenza artificiale in odontoiatria, promozione delle pratiche professionisti responsabili
• Fornire agli studenti una profonda comprensione del sociale, degli affari e uso sostenibile dell’intelligenza artificiale nel campo dell’odontoiatria, preparandola a guidare e ad adattarsi ai cambiamenti che emergono durante la tua pratica professionale

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