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Modulo 1. Fondamenti dell’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: 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. 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. Design 
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 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. 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 del 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 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 per il trasferimento dell'apprendimento
9.7.2. Estrazione delle caratteristiche
9.7.3. Deep Learning

9.8. Aumento dei dati

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 dei Modelli e allenamento 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. Utilizzo dell'API tfdata per la formazione 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 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
11.10.2. Rilevamento dei bordi
11.10.3. Metodi di segmentazione basati su regole

Modulo 12. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) con Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e Assistenza

12.1. Generazione di testo utilizzando RNN

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

12.2. Creazione del set di dati di addestramento

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

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. Autoencoder, 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. Bio-inspired computing

14.1. Introduzione al bio-inspired computing

14.1.1. Introduzione a bio-inspired computing

14.2. Algoritmi di adattamento sociale

14.2.1. Bio-inspired computing basata 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 neurali (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'utilizzo di 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'utilizzo di 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'utilizzo di 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'utilizzo di 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'utilizzo di 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'utilizzo di 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'utilizzo di 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'utilizzo di IA 
15.10.4. Potenziali sviluppi/utilizzi futuri dell'IA

Modulo 16. Modelli Linguistici e Applicazione dell'Intelligenza Artificiale

16.1. Modelli linguistici classici e loro rilevanza in IA

16.1.1. Grammatica generativa e trasformativa
16.1.2. Teoria linguistica strutturale
16.1.3. Teoria della grammatica formale
16.1.4. Applicazioni dei modelli classici in IA

16.2. Modelli probabilistici in linguistica e loro applicazione in IA

16.2.1. Modelli di Markov nascosti (HMM)
16.2.2. Modelli di linguaggio statistico
16.2.3. Algoritmi di apprendimento supervisionati e non supervisionati
16.2.4. Applicazioni di riconoscimento vocale e elaborazione testi

16.3. Modelli basati su regole e loro implementazione nell'IA. GPT

16.3.1. Grammatiche formali e sistemi di regole
16.3.2. Rappresentazione della conoscenza e logica computazionale
16.3.3. Sistemi esperti e motori di inferenza
16.3.4. Applicazioni in sistemi di dialogo e assistenti virtuali

16.4. Modelli di apprendimento profondo in linguistica e il loro uso in IA

16.4.1. Reti neurali convoluzionali per l'elaborazione di testi
16.4.2. Reti neurali ricorrenti e LSTM per la modellazione di sequenze
16.4.3. Modelli di intervento e trasformatori. APERTIUM
16.4.4. Applicazioni nella traduzione automatica, generazione di testo e analisi di sentimenti

16.5. Rappresentazioni distribuite del linguaggio e il suo impatto sull'IA

16.5.1. Word embeddings e modelli di spazio vettoriale
16.5.2. Rappresentazioni distribuite di frasi e documenti
16.5.3. Modelli di sacchetto di parole e modelli di linguaggio continuo
16.5.4. Applicazioni di recupero informazioni, clustering di documenti e raccomandazione del contenuto

16.6. Modelli di traduzione automatica e loro evoluzione in IA. Lilt

16.6.1. Modelli di traduzione statistica e basati su regole
16.6.2. Progressi nella traduzione automatica neurale
16.6.3. Approcci ibridi e modelli multilingue
16.6.4. Applicazioni nei servizi di traduzione online e localizzazione dei contenuti

16.7. Modelli di analisi dei sentimenti e loro utilità in IA

16.7.1. Metodi di classificazione di sentimento
16.7.2. Rilevamento di emozioni nel testo
16.7.3. Analisi delle recensioni e dei commenti degli utenti
16.7.4. App per social media, analisi delle recensioni dei prodotti e assistenza

16.8. Modelli di generazione di linguaggio e le sue applicazioni in IA. TransPerfect Globallink

16.8.1. Modelli di generazione di testo autoregrenti
16.8.2. Generazione di testo condizionato e controllato
16.8.3. Modelli di generazione del linguaggio naturale basati su GPT
16.8.4. Applicazioni in scrittura automatica, sintesi di testo e conversazione intelligente

16.9. Modelli di riconoscimento vocale e loro integrazione nell'IA

16.9.1. Metodi di estrazione delle caratteristiche audio
16.9.2. Modelli di riconoscimento vocale basati su reti neurali
16.9.3. Miglioramenti nella precisione e robustezza del riconoscimento vocale
16.9.4. Applicazioni in assistenti virtuali, sistemi di trascrizione e controllo di dispositivi vocali

16.10. Sfide e futuro dei modelli linguistici in IA

16.10.1. Sfide nella comprensione del linguaggio naturale
16.10.2. Limitazioni e pregiudizi nei modelli linguistici attuali
16.10.3. Ricerca e tendenze future sui modelli linguistici in IA
16.10.4. Impatto sulle applicazioni future come l'Intelligenza Artificiale Generale (IAG) e comprensione umana del linguaggio: SmartCAt

Modulo 17. IA e Traduzione in Tempo Reale

17.1. Introduzione alla traduzione in tempo reale con IA

17.1.1. Definizione e concetti di base
17.1.2. Importanza e applicazioni in vari contesti
17.1.3. Sfide e opportunità
17.1.4. Strumenti come Fluently o Voice Tra

17.2. Fondamenti dell’Intelligenza Artificiale in traduzione

17.2.1. Breve introduzione dell'intelligenza artificiale
17.2.2. Applicazioni specifiche nella traduzione
17.2.3. Modelli e algoritmi rilevanti

17.3. Strumenti di traduzione in tempo reale basati su IA

17.3.1. Descrizione dei principali strumenti disponibili
17.3.2. Confronto di funzionalità e caratteristiche
17.3.3. Casi d'uso ed esempi pratici

17.4. Modelli di Traduzione Automatica Neurale (NMT): SDL language Cloud

17.4.1. Principi e funzionamento dei modelli NMT
17.4.2. Vantaggi rispetto agli approcci tradizionali
17.4.3. Sviluppo ed evoluzione dei modelli NMT

17.5. Elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in traduzione in tempo reale. SayHi TRanslate

17.5.1. Nozioni di base relative alla traduzione
17.5.2. Tecniche di preelaborazione e post-elaborazione
17.5.3. Miglioramento della coerenza e coesione del testo tradotto

17.6. Modelli di traduzione multilingue e multimodale

17.6.1. Modelli di traduzione che supportano più lingue
17.6.2. Integrazione di modalità come testo, voce e immagini
17.6.3. Sfide e considerazioni nella traduzione multilingue e multimodale

17.7. Valutazione della qualità nella traduzione in tempo reale con IA

17.7.1. Metriche di valutazione della qualità delle traduzioni
17.7.2. Metodi di valutazione automatici e umani. iTranslate Voice
17.7.3. Strategie per migliorare la qualità della traduzione

17.8. Integrazione di strumenti di traduzione in tempo reale in ambienti professionali

17.8.1. Utilizzo di strumenti di traduzione nel lavoro quotidiano
17.8.2. Integrazione con i sistemi di localizzazione e gestione dei contenuti
17.8.3. Adattamento degli strumenti alle esigenze specifiche dell'utente

17.9. Sfide etiche e sociali nella traduzione in tempo reale con l'IA

17.9.1. Pregiudizi e discriminazione nella traduzione automatica
17.9.2. Privacy e sicurezza dei dati dell'utente
17.9.3. Impatto sulla diversità linguistica e culturale

17.10. Futuro della traduzione in tempo reale basata sull'IA. Applingua

17.10.1. Tendenze emergenti e sviluppi tecnologici
17.10.2. Prospettive future e possibili applicazioni innovative
17.10.3. Implicazioni per la comunicazione globale e l'accessibilità linguistica

Modulo 18. Strumenti e Piattaforme di Traduzione Assistita dall'IA

18.1. Introduzione agli strumenti e alle piattaforme di traduzione assistita da IA

18.1.1. Definizione e concetti di base
18.1.2. Breve storia e evoluzione
18.1.3. Importanza e vantaggi della traduzione professionale

18.2. Principali strumenti di traduzione assistita da IA

18.2.1. Descrizione e funzionalità degli strumenti leader di mercato
18.2.2. Confronto di caratteristiche e prezzi
18.2.3. Casi d'uso ed esempi pratici

18.3. Piattaforme di traduzione assistita da IA in ambito professionale. Wordfast

18.3.1. Descrizione delle piattaforme di traduzione assistita da IA più diffuse
18.3.2. Funzionalità specifiche per team di traduzione e agenzie
18.3.3. Integrazione con altri sistemi e strumenti di gestione dei progetti

18.4. Modelli di traduzione automatica implementati negli strumenti TAIA

18.4.1. Modelli di traduzione statistica
18.4.2. Modelli di traduzione neuronale
18.4.3. Progressi nella traduzione automatica neurale (NMT) e il suo impatto negli strumenti di TAIA

18.5. Integrazione di risorse linguistiche e database in strumenti TAIA

18.5.1. Utilizzo di corpus e database linguistici per migliorare la precisione della traduzione
18.5.2. Integrazione di dizionari e glossari specializzati
18.5.3. Importanza del contesto e della terminologia specifica nella traduzione assistita da IA

18.6. Interfaccia utente ed esperienza utente negli strumenti TAIA

18.6.1. Design e Usability delle Interfacce Utente
18.6.2. Personalizzazione e configurazione delle preferenze
18.6.3. Accessibilità e supporto multilingue sulle piattaforme TAIA

18.7. Valutazione della qualità nella traduzione assistita da IA

18.7.1. Metriche di valutazione della qualità delle traduzioni
18.7.2. Valutazione automatica vs. valutazione umana
18.7.3. Strategie per migliorare la qualità della traduzione assistita da IA

18.8. Integrazione degli strumenti TAIA nel flusso di lavoro del traduttore

18.8.1. Integrazione degli strumenti TAIA nel processo di traduzione
18.8.2. Ottimizzazione del flusso di lavoro e aumento della produttività
18.8.3. Collaborazione e lavoro di squadra in ambienti di traduzione assistita da IA

18.9. Sfide etiche e sociali nell'uso degli strumenti TAIA

18.9.1. Pregiudizi e discriminazione nella traduzione automatica
18.9.2. Privacy e sicurezza dei dati dell'utente
18.9.3. Impatto sulla professione di traduttore e sulla diversità linguistica e culturale

18.10. Futuro degli strumenti e delle piattaforme di traduzione assistita da IA.Wordbee

18.10.1. Tendenze emergenti e sviluppi tecnologici
18.10.2. Prospettive future e possibili applicazioni innovative
18.10.3. Implicazioni per la formazione e lo sviluppo professionale nel settore della traduzione

Modulo 19. Integrazione delle Tecnologie di Riconoscimento Vocale in Interpretazione Automatica

19.1. Introduzione all'integrazione delle tecnologie di riconoscimento vocale nell'interpretazione automatica

19.1.1. Definizione e concetti di base
19.1.2. Breve storia ed evoluzione: Kaldi
19.1.3. Importanza e benefici nel campo dell'interpretazione

19.2. Principi di riconoscimento vocale per l'interpretazione automatica

19.2.1. Funzionamento del riconoscimento vocale
19.2.2. Tecnologie e algoritmi utilizzati
19.2.3. Tipi di sistemi di riconoscimento vocale

19.3. Sviluppo e miglioramento delle tecnologie di riconoscimento vocale

19.3.1. Recenti sviluppi tecnologici: Riconoscimento vocale
19.3.2. Miglioramenti in termini di precisione e velocità
19.3.3. Adattamento a diversi accenti e dialetti

19.4. Piattaforme e strumenti di riconoscimento vocale per l'interpretazione automatica

19.4.1. Descrizione delle principali piattaforme e strumenti disponibili
19.4.2. Confronto di funzionalità e caratteristiche
19.4.3. Casi di utilizzo ed esempi pratici: Speechmatics

19.5. Integrazione di tecnologie di riconoscimento vocale in sistemi di interpretazione automatica

19.5.1. Progettazione e implementazione di sistemi di interpretazione automatica con riconoscimento vocale
19.5.2. Adattamento a diversi ambienti e situazioni di interpretazione
19.5.3. Considerazioni tecniche e infrastrutturali

19.6. Ottimizzazione dell'esperienza utente in interpretazione automatica con riconoscimento vocale

19.6.1. Progettare di interfacce utente intuitive e di facile utilizzo
19.6.2. Personalizzazione e configurazione delle preferenze: OTTER.ai
19.6.3. Accessibilità e supporto multilingue nei sistemi di interpretazione automatica

19.7. Valutazione della qualità in interpretazione automatica con riconoscimento vocale

19.7.1. Metriche di valutazione della qualità dell'interpretazione
19.7.2. Valutazione automatica vs. valutazione umana
19.7.3. Strategie per migliorare la qualità dell'interpretazione automatica con riconoscimento vocale

19.8. Sfide etiche e sociali nell'uso delle tecnologie di riconoscimento vocale in interpretazione automatica

19.8.1. Privacy e sicurezza dei dati dell'utente
19.8.2. Pregiudizi e discriminazione nel riconoscimento vocale
19.8.3. Impatto sulla professione di interprete e sulla diversità linguistica e culturale

19.9. Applicazioni specifiche di interpretazione automatica con riconoscimento vocale

19.9.1. Interpretazione in tempo reale in ambienti aziendali e commerciali
19.9.2. Interpretazione remota e telefonica con riconoscimento vocale
19.9.3. Interpretazione in eventi internazionali e conferenze

19.10. Futuro di integrazione delle tecnologie di riconoscimento vocale nell'interpretazione automatica

19.10.1. Tendenze emergenti e sviluppi tecnologici: CMU Sphinx
19.10.2. Prospettive future e possibili applicazioni innovative
19.10.3. Implicazioni per la comunicazione globale e l'eliminazione delle barriere linguistiche

Modulo 20. Progettazione di Interfacce e Chatbot Multilingua tramite Strumenti AI

20.1. Fondamenti di interfacce multilingua

20.1.1. Principi di progettazione per il multilinguismo: usabilità e accessibilità con IA
20.1.2. Tecnologie chiave: utilizzo di TensorFlow e PyTorch per lo sviluppo di interfacce
20.1.3. Case study: analisi di interfacce di successo utilizzando l'IA

20.2. Introduzione ai chatbots con IA

20.2.1. Evoluzione dei chatbots: da semplici a basati sull'IA
20.2.2. Confronto tra chatbots: regole vs. modelli basati su IA
20.2.3. Componenti dei chatbots basati sull'IA: utilizzo di Natural Language Understanding (NLU)

20.3. Architetture di chatbots multilingua con IA

20.3.1. Progettazione di architetture scalabili con IBM Watson
20.3.2. Integrazione di chatbots su piattaforme con Microsoft Bot Framework
20.3.3. Aggiornamento e manutenzione con strumenti IA

20.4. Elaborazione del linguaggio naturale (PLN) per chatbots

20.4.1. Analisi sintattica e semantica con Google BERT
20.4.2. Training di modelli di linguaggio con OpenAI GPT
20.4.3. Applicazione di strumenti PLN come spaCy nei chatbots

20.5. Sviluppo di chatbots con frameworks di IA

20.5.1. Implementazione con Google Dialogflow
20.5.2. Creazione e formazione di flussi di dialogo con IBM Watson
20.5.3. Personalizzazione avanzata utilizzando API AI come Microsoft LUIS

20.6. Gestione della conversazione e del contesto nei chatbots

20.6.1. Modelli di stato con Rasa per chatbots
20.6.2. Strategie di gestione della conversazione con Deep Learning
20.6.3. Risoluzione di ambiguità e correzioni in tempo reale utilizzando IA

20.7. Progettazione UX/UI per chatbot multilingua con IA

20.7.1. Progettazione incentrata sull'utente utilizzando l'analisi dei dati IA
20.7.2. Adattamento culturale con strumenti di localizzazione automatica
20.7.3. Test di usabilità con simulazioni basate su IA

20.8. Integrazione di chatbots su più canali con IA

20.8.1. Sviluppo omnicanale con TensorFlow
20.8.2. Strategie di integrazione private e sicure con le tecnologie IA
20.8.3. Considerazioni di sicurezza con algoritmi crittografici IA

20.9. Analisi dei dati e ottimizzazione dei chatbot

20.9.1. Utilizzo di piattaforme di analisi come Google Analytics per chatbots
20.9.2. Ottimizzazione delle prestazioni con algoritmi di Machine Learning
20.9.3. Machine Learning per un affinamento continuo del chatbot

20.10. Implementazione di chatbots multilingua con IA

20.10.1. Definizione del progetto con strumenti di gestione IA
20.10.2. Implementazione tecnica utilizzando TensorFlow o PyTorch
20.10.3. Valutazione e regolazione basate su Machine Learning e feedback degli utenti

Un’esperienza educativa unica, cruciale e decisiva per crescere professionalmente”