Ingegnere intelligenza artificiale

Modulo 3: Matematica per l’IA

Algebra Lineare: Concetti chiave come matrici, vettori e decomposizioni.

Statistica e Probabilità: Importanza della statistica e delle probabilità nella modellazione dei dati.

Calcolo e Ottimizzazione: Fondamenti del calcolo differenziale e dell’ottimizzazione.

Modulo 4: Machine Learning – Concetti Base

Tipologie di Machine Learning: Supervisato, non supervisato, rinforzo.

Processo di Apprendimento: Fasi della creazione di un modello di ML.

Metriche di Valutazione: Come misurare le performance di un modello di ML.

Modulo 5: Algoritmi di Machine Learning

Regressione Lineare e Logistica: Implementazione e utilizzo.

Alberi di Decisione e Random Forest: Struttura e vantaggi.

Support Vector Machines (SVM): Principi e applicazioni.

Modulo 6: Deep Learning – Introduzione

Reti Neurali Artificiali: Struttura e funzionamento delle reti neurali.

Apprendimento Profondo: Differenze tra DL e ML tradizionale.

Strumenti e Framework: TensorFlow, PyTorch, Keras.

Modulo 7: Architetture di Reti Neurali

Reti Feedforward: Struttura e utilizzo.

Reti Convoluzionali (CNN): Applicazioni nella visione artificiale.

Reti Ricorrenti (RNN): Uso nell’elaborazione del linguaggio naturale.

Modulo 8: Elaborazione dei Dati

Data Preprocessing: Tecniche di pulizia e trasformazione dei dati.

Data Augmentation: Migliorare la qualità dei dati con tecniche di aumento.

Gestione di Dataset Imbalance: Strategie per bilanciare dataset sbilanciati.

Modulo 9: Tecniche di Addestramento dei Modelli

Suddivisione del Dataset: Training, validation, e test set.

Cross-validation: Tecniche per la validazione incrociata.

Overfitting e Underfitting: Come riconoscerli e evitarli.

Modulo 10: Ottimizzazione dei Modelli

Gradient Descent e Varianti: Metodi per l’ottimizzazione dei modelli.

Hyperparameter Tuning: Tecniche di ottimizzazione dei parametri.

Regularization Techniques: Lasso, Ridge e dropout per prevenire overfitting.

Modulo 11: Valutazione delle Performance

Accuracy, Precision, Recall: Definizioni e utilizzo.

ROC e AUC Curve: Analisi della performance dei modelli.

Confusion Matrix: Interpretazione dei risultati di classificazione.

Modulo 12: Sistemi di Raccomandazione

Collaborative Filtering: Tecniche e applicazioni.

Content-based Filtering: Creazione di raccomandazioni basate su contenuto.

Hybrid Systems: Combina i due approcci per risultati migliori.

Modulo 13: Visione Artificiale

Immagini e Dati Visivi: Fondamenti della visione artificiale.

Tecniche di Elaborazione delle Immagini: Filtri, trasformazioni e riconoscimento.

Object Detection e Recognition: Algoritmi e applicazioni pratiche.

Modulo 14: Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP)

Tokenization e Parsing: Come elaborare il linguaggio umano.

Word Embeddings: Tecniche per la rappresentazione di parole.

Modelli di NLP: Introduzione a BERT, GPT, e altri modelli avanzati.

Modulo 15: Intelligenza Artificiale e Etica

Bias nei Modelli di IA: Riconoscere e mitigare il bias.

Privacy e Sicurezza: Sfide etiche nella gestione dei dati.

Impatto Sociale dell’IA: Effetti della tecnologia AI sulla società.

Modulo 16: Intelligenza Artificiale Spiegabile (XAI)

Interpretabilità dei Modelli: Tecniche per spiegare il funzionamento dei modelli.

Model-Agnostic Methods: SHAP, LIME e altri metodi di interpretazione.

Importanza dell’XAI: Perché spiegare i modelli è cruciale.

Modulo 17: Sviluppo di Applicazioni AI

Pipeline di Produzione: Dal prototipo alla produzione.

Integrazione dei Modelli: Come incorporare modelli AI in applicazioni software.

Deployment su Cloud: AWS, GCP, e altre piattaforme per il deployment.

Modulo 18: Manutenzione e Aggiornamento dei Modelli

Model Drift: Come affrontare i cambiamenti nei dati nel tempo.

Retraining dei Modelli: Quando e come aggiornare i modelli di AI.

Monitoraggio delle Performance: Strumenti e tecniche per il monitoraggio.

Modulo 19: Strumenti e Framework

Piattaforme di Sviluppo: Panoramica su Jupyter Notebook, Colab e altri.

Version Control: Uso di Git e GitHub per gestire il codice AI.

MLOps: Approcci per integrare ML nei processi DevOps.

Modulo 20: Prospettive Future dell’IA

Nuove Tendenze: Esplorazione delle tecnologie emergenti nell’IA.

Lavoro e IA: Come l’IA sta cambiando il mondo del lavoro.

Ricerca e Innovazione: Direzioni future nella ricerca sull’IA.