Al Engineer

Modulo 1: Fondamenti dell'Intelligenza Artificiale (IA) Concetti fondamentali di IA Storia e sviluppo dell'IA Applicazioni pratiche dell'IA in diversi settori Modulo 2: Programmazione e Linguaggi per l'IA Fondamenti di Python e altri linguaggi comuni Librerie e framework per lo sviluppo di IA (TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, ecc.) Pratica con la programmazione di algoritmi di apprendimento automatico Modulo 3: Statistica e Matematica per l'IA Concetti statistici fondamentali Algebra lineare e calcolo Teoria della probabilità e distribuzioni Modulo 4: Machine Learning (Apprendimento Automatico) Supervised learning, unsupervised learning, e reinforcement learning Algoritmi di apprendimento automatico (regressione, clustering, SVM, decision trees, ecc.) Valutazione delle prestazioni dei modelli Modulo 5: Deep Learning Architetture neurali profonde Reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN) Pre-training e fine-tuning dei modelli deep learning Modulo 6: Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) Fondamenti di NLP Modelli di lingua e tokenizzazione Applicazioni pratiche di NLP Modulo 7: Computer Vision Fondamenti di computer vision Estrazione di feature e rilevamento di oggetti Applicazioni di computer vision (riconoscimento facciale, veicoli autonomi, ecc.) Modulo 8: Reinforcement Learning Concetti di reinforcement learning Algoritmi di reinforcement learning Applicazioni in robotica e giochi Modulo 9: Apprendimento Automatico su Grandi Dati Gestione e analisi di grandi set di dati Strumenti per il machine learning su dati massivi (Apache Spark, Hadoop, ecc.) Scalabilità dei modelli di apprendimento automatico Modulo 10: Progettazione e Sviluppo di Modelli Ciclo di vita dello sviluppo dei modelli Best practices per la progettazione di modelli di apprendimento automatico Risoluzione di problemi reali attraverso la modellazione Modulo 11: Ottimizzazione dei Modelli Ottimizzazione dei parametri dei modelli Tecniche di riduzione della dimensionalità Controllo della complessità del modello Modulo 12: Sicurezza e Etica nell'IA Problemi di sicurezza legati all'IA Questioni etiche nell'uso dell'IA Linee guida per lo sviluppo responsabile di sistemi intelligenti Modulo 13: Integrazione di Modelli nell'Infrastruttura Distribuzione e gestione dei modelli in produzione Utilizzo di container e orchestrazione (Docker, Kubernetes) Scalabilità e manutenzione dei modelli Modulo 14: Interpretabilità dei Modelli Spiegazione e interpretazione dei risultati dei modelli Tecniche per rendere i modelli più interpretabili Importanza dell'interpretabilità nei contesti applicativi Modulo 15: Progetto Finale e Consulenza Pratica Sviluppo di un progetto pratico di intelligenza artificiale Presentazione e discussione dei progetti finali Consigli per la carriera e opportunità di consulenza nell'IA