Corso di Aggiornamento su AI e Machine Learning in Cloud

Modulo 1: Introduzione all'Intelligenza Artificiale e al Machine Learning Definizione e storia dell'AI Concetti fondamentali di Machine Learning Differenze tra AI, Machine Learning e Deep Learning Applicazioni dell'AI nel mondo moderno Modulo 2: Fondamenti di Machine Learning Supervised vs Unsupervised Learning Algoritmi di base (Regressione, Classificazione, Clustering) Concetti di Overfitting e Underfitting Metriche di valutazione dei modelli Modulo 3: Architetture Cloud e AI Panoramica delle principali piattaforme Cloud (AWS, Azure, Google Cloud) Come l'AI si integra nelle architetture Cloud Vantaggi del cloud per AI e ML Servizi cloud per AI e Machine Learning Modulo 4: Infrastruttura per il Machine Learning nel Cloud Composizione dell'infrastruttura di ML nel Cloud Modelli di deployment (On-demand, Bare-metal, Serverless) Risorse computazionali e scalabilità Storage dei dati e database nel Cloud Modulo 5: Data Engineering e Preparazione dei Dati per il Machine Learning Importanza dei dati nel processo di ML Preprocessing dei dati (cleaning, normalizzazione, feature engineering) Strumenti e tecniche di gestione dei dati nel Cloud Pipeline di dati automatizzate Modulo 6: Algoritmi di Machine Learning in Cloud Modelli di Machine Learning comuni (Decision Trees, Random Forest, SVM) Sistemi di raccomandazione Modelli di clustering (K-means, DBSCAN) Ottimizzazione degli algoritmi nel Cloud Modulo 7: Machine Learning e Deep Learning nel Cloud Differenze tra Machine Learning e Deep Learning Reti neurali artificiali Framework di Deep Learning (TensorFlow, PyTorch) Modelli di Deep Learning in Cloud Modulo 8: AI e Analytics nel Cloud Machine Learning per la Business Intelligence Tecniche di AI per l'analisi predittiva Data Mining e analisi dei dati nel Cloud Implementazione di soluzioni analitiche con AI Modulo 9: Natural Language Processing (NLP) in Cloud Tecniche di NLP e AI applicate alla linguistica Strumenti di NLP disponibili nel Cloud Chatbot e assistenti virtuali basati su NLP Analisi del sentiment e traduzione automatica nel Cloud Modulo 10: Computer Vision e AI nel Cloud Concetti di Computer Vision e Deep Learning Reti Convoluzionali (CNN) per l'elaborazione delle immagini Strumenti di Computer Vision nel Cloud Riconoscimento di oggetti, volti e immagini Modulo 11: Automazione dei Processi e AI nel Cloud AI per l'automazione industriale Robotic Process Automation (RPA) integrata con AI Automazione nei flussi di lavoro basati su Machine Learning Impatto dell'automazione AI nel Cloud Modulo 12: Etica e Regolamentazione nell'AI e Machine Learning Sfide etiche nell'uso dell'AI Rilevanza della trasparenza nei modelli di Machine Learning Normative e regolamentazioni sull'AI in Cloud Bias nei modelli e soluzioni per mitigarli Modulo 13: Monitoraggio e Gestione dei Modelli AI nel Cloud Tecniche di monitoraggio dei modelli di Machine Learning Gestione delle performance e ottimizzazione continua Strumenti per la gestione dei modelli AI in produzione Monitoraggio della qualità dei dati nel Cloud Modulo 14: AI per la Sicurezza e la Privacy nel Cloud Implicazioni della sicurezza dell'AI nel Cloud AI per la rilevazione delle minacce e la protezione dei dati Privacy dei dati e tecniche di anonimizzazione Blockchain e AI per la sicurezza nel Cloud Modulo 15: Futuro dell'AI e del Machine Learning nel Cloud Tendenze emergenti in AI e ML Integrazione di AI, IoT e Big Data Prospettive future delle piattaforme Cloud Il ruolo dell'AI nel miglioramento dei processi aziendali