Corso di Artificial Intelligence for IT Professionals

Modulo 1: l'Intelligenza Artificiale per i Professionisti IT Cos'è l'Intelligenza Artificiale (AI)? Rilevanza dell'AI nel settore IT Tipi di AI: Intelligenza Artificiale Debole vs. Forte Applicazioni dell'AI in ambito IT Modulo 2: Fondamenti di Machine Learning (ML) Cos'è il Machine Learning (ML)? Supervised vs. Unsupervised Learning Tecniche principali di ML: regressione, classificazione, clustering Algoritmi di base (come KNN, decision trees, SVM) Modulo 3: Algoritmi di Machine Learning Avanzato Reti Neurali Artificiali (ANN) Deep Learning e Reti Neurali Convoluzionali (CNN) Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e LSTM Modelli generativi (GANs) Modulo 4: la Data Science Cos'è la Data Science e come si integra con l'AI Strumenti e linguaggi per la Data Science: Python, R Preprocessing dei dati: pulizia e trasformazione dei dati Analisi esplorativa dei dati (EDA) Modulo 5: Data Engineering per l'Intelligenza Artificiale Architetture di Data Pipeline Gestione dei Big Data con Hadoop e Spark Integrazione dei dati: database relazionali vs. NoSQL Utilizzo delle tecnologie di cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure) per AI Modulo 6: AI e Automazione IT l'automazione IT tramite AI Automatizzazione dei flussi di lavoro IT: script, orchestration, e automation tools AI nella gestione dei sistemi IT e nei processi DevOps Strumenti di automazione basati su AI Modulo 7: Intelligenza Artificiale per la Cybersecurity AI applicata alla cybersecurity Algoritmi di AI per il rilevamento delle minacce Utilizzo dell'AI nella protezione dei dati e nella prevenzione delle intrusioni Tecniche di rilevamento delle anomalie Modulo 8: Natural Language Processing (NLP) Cos'è il Natural Language Processing (NLP)? Tecniche di base di NLP: tokenizzazione, stemming, lemmatizzazione Modelli di linguaggio: Word2Vec, BERT Applicazioni NLP in IT: chatbot, assistenti virtuali Modulo 9: AI e Cloud Computing L'integrazione tra AI e Cloud Computing Servizi AI in cloud (AWS AI, Google AI, Microsoft Azure AI) Utilizzo di risorse cloud per l'addestramento di modelli AI Scalabilità e costi associati all'AI in Cloud Modulo 10: AI per il Monitoraggio e la Manutenzione IT Applicazioni dell'AI nel monitoraggio dei sistemi IT Analisi predittiva e manutenzione predittiva tramite AI Case study: AI nell’ottimizzazione della gestione dei server Applicazioni AI per il monitoring delle performance IT Modulo 11: Etica e AI: Implicazioni nel Settore IT Principi etici nell'utilizzo dell'AI Preoccupazioni sulla privacy e la protezione dei dati Bias nei modelli AI e come evitarlo Regolamentazioni sull'uso dell'AI nel settore IT Modulo 12: Intelligenza Artificiale e IoT Come l'AI si integra con l'Internet of Things (IoT) Analisi dei dati IoT in tempo reale con AI Applicazioni AI in IoT per la gestione dei dispositivi Tecnologie emergenti nell'IoT e AI combinati Modulo 13: AI per l'Analisi Predittiva nei Sistemi IT Cos'è l'analisi predittiva e come l'AI la migliora Tecniche di previsione nella gestione dei sistemi IT Applicazioni predittive: ottimizzazione delle risorse, previsioni di guasto Modelli di previsione in ambito IT Modulo 14: Strumenti di AI per i Professionisti IT Panoramica degli strumenti principali di AI per IT professionals (TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn) AI in ambito IT: tool di automazione, diagnosi e troubleshooting Strumenti di AI nel ciclo di vita del software Integrazione di AI in applicazioni legacy Modulo 15: Tendenze Future dell'AI nell'IT Innovazioni e tendenze emergenti nell'AI per IT AI spiegabile (XAI) e l'evoluzione degli algoritmi trasparenti L'AI nell'automazione end-to-end delle infrastrutture IT Impatti dell'AI sul futuro del lavoro in ambito IT