Strumenti emergenti nel campo dell'AI (AutoML, Federated Learning).

Modulo 1: Introduzione agli Strumenti Emergenti nell'Intelligenza Artificiale Panoramica delle tendenze emergenti nell'AI. Cos'è l'AutoML e il Federated Learning. L'evoluzione degli strumenti AI e l'accessibilità dell'intelligenza artificiale alle imprese e agli sviluppatori. Modulo 2: AutoML: Cos'è e Come Funziona Definizione e obiettivi di AutoML: automatizzazione del processo di machine learning. La pipeline di AutoML: Preprocessing, modellazione, tuning degli iperparametri, validazione. Differenza tra AutoML e Machine Learning tradizionale. Modulo 3: I Componenti di un Sistema AutoML Componenti chiave di AutoML: algoritmi di selezione, modelli di metaparametri, e ottimizzazione automatica. Come un sistema AutoML gestisce la selezione del modello e la costruzione del pipeline. Strumenti AutoML disponibili: Google AutoML, H2O.ai, Auto-sklearn, TPOT. Modulo 4: Vantaggi e Limitazioni dell'AutoML I vantaggi dell'AutoML: democratizzazione dell'AI, risparmio di tempo, e miglioramenti nelle performance. Limiti e sfide dell'AutoML: modelli complessi, comprensione del modello, personalizzazione. Quando usare AutoML e quando optare per approcci tradizionali di machine learning. Modulo 5: AutoML per la Selezione Automatica del Modello Come AutoML automatizza la selezione del miglior modello. Tecniche di ricerca automatica di modelli: ricerca a griglia, ricerca casuale, ottimizzazione bayesiana. Utilizzo delle tecniche di ensemble per migliorare la performance. Modulo 6: Ottimizzazione degli Iperparametri in AutoML Cos'è l'ottimizzazione degli iperparametri e come AutoML la gestisce. Algoritmi comuni per l'ottimizzazione degli iperparametri: Random Search, Grid Search, Bayesian Optimization. Il ruolo dell’auto-tuning nell'efficienza dei modelli. Modulo 7: Federated Learning: Cos'è e Perché è Importante Federated Learning: apprendimento distribuito e privacy dei dati. Come funziona il Federated Learning: algoritmi centralizzati vs distribuiti. Vantaggi del Federated Learning per la privacy e la sicurezza dei dati. Modulo 8: Componenti e Architettura del Federated Learning Struttura di un sistema di Federated Learning: client, server centrale, e modello federato. Architettura distribuita: come i dati rimangono locali e i modelli vengono aggiornati centralmente. Il ruolo degli algoritmi di aggregazione dei pesi e della comunicazione tra client. Modulo 9: Federated Learning e Privacy dei Dati La protezione della privacy attraverso il Federated Learning: vantaggi per la protezione dei dati sensibili. Tecniche di protezione della privacy nel Federated Learning: Differential Privacy, Homomorphic Encryption. Implicazioni etiche e legali nell’utilizzo del Federated Learning. Modulo 10: Applicazioni del Federated Learning Uso del Federated Learning in vari settori: sanità, finanza, mobilità e IoT. Esempi di applicazioni reali: Google Gboard, Apple, e modelli di rilevamento delle frodi bancarie. L'impatto del Federated Learning su modelli predittivi e personalizzazione. Modulo 11: Strumenti per il Federated Learning Panoramica su framework e librerie per il Federated Learning: TensorFlow Federated, PySyft, Flower. Come implementare il Federated Learning con questi strumenti. Scalabilità e gestione di grandi volumi di dati distribuiti. Modulo 12: AutoML vs Federated Learning: Confronto e Integrazione Confronto tra AutoML e Federated Learning: obiettivi, vantaggi e limitazioni. Quando combinare AutoML con Federated Learning per ottimizzare modelli distribuiti. Integrazione di AutoML nel contesto di Federated Learning per ottimizzare il processo di apprendimento distribuito. Modulo 13: Il Futuro dell'AutoML e del Federated Learning Tendenze future: come AutoML e Federated Learning evolveranno. Potenziale impatto su settori come la medicina, la guida autonoma e l’industria 4.0. L'emergere di modelli ibridi che combinano il meglio di AutoML e Federated Learning. Modulo 14: Sfide e Limitazioni dell'AutoML e del Federated Learning Sfide tecniche nell'automazione dei flussi di lavoro di machine learning: complessità computazionale, qualità dei dati. Problemi di coordinamento nel Federated Learning: comunicazione, sincronizzazione e riduzione del carico di rete. Limitazioni di privacy e sicurezza, e soluzioni emergenti. Modulo 15: Integrazione di AutoML e Federated Learning nei Sistemi Aziendali Come implementare AutoML e Federated Learning in un ambiente aziendale. Case study di aziende che utilizzano AutoML e Federated Learning per migliorare l'efficienza. Strumenti e piattaforme per integrare facilmente queste tecnologie nei flussi di lavoro aziendali.