Elements of IA

Competenze certificate:

1. Fondamenti di IA: Comprensione dei principi base dell’intelligenza artificiale, inclusa la storia dell’IA, i suoi ambiti di applicazione e l’impatto etico e sociale.
2. Algoritmi di Apprendimento Automatico: Apprendimento dei diversi tipi di algoritmi di machine learning, sia supervisionati che non supervisionati, e loro applicazioni pratiche.
3. Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP): Acquisizione di competenze nell’uso di tecniche di NLP per l’analisi e la comprensione del linguaggio umano tramite computer.
4. Visione Artificiale: Introduzione ai concetti di visione artificiale, compresa l’elaborazione di immagini e video per riconoscimento di oggetti, pattern e scene.
5. Reti Neurali e Deep Learning: Studio delle reti neurali e del deep learning, comprendendo l’architettura di base, l’addestramento e l’ottimizzazione di reti neurali profonde.
6. Esempi Pratici e Case Study: Realizzazione di progetti e case study per applicare i concetti teorici in scenari reali, come la creazione di sistemi di raccomandazione, automazione di processi e analisi predittiva.
7. Strumenti e Framework: Apprendimento dell’uso di strumenti e framework popolari nell’ambito dell’IA, come TensorFlow, PyTorch, Keras, e Scikit-learn.