Question 1

Modulo - Introduzione all'AI

Answer

- Breve storia dell’AI: perché ora? - Il motore dell’AI moderna: il Machine Learning. - AI e fonti di dati complesse: deep learning applicato a immagini e testo - AI nelle piattaforme: recommender systems - Com’è fatto un progetto di AI? - Casi di studio - Le sfide dell’AI: AI ethics

Question 2

Modulo - Introduzione alla programmazione con Python

Answer

- Cos’è un algoritmo
- Variabili, operazioni aritmetiche, tipi di dati, numeri e stringhe
- La struttura dei dati, le funzioni e le classi
- Controllare il flusso di istruzioni

Question 3

Modulo - Machine Learning & Deep Learning

Answer

- Intro alla programmazione con Python - L'algoritmo di apprendimento: Backpropagation - Le reti deep - Un machine learning framework: PyTorch - Use case: La prima rete neurale. Riconoscimento di caratteri manoscritti. - Reti ricorrenti - Reti convoluzionali - Use case pratico: classificare un testo - Use case pratico: costruire un classificatore di immagini

Question 4

Modulo - Advanced Machine Learning

Answer

Studio ed applicazione di specifiche tecniche e metodi che consentono l’analisi e la gestione di grandi quantità di dati.

Question 5

Modulo - Artificial Adaptive System

Answer

- Introduzione agli AAS
- Artificial Neural Networks (ANN)
- Supervised ANNs e Unsupervised ANNs
- Artificial Adaptive System for multivariate temporal Datasets
- Artificial Adaptive System for geographic Datasets
- Artificial Adaptive System for temporal and geographic Datasets
- Artificial Adaptive System for Image Analysis

Question 6

Modulo - Natural Language Processing

Answer

- Introduzione al NLP
- Cenni storici
- Modelli Linguistici
- Metodologie e Tecniche di NLP
- Esercitazioni in Python

Question 7

Modulo - Computer Vision

Answer

- Computer vision, augmented e virtual reality
- La computer vision applicata a diversi settori: fisica delle particelle, medicina, industria e servizi
- Nuove tecnologie: quantum computer e primi algoritmi per la computer vision
- Hands on: cloud e open source platform, computer vision con strumenti di intelligenza artificiale, costruzione di un modello per il riconoscimento di immagini, sviluppo di una applicazione di computer vision

Question 8

Modulo - Data Engineering

Answer

Una full immersion per comprendere appieno i processi di raccolta, conversione e convalida dei dati che rappresentano le basi per la creazione di architetture capaci di strutturare e formattare grandi set di dati e per lo sviluppo di applicazioni di Data Science.

Question 9

Modulo - Cybersecurity

Answer

- Automated, Supervised, Unsupervised and Reinforcement learning
- Cybersecurity and AI
- Maths & Cyber concepts (Hacker, Cracker, Password, Classification Data)
- Cyber & AI problems and solutions: confidentiality, confidentiality SE/AE, architecture.
- Direct and Side-Channel attack by AI
- Security Application Context: model-based systems engineering, vulnerabilities, penetration test, threat, availability, malware.
- AI: Model Tires approach
- AI as Threats: Deeepfake
- Explanable AI

Question 10

Modulo: Focus - Applicazioni e casi d’uso AI

Answer

Testimonianze di manager e consulenti che condividono con gli allievi case hystories di rilievo in ambito sanitario, information, technology e gaming come da contributi già effettuati da BNL, AWS, Sisal, Ellysse, Qualtrics, FinData, Takeda ecc.