Informatica cognitiva
( 25 Moduli )

modulo #1
Introduzione al cognitive computing
Panoramica del cognitive computing, la sua evoluzione e le sue applicazioni

modulo #2
Intelligenza artificiale e apprendimento automatico
Fondamenti di IA e ML, tipi di ML e il loro ruolo nel cognitive computing

modulo #3
Architettura del cognitive computing
Componenti e livelli dell'architettura del cognitive computing, inclusi sensori, elaborazione e analisi

modulo #4
Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Fondamenti di NLP, analisi del testo e comprensione del linguaggio

modulo #5
Visione artificiale
Fondamenti di visione artificiale, elaborazione delle immagini e riconoscimento degli oggetti

modulo #6
Apprendimento automatico per il cognitive computing
Tecniche di ML supervisionate e non supervisionate per il cognitive computing, inclusi reti neurali e deep learning

modulo #7
Elaborazione e analisi dei dati
Big data, database NoSQL e analisi per il cognitive computing

modulo #8
Cognitive computing e Internet of Things (IoT)
Ruolo dell'IoT nel cognitive computing, integrazione dei sensori e edge ... computing

modulo #9
Cognitive Computing per l'assistenza sanitaria
Applicazioni del cognitive computing nell'assistenza sanitaria, tra cui imaging medico e medicina personalizzata

modulo #10
Cognitive Computing per la finanza
Applicazioni del cognitive computing nella finanza, tra cui analisi del rischio e gestione del portafoglio

modulo #11
Cognitive Computing per il servizio clienti
Applicazioni del cognitive computing nel servizio clienti, tra cui chatbot e assistenti virtuali

modulo #12
Cognitive Computing per la sicurezza informatica
Applicazioni del cognitive computing nella sicurezza informatica, tra cui rilevamento delle minacce e identificazione delle anomalie

modulo #13
Cognitive Computing e robotica
Integrazione del cognitive computing e della robotica, tra cui sistemi autonomi e interazione uomo-robot

modulo #14
Cognitive Computing ed etica
Considerazioni etiche nel cognitive computing, tra cui pregiudizio, trasparenza e responsabilità

modulo #15
Piattaforme e strumenti di cognitive computing
Panoramica delle piattaforme e degli strumenti di cognitive computing più diffusi, tra cui IBM Watson, Google Cloud AI e Microsoft Azure Cognitive Servizi

modulo #16
Sviluppo di applicazioni di cognitive computing
Principi di progettazione e best practice per la creazione di applicazioni di cognitive computing

modulo #17
Cognitive computing e cloud
Cloud computing per cognitive computing, comprese considerazioni su scalabilità, affidabilità e sicurezza

modulo #18
Cognitive computing ed edge computing
Edge computing per cognitive computing, comprese elaborazione in tempo reale e riduzione della latenza

modulo #19
Cognitive computing e spiegabilità
Spiegabilità e interpretabilità nel cognitive computing, comprese trasparenza e responsabilità del modello

modulo #20
Cognitive computing e apprendimento per trasferimento
Apprendimento per trasferimento nel cognitive computing, compresi adattamento del dominio e trasferimento della conoscenza

modulo #21
Cognitive computing e apprendimento per rinforzo
Apprendimento per rinforzo nel cognitive computing, compresi processi decisionali di Markov e funzioni di ricompensa

modulo #22
Cognitive computing e modelli generativi
Modelli generativi nel cognitive computing, compresi GAN e VAE

modulo #23
Cognitive computing e apprendimento attivo
Apprendimento attivo nel cognitive computing computing, incluso l'apprendimento online e l'interazione umana

modulo #24
Cognitive Computing e interazione uomo-computer
Interazione uomo-computer nel cognitive computing, inclusa l'esperienza utente e la progettazione dell'interfaccia

modulo #25
Riepilogo e conclusione del corso
Pianificare i prossimi passi nella carriera nel Cognitive Computing

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