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
