MODULO 1: INTRODUZIONE AD AI e ML

• Definizione di Intelligenza Artificiale AI
• Definizione di Machine Learning ML
• Storia e sviluppo di AI e ML
• Applicazioni pratiche di AI e ML
• Panoramica dei concetti di base

MODULO 2: LINGUAGGIO PYTHON 

• Presentazione di Python ed installazione dell'ambiente di sviluppo 
• Introduzione al linguaggio 
• Introduzione ai tipo di dato (int, float, str, bool, list, set, dict) 
• Operazioni con Variabili e Casting

Operatori Condizionali e Cicli  

• Introduzione agli operatori condizionali 
• Utilizzo degli operatori sui dati int, float, str e bool 
• Utilizzo degli operatori sui dati list, dict e set 
• Operatori condizionali innestati ed inline 
• Introduzione ai cicli 
• Istruzioni condizionali 
• Operazioni sui cicli (break, continue, pass)

Tipi di dato list, set e dict  

• list e set 
• Indexing e slicing delle liste 
• Tipo dato dict 
• Operazioni con le variabili 

Operazioni con i files  

• Introduzione alle operazioni sui files (os) 
• Operazione di lettura del file 
• Operazione di scrittura dei file 
• Operazioni generali 

Funzioni 

• Funzioni con parametri 
• Valori restituiti 
• Funzioni per la gestione delle stringhe 
• Funzioni per la gestione delle strutture complesse di dati 

Concetti avanzati di Python 

• Revisione veloce dei concetti di base di Python 
• Funzioni avanzate e argomenti posizionali e nome 
• Funzioni lambda e map, filter, reduce 
• Generators e yield 

Lavorare con moduli e pacchetti 

• Importare e utilizzare moduli predefiniti 
• Creare e organizzare pacchetti personalizzati 
• Utilizzo di pip per gestire le dipendenze esterne 
• Introduzione alle librerie esterne popolari (es. NumPy, Pandas) 

Utilizzo delle librerie   

• PIP 
• Math, Matplotlib, Autogui 
• BeautifulSoup 

Gestione delle eccezioni  

• Introduzione alle eccezioni e agli errori 
• Blocco try-except per gestire le eccezioni 
• Utilizzo del blocco finally 
• Personalizzare le eccezioni personalizzate 

File I/O avanzato 

• Lavorare con file binari e testuali 
• Utilizzo del contesto di "with" per garantire la corretta chiusura dei file 
• Scrivere e leggere file CSV e JSON 
• Utilizzo di file come database semplici 
• Libreria Pyauto-to-exe

Strutture dati avanzate  Liste avanzate    

• Utilizzo di liste per implementare stack e queue 
• List comprehension per creare liste in modo conciso 
• Utilizzo delle funzioni di ordine superiore (es. map, filter) con le liste 
• Introduzione alle liste annidate e multidimensionali 

Tuple, set e dictionary avanzati 

• Tuple come strutture dati immutabili 
• Set per gestire collezioni univoche 
• Dictionary comprehension per creare dizionari in modo conciso 
• Lavorare con chiavi e valori dei dizionari

Programmazione orientata agli oggetti (OOP)

• Concetti di base di OOP (classi, oggetti, attributi, metodi) 
• Incapsulamento, ereditarietà e polimorfismo 
• Metodi speciali (init, str, repr, etc.) 
• Utilizzo delle proprietà per il controllo degli attributi 

Ereditarietà e composizione

• Utilizzo di ereditarietà per estendere le classi 
• Composizione come alternativa all'ereditarietà 
• Risoluzione dei conflitti di ereditarietà (method resolution order) 

Decoratori     

• Introduzione ai decoratori di funzioni 
• Creazione di decoratori personalizzati 
• Decoratori per misurare il tempo di esecuzione e il debug 

Gestione delle eccezioni avanzata   

• Gestione delle eccezioni in classi e metodi 
• Utilizzo del modulo traceback per il tracciamento degli errori 
• Ereditarietà delle eccezioni e creazione di eccezioni personalizzate avanzate 

Introduzione ai thread e alla concorrenza  

• Introduzione ai thread e al concetto di concorrenza 
• Utilizzo del modulo threading per creare e gestire i thread 
• Gestione delle condizioni e dei blocchi di sincronizzazione 

Introduzione ai test unitari   

• Scrittura di test unitari con il modulo unittest 
• Organizzazione dei test in suite di test 
• Test di copertura e best practices per i test unitari 

MODULO 3: STATISTICA E MATEMATICA PER ML

• Concetti di probabilità e statistica
• Algebra lineare e calcolo necessari per ML
• Fondamenti della teoria delle probabilità

MODULO 4: MACHINE LEARNING SUPERVISIONATO

• Regressione lineare e logistica
• Support Vector Machines (SVM)
• Alberi decisionali e foreste casuali
• Reti neurali artificiali di base

MODULO 5: MACHINE LEARNING NON SUPERVISIONATO

• Clustering: k-Means, Hierarchical Clustering
• Riduzione della dimensionalità: Principal Component Analysis (PCA)
• Algoritmi di associazione
• Analisi delle componenti indipendenti (ICA)

MODULO 6: DEEP LEARNING

• Reti neurali profonde
• Convolutional Neural Networks (CNN)
• Recurrent Neural Networks (RNN)
• Autoencoder e Generative Adversarial Networks (GAN)

MODULO 7: APPLICAZIONI PRATICHE DI AI E ML

• Progetti pratici e studi di caso
• Etica e responsabilità nell'IA
• Implementazione di modelli ML in ambienti reali

MODULO 8: STRUMENTI E FRAMEWORKS

• Introduzione a TensorFlow e PyTorch
• Utilizzo di scikit-learn per algoritmi ML tradizionali
• Altri strumenti e framework di ML popolari

MODULO 9: PROGETTAZIONE PRATICA

Sviluppo di un progetto pratico