Unità

1. L'intelligenza artificiale nell'ingegneria alimentare: introduzione, confini, responsabilità ed etica 2. Sviluppo e formulazione del prodotto 3. Documentazione sulla sicurezza alimentare e HACCP 4. Durata di conservazione e analisi della qualità 5. Ottimizzazione della produzione e dei processi 6. Dati di analisi sensoriale 7. Filiera e Tracciabilità 8. Verifica della legislazione, delle etichette e delle dichiarazioni 9. Analisi dei dati di laboratorio 10. Elaborazione, convalida e sicurezza dei dati alimentari con Python

Unità 9 / 10

Analisi dei dati di laboratorio

Guadagni:

Capacità di interpretare i concetti di curva di calibrazione, LOD/LOQ, ripetibilità e incertezza di misura
Capacità di redigere un riepilogo dei dati di laboratorio, screening dei valori anomali e interpretazione statistica con l'intelligenza artificiale
Capacità di convalidare l'output statistico dell'IA con dati grezzi, unità e calibrazione

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