Tipo Corso:
Laurea
Durata (anni):
3
Dipartimento:
Sede:
PAVIA
Programma E Obiettivi
Obiettivi
Il corso di laurea internazionale in Artificial Intelligence (erogato in lingua inglese) è diretto specificamente a formare esperti dei fondamenti teorici, delle tecniche, delle metodologie e delle modalità di applicazione dell'intelligenza artificiale, al fine di contribuire in modo mirato alla diffusione e all'avanzamento delle conoscenze e delle competenze in questa disciplina e nei settori applicativi, promuovendo l'innovazione tecnologica e contribuendo allo sviluppo economico e sociale del Paese.
Il laureato di questo corso di studi avrà conoscenze e competenze fortemente interdisciplinari in una varietà di ambiti che caratterizzano i corsi di studio in intelligenza artificiale nelle migliori pratiche internazionali. Il laureato riceverà una solida formazione nei fondamenti di alcune aree dell'informatica, della matematica, della fisica, della statistica e delle scienze cognitive, specificatamente focalizzando l'attenzione su quelle che permettono di comprendere le basi teoriche e le tecniche dell'intelligenza artificiale. Riceverà inoltre la necessaria formazione etica e giuridica indispensabile per comprendere i vincoli che limitano l'uso socialmente accettabile di queste tecniche. Nella fase finale della formazione, avrà infine l'opportunità di operare alcune scelte, in base ai propri obiettivi personali, per arricchire questa preponderante formazione comune di base con ulteriori conoscenze e competenze utili a applicare l'intelligenza artificiale in specifiche aree, quali ad esempio comunicazione, automazione e robotica, scienze cognitive, e tecnologie per la fisica. Il laureato in questo corso di studi sarà dunque in grado di contribuire, sulla base di conoscenze e competenze interdisciplinari costantemente aggiornate, a progettare e realizzare soluzioni innovative basate su tecniche di intelligenza artificiale sia nel settore pubblico sia in quello privato.
Il corso di laurea prevede quindi attività formative orientate sia a comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale, sia a sperimentarne l'uso in applicazioni. A tal fine il corso di laurea è strutturato con una successione di attività mirate a fornire le conoscenze e a sviluppare le competenze necessarie per l'inserimento nel mondo del lavoro.
Il corso di laurea è così strutturato:
- i primi due anni sono costituiti, di norma totalmente, dalle attività formative dedicate al nucleo fondante della formazione in intelligenza artificiale, obbligatorie per tutti gli studenti;
- il terzo anno è parzialmente dedicato alla sperimentazione dell'intelligenza artificiale in aree applicative, mediante alcune attività formative suggerite allo studente a secondo dell'area applicativa scelta tra quelle offerte dal corso di laurea;
- tipicamente nel terzo anno, lo studente può scegliere liberamente alcuni insegnamenti secondo i propri interessi culturali;
- tipicamente nel terzo anno, lo studente completa la comprensione pratica dell'intelligenza artificiale, anche in aree applicative, attraverso attività didattiche pratico-sperimentali e/o di stage;
- il percorso formativo si completa alla fine del terzo anno con l'elaborato finale di tesi.
Il laureato di questo corso di studi avrà conoscenze e competenze fortemente interdisciplinari in una varietà di ambiti che caratterizzano i corsi di studio in intelligenza artificiale nelle migliori pratiche internazionali. Il laureato riceverà una solida formazione nei fondamenti di alcune aree dell'informatica, della matematica, della fisica, della statistica e delle scienze cognitive, specificatamente focalizzando l'attenzione su quelle che permettono di comprendere le basi teoriche e le tecniche dell'intelligenza artificiale. Riceverà inoltre la necessaria formazione etica e giuridica indispensabile per comprendere i vincoli che limitano l'uso socialmente accettabile di queste tecniche. Nella fase finale della formazione, avrà infine l'opportunità di operare alcune scelte, in base ai propri obiettivi personali, per arricchire questa preponderante formazione comune di base con ulteriori conoscenze e competenze utili a applicare l'intelligenza artificiale in specifiche aree, quali ad esempio comunicazione, automazione e robotica, scienze cognitive, e tecnologie per la fisica. Il laureato in questo corso di studi sarà dunque in grado di contribuire, sulla base di conoscenze e competenze interdisciplinari costantemente aggiornate, a progettare e realizzare soluzioni innovative basate su tecniche di intelligenza artificiale sia nel settore pubblico sia in quello privato.
Il corso di laurea prevede quindi attività formative orientate sia a comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale, sia a sperimentarne l'uso in applicazioni. A tal fine il corso di laurea è strutturato con una successione di attività mirate a fornire le conoscenze e a sviluppare le competenze necessarie per l'inserimento nel mondo del lavoro.
Il corso di laurea è così strutturato:
- i primi due anni sono costituiti, di norma totalmente, dalle attività formative dedicate al nucleo fondante della formazione in intelligenza artificiale, obbligatorie per tutti gli studenti;
- il terzo anno è parzialmente dedicato alla sperimentazione dell'intelligenza artificiale in aree applicative, mediante alcune attività formative suggerite allo studente a secondo dell'area applicativa scelta tra quelle offerte dal corso di laurea;
- tipicamente nel terzo anno, lo studente può scegliere liberamente alcuni insegnamenti secondo i propri interessi culturali;
- tipicamente nel terzo anno, lo studente completa la comprensione pratica dell'intelligenza artificiale, anche in aree applicative, attraverso attività didattiche pratico-sperimentali e/o di stage;
- il percorso formativo si completa alla fine del terzo anno con l'elaborato finale di tesi.
Conoscenze e capacità di comprensione
I laureati del corso di laurea in Artificial Intelligence acquisiscono:
- una solida conoscenza di base e metodologica su quegli aspetti delle scienze informatiche, matematiche, statistiche e fisiche che sono rilevanti per l'intelligenza artificiale;
- una padronanza delle tecniche e delle metodologie proprie dell'intelligenza artificiale nell'area informatica, tra cui per esempio analisi di dati di varia tipologia e complessità, estrazione e rappresentazione di conoscenza, ragionamento automatico, apprendimento automatico, modellazione problemi complessi, strumenti di supporto alle decisioni;
- una consapevolezza delle implicazioni etiche e giuridiche dell'uso di strumenti di intelligenza artificiale nei processi decisionali e di elaborazione delle informazioni;
- conoscenze delle tecniche di base e delle metodologie relative all'area applicativa scelta dallo studente tra quelle offerte dal corso di laurea (ad esempio: comunicazione, automazione e robotica, scienze cognitive).
Tali conoscenze sono acquisite mediante lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività di laboratorio, declinate a seconda delle specifiche caratteristiche di ciascun insegnamento.
La verifica delle conoscenze acquisite nelle varie attività formative consiste nelle forme più adatte alle specifiche tipologie e caratteristiche di attività formative. Le forme di verifica consistono tipicamente, ad esempio, in esami scritti e/o orali, in relazioni sulle attività svolte e le conoscenze acquisite, prove intermedie, nonché nella prova finale per il conseguimento del titolo di laurea.
- una solida conoscenza di base e metodologica su quegli aspetti delle scienze informatiche, matematiche, statistiche e fisiche che sono rilevanti per l'intelligenza artificiale;
- una padronanza delle tecniche e delle metodologie proprie dell'intelligenza artificiale nell'area informatica, tra cui per esempio analisi di dati di varia tipologia e complessità, estrazione e rappresentazione di conoscenza, ragionamento automatico, apprendimento automatico, modellazione problemi complessi, strumenti di supporto alle decisioni;
- una consapevolezza delle implicazioni etiche e giuridiche dell'uso di strumenti di intelligenza artificiale nei processi decisionali e di elaborazione delle informazioni;
- conoscenze delle tecniche di base e delle metodologie relative all'area applicativa scelta dallo studente tra quelle offerte dal corso di laurea (ad esempio: comunicazione, automazione e robotica, scienze cognitive).
Tali conoscenze sono acquisite mediante lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività di laboratorio, declinate a seconda delle specifiche caratteristiche di ciascun insegnamento.
La verifica delle conoscenze acquisite nelle varie attività formative consiste nelle forme più adatte alle specifiche tipologie e caratteristiche di attività formative. Le forme di verifica consistono tipicamente, ad esempio, in esami scritti e/o orali, in relazioni sulle attività svolte e le conoscenze acquisite, prove intermedie, nonché nella prova finale per il conseguimento del titolo di laurea.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Le attività formative del corso di laurea consentono ai laureati di sviluppare, come competenze, solide e ampie capacità di applicare le conoscenze e la comprensione delle tematiche trattate, relativamente alle tematiche interdisciplinari fondanti dell'intelligenza artificiale su cui si concentra il corso di laurea.
In particolare, i laureati del corso acquisiscono le seguenti capacità di applicare le conoscenze e la comprensione relative all'intelligenza artificiale:
- la capacità di utilizzare metodologie e strumenti dell'intelligenza artificiale propri dell'area informatica, specificatamente la capacità di rappresentazione della conoscenza, ragionamento e apprendimento automatico, e intelligenza computazionale, nonché di definire tecniche e algoritmi basati sull'intelligenza artificiale per la risoluzione di problemi e implementarli mediante programmi efficienti;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale fornite nell'area matematica e statistica, con specifico riferimento alla capacità di applicare tecniche e metodi di matematica discreta, matematica del continuo, probabilità, statistica e logica matematica per la risoluzione dei problemi nella progettazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area della fisica, specificatamente la capacità di applicare tecniche e metodi di fisica sperimentale e teorica, sensoristica, acquisizione dati e informazione quantistica, e modellazione;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale fornite nelle aree filosofica, giuridica, psicologica e neuroscientifica, con specifico riferimento alla capacità di applicare concetti e metodi delle scienze cognitive, nonché la capacità di individuare le potenzialità e i limiti etici e giuridici delle applicazioni di intelligenza artificiale.
La verifica delle competenze acquisite nelle varie attività formative, come capacità di applicare la conoscenza e la comprensione, verrà effettuata nelle forme più adatte alle specifiche tipologie di insegnamento. Tipicamente mediante prove scritte e/o orali che includeranno esercizi volti a verificare la capacità di utilizzare le conoscenze acquisite per risolvere problemi di varia complessità, attività di laboratorio e/o di stage, prove intermedie.
In particolare, i laureati del corso acquisiscono le seguenti capacità di applicare le conoscenze e la comprensione relative all'intelligenza artificiale:
- la capacità di utilizzare metodologie e strumenti dell'intelligenza artificiale propri dell'area informatica, specificatamente la capacità di rappresentazione della conoscenza, ragionamento e apprendimento automatico, e intelligenza computazionale, nonché di definire tecniche e algoritmi basati sull'intelligenza artificiale per la risoluzione di problemi e implementarli mediante programmi efficienti;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale fornite nell'area matematica e statistica, con specifico riferimento alla capacità di applicare tecniche e metodi di matematica discreta, matematica del continuo, probabilità, statistica e logica matematica per la risoluzione dei problemi nella progettazione di soluzioni basate sull'intelligenza artificiale;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area della fisica, specificatamente la capacità di applicare tecniche e metodi di fisica sperimentale e teorica, sensoristica, acquisizione dati e informazione quantistica, e modellazione;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale fornite nelle aree filosofica, giuridica, psicologica e neuroscientifica, con specifico riferimento alla capacità di applicare concetti e metodi delle scienze cognitive, nonché la capacità di individuare le potenzialità e i limiti etici e giuridici delle applicazioni di intelligenza artificiale.
La verifica delle competenze acquisite nelle varie attività formative, come capacità di applicare la conoscenza e la comprensione, verrà effettuata nelle forme più adatte alle specifiche tipologie di insegnamento. Tipicamente mediante prove scritte e/o orali che includeranno esercizi volti a verificare la capacità di utilizzare le conoscenze acquisite per risolvere problemi di varia complessità, attività di laboratorio e/o di stage, prove intermedie.
Autonomia di giudizi
I laureati sapranno integrare le conoscenze e le competenze acquisite per affrontare problemi concreti relativi alla progettazione di sistemi di intelligenza artificiale mediante un uso personale delle tecniche apprese; sapranno inoltre prevedere e valutare le implicazioni delle loro scelte tecniche e metodologiche, assumendosene anche la responsabilità dal punto di vista etico e giuridico.
Tali capacità vengono acquisite mediante metodi didattici orientati alla soluzione di problemi e mediante progetti, anche in itinere, da svolgere individualmente o in gruppo. La verifica dell'autonomia di giudizio avviene attraverso la valutazione dei progetti, nei singoli esami, nelle attività pratiche e di laboratorio, nonché in sede di valutazione della prova finale.
Tali capacità vengono acquisite mediante metodi didattici orientati alla soluzione di problemi e mediante progetti, anche in itinere, da svolgere individualmente o in gruppo. La verifica dell'autonomia di giudizio avviene attraverso la valutazione dei progetti, nei singoli esami, nelle attività pratiche e di laboratorio, nonché in sede di valutazione della prova finale.
Abilità comunicative
I laureati sapranno comunicare i risultati delle loro analisi e le soluzioni proposte in modo chiaro ed efficace a interlocutori sia specialisti sia non specialisti.
Questo obiettivo viene raggiunto mediante progetti, anche in itinere, che prevedono presentazioni in classe da parte degli stessi studenti. Le abilità comunicative vengono verificate attraverso la presentazione delle attività svolte nei progetti, durante gli esami orali e durante la discussione orale dell'elaborato finale di tesi.
Questo obiettivo viene raggiunto mediante progetti, anche in itinere, che prevedono presentazioni in classe da parte degli stessi studenti. Le abilità comunicative vengono verificate attraverso la presentazione delle attività svolte nei progetti, durante gli esami orali e durante la discussione orale dell'elaborato finale di tesi.
Capacità di apprendimento
I laureati saranno in grado di estendere in modo autonomo le proprie conoscenze e competenze attraverso lo studio personale di pubblicazioni scientifiche e di report tecnici.
Tali capacità vengono acquisite nell'ambito della realizzazione di progetti, anche in itinere, di attività di laboratorio, e di esercitazioni dirette alla risoluzione di problemi specifici e allo studio di casi, nonchè nella preparazione della prova finale. Le capacità di apprendimento verranno valutate sia mediante prove e progetti in itinere, sia nella prova finale.
Tali capacità vengono acquisite nell'ambito della realizzazione di progetti, anche in itinere, di attività di laboratorio, e di esercitazioni dirette alla risoluzione di problemi specifici e allo studio di casi, nonchè nella preparazione della prova finale. Le capacità di apprendimento verranno valutate sia mediante prove e progetti in itinere, sia nella prova finale.
Requisiti di accesso
Per l'ammissione al corso è richiesto il possesso di un diploma di scuola secondaria di secondo grado o altro titolo acquisito all'estero e riconosciuto idoneo dai competenti Organi dell'Università.
E' inoltre richiesto il possesso dei seguenti requisiti:
- conoscenza della lingua inglese almeno pari al livello B2 per consentire la comprensione e la partecipazione alle attività formative;
- capacità di comprensione di testi, conoscenze di logica elementare, e capacità di ragionamento;
- conoscenze delle nozioni di base di matematica normalmente erogate nella scuola secondaria, con specifico riferimento a equazioni algebriche di primo e secondo grado, disequazioni e sistemi, geometria analitica del piano, trigonometria e funzioni esponenziali e logaritmiche.
La preparazione iniziale degli studenti sarà verificata con le modalità previste dal Regolamento didattico del corso di laurea.
Gli eventuali debiti formativi derivanti da carenze nelle predette conoscenze dovranno essere colmate entro il primo anno di corso, secondo le modalità previste dal predetto Regolamento.
E' inoltre richiesto il possesso dei seguenti requisiti:
- conoscenza della lingua inglese almeno pari al livello B2 per consentire la comprensione e la partecipazione alle attività formative;
- capacità di comprensione di testi, conoscenze di logica elementare, e capacità di ragionamento;
- conoscenze delle nozioni di base di matematica normalmente erogate nella scuola secondaria, con specifico riferimento a equazioni algebriche di primo e secondo grado, disequazioni e sistemi, geometria analitica del piano, trigonometria e funzioni esponenziali e logaritmiche.
La preparazione iniziale degli studenti sarà verificata con le modalità previste dal Regolamento didattico del corso di laurea.
Gli eventuali debiti formativi derivanti da carenze nelle predette conoscenze dovranno essere colmate entro il primo anno di corso, secondo le modalità previste dal predetto Regolamento.
Esame finale
La laurea in Artificial Intelligence si consegue con il superamento di una prova finale, che consiste in una relazione scritta (elaborato finale), preparata dallo studente e tipicamente costituita dalla descrizione delle attività svolte e delle competenze acquisite nello stage o nelle attività di laboratorio, nonché dei collegamenti con lo stato corrente delle relative conoscenze nel settore dell'intelligenza artificiale.
Profili Professionali
Profili Professionali (4)
Esperto in Intelligenza Artificiale applicata a modelli matematici e tecnologie fisiche
Il laureato è dotato di nozioni di base per l'intelligenza artificiale, specificamente di fisica oltre che di matematica ed informatica, che gli permette di progettare soluzioni basate sull'intelligenza nei contesti in cui sono importanti conoscenze specifiche di fisica per affrontare problemi di elaborazione, classificazione, ottimizzazione e riconoscimento di dati, in particolare provenienti da misurazioni automatiche (sensoristica) o da sistemi di acquisizione di immagini (imaging medicale e non), specificamente nelle aree biomedica ed ambientale. Gli ambiti in cui possono collaborare includono il campo dell'informazione quantistica e campi come l'astrofisica o la fisica nucleare in cui sono rilevanti tecniche di apprendimento automatico e di analisi di dati relativi a sistemi fisici. Il laureato collabora da un lato, con figure professionali di ambito informatico e con le figure professionali che contribuiscono allo sviluppo di dispositivi quali sensori e rivelatori e di componenti elettroniche per la misura e conversione del segnale, dall'altro con le figure che gestiscono i problemi affrontati (medici, geologi, ingegneri, fisici, eccetera).
Le competenze di intelligenza artificiale coniugano alcune tradizionali competenze di base del laureato in discipline scientifiche con una conoscenza specifica delle tecniche più recenti di intelligenza artificiale e del loro uso in contesti sia strumentali che teorici. In particolare, il laureato ha la capacità di affrontare, mediante strumenti di intelligenza artificiale, problemi che richiedono: l'uso e l'ottimizzazione di strumentazione di misura o di laboratorio, di sensori e di sistemi fisici complessi; lo sviluppo di software intelligente integrato a hardware di dispositivi e strumenti; l'analisi e l'aumento di qualità di dati e di immagini, la comprensione delle loro proprietà statistiche; lo sviluppo di algoritmi e modelli matematici. Il laureato ha una specifica conoscenza nell'uso dell'intelligenza artificiale nel campo della sensoristica e della computazione quantistica. Il laureato ha infine la capacità di lavorare in gruppo, specificamente in ambito internazionale, con diversi livelli di responsabilità. Il laureato sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Il laureato può trovare impiego sia nel settore privato che nel settore pubblico in piccole e medie aziende innovative, grandi player industriali, enti per la gestione e il monitoraggio ambientale e spaziale, IRCCS, ospedali e centri di ricerca. Può collaborare con aziende che operano nel campo della consulenza e dei servizi per lo sviluppo di strumenti di intelligenza artificiale, forniti nell'ambito della sanità, delle banche e del credito, dell'ingegneria e della sensoristica.
Esperto in Intelligenza Artificiale applicata a sistemi embedded e processi manifatturieri intelligenti
Il laureato potrà inserirsi nel mondo del lavoro nell'ambito dei processi manifatturieri, dell'ambiente, e dei sistemi embedded intelligenti per quanto riguarda l'uso dell'intelligenza artificiale per il monitoraggio e automazione di processi industriali e il monitoraggio ambientale, nonchè per la realizzazione di prodotti e sistemi dedicati intelligenti (ad esempio nell'area dell'elettronica di consumo, delle automobili, dei trasporti, dell'energia, dei sistemi medicali, delle protesi medicali, e delle interfacce neurofisiologiche). In tali ambiti sarà in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale specificatamente per: l'analisi di dati industriali, ambientali e sanitari; l'estrazione di informazioni e conoscenza riguardante il comportamento di processi manifatturieri, ambientali e medicali; il supporto alle decisioni nei rispettivi ambiti applicativi; la gestione della produzione industriale, dell'ambiente e della sanità; e la realizzazione di sistemi e prodotti dedicati con capacità di adattamento e di decisione operativa autonoma.
Le funzioni che il laureato potrà tipicamente svolgere nel contesto lavorativo sono attività di consulenza, analisi, progettazione, gestione, manutenzione, supporto agli utenti e marketing di prodotti e sistemi basati sull'intelligenza artificiale nel settore manifatturiero, dell'ambiente e dei sistemi embedded intelligenti. In particolare, il laureato potrà mettere a frutto le sue competenze sulle metodologie e tecniche di intelligenza artificiale nelle aree dell'elaborazione di segnali e immagini, dell'automazione industriale, della robotica, e delle neuroscienze applicate all'ambiente medicale.
Per questo profilo professionale, il corso fornisce conoscenze di tecniche e metodologie di intelligenza artificiale per lo sviluppo d sistemi e applicazioni informatiche per la gestione di processi manifatturieri e dell'ambiente e per sistemi embedded intelligenti, nonché la cultura di base necessaria ad adeguarsi alla continua evoluzione e affrontare nuove applicazioni in questi settori. Il profilo professionale fornisce infatti competenze di intelligenza artificiale nelle aree di informatica, matematica, statistica, automazione industriale e robotica, fisica, neuroscienze, e logica per le aree applicative industriali, ambientali e sanitarie, nonché di quelle affini per metodologie e obiettivi.
Il laureato acquisirà capacità di comprendere e operare in ambienti e con tecnologie interdisciplinari.
Il laureato sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Infine, il laureato sarà in grado di lavorare in gruppo, di operare con autonomia, di inserirsi prontamente negli ambienti di lavoro anche fortemente interdisciplinari, e di interagire con persone con formazione disciplinare estremamente diversificata.
Il laureato potrà fruttuosamente operare nell'ambito della progettazione, realizzazione e gestione dell'uso dell'intelligenza artificiale in sistemi informatici per applicazioni industriali manifatturiere e ambientali, nonché per sistemi embedded intelligenti (inclusi ad esempio i settori di elettronica di consumo, automobilistico, dei trasporti, energetico, dei sistemi medicali, e delle protesi medicali).
Questa attività potrà svolgersi, anche come libera professione, in tutti gli ambiti del settore privato e pubblico che operano in ambito industriale, ambientale e sanitario. I principali segmenti di mercato interessati sono: industrie manifatturiere, società di servizi e pubbliche amministrazioni operanti nei settori industriali, ambientali e sanitari.
Esperto in Intelligenza Artificiale applicata agli algoritmi bio-ispirati e ai sistemi di interazione uomo-ambiente
Il laureato si avvarrà delle competenze acquisite sull'intelligenza artificiale per la risoluzione di problemi di raccolta, elaborazione, classificazione, riconoscimento di dati multimodali, inserendosi nelle realtà lavorative che implichino un costante confronto nella gestione di interfacce Medicina-ICT e di interfacce tra attività cerebrale e vari dispositivi medici, meccanici e di supporto (e.g. computer, esoscheletri, ausili al movimento). In tali ambiti sarà in grado di utilizzare specificamente l'intelligenza artificiale, la modellizzazione di dati complessi e multimodali, e la modellizzazione del sistema nervoso e delle reti neurali, per definire sia le modalità di raccolta, immagazzinamento, elaborazione dati, che le procedure per la messa a punto di sistemi di interazione uomo-ambiente. Inoltre potrà fornire un apporto centrale, basato sull'uso dell'intelligenza artificiale, alle fasi decisionali in molteplici ambiti applicativi sanitari, quali il supporto ad implementare ed integrare procedure diagnostiche, nonchè ottimizzare ed orientare scelte terapeutiche e/o chirurgiche.
Le specifiche competenze acquisite sull'uso dell'intelligenza artificiale nei settori specifici di neuroscienze, neurofisiologia, neuroimaging, brain modeling, psicofisiologia, scienze comportamentali e sociali, e neuro-ingegneria, ma anche su aspetti etico-legali legati a tale uso, sono caratterizzanti per questa figura professionale. Il laureato, nel confronto e nella interazione con figure professionali di diversa estrazione, acquisisce e sviluppa competenze nella comunicazione, nel lavoro di gruppo, nella capacità di organizzare il lavoro per obiettivi e quindi nella gestione del problem solving con diversi livelli di responsabilità.
Il laureato sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Il laureato potrà operare fattivamente in molteplici ambiti lavorativi, laddove sia valorizzata la specifica capacità di analisi, interpretazione di dati di tipologia e complessità diverse. Tale ruolo professionale potrà essere svolto in ambito sanitario, sia pubblico che privato, in contesti ospedalieri in collaborazione con professionisti sanitari, e in piattaforme di telemedicina per assistenza da remoto.
Inoltre, potrà operare in dipartimenti R&D di industrie ICT, e in centri di ricerca orientati allo sviluppo di soluzioni per le neuroscienze applicate.
Esperto in Intelligenza Artificiale applicata all'analisi di dati e alla gestione della conoscenza nella comunicazione e nel marketing
Il laureato si inserirà in tutti gli ambiti lavorativi, soprattutto della comunicazione e del marketing, in cui sia necessario analizzare varie tipologie di dati ed estrarre informazioni e conoscenza da essi a supporto delle decisioni per tutte quelle applicazioni che richiedono comprensione dei fenomeni dai dati, delle dinamiche psicologiche e sociali e della predizione di eventi e comportamenti.
In tali ambiti, sarà in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale specificatamente per: analizzare testi e immagini; estrarre informazioni da web, reti sociali e altri mezzi di comunicazione; identificare relazioni tra dati di diverse tipologie; rappresentare e trattare la conoscenza inferita dalle sorgenti di comunicazione e marketing; ragionare sulle osservazioni e dedurre modelli comportamentali; interagire con gli utenti in modo naturale; supportare i processi decisionali dei settori di comunicazione e marketing.
Le funzioni che il laureato potrà tipicamente svolgere nel contesto lavorativo sono attività di consulenza, analisi, progettazione, gestione, manutenzione, supporto agli utenti e marketing di applicazioni e sistemi basati sull'intelligenza artificiale nei settori della comunicazione e del marketing e quelli affini per metodi e obiettivi.
In particolare, il laureato utilizzerà tecniche e metodologie di intelligenza artificiale per la comunicazione attraverso vari canali (inclusi web, social media, e varie tipologie di documentazione), per la comprensione e predizione delle tendenze di opinioni, interessi e comportamenti, nonché per marketing, finanza e analisi di dinamiche sociali.
Nell'ambito del corso il laureato acquisisce competenze specifiche focalizzate su approfondimenti di analisi di varie sorgenti e varie tipologie di dati al fine di estrarre conoscenza mediante l'intelligenza artificiale per comprendere e dominare i fenomeni e le dinamiche nella comunicazione e nel marketing, nonché in quei settori affini per metodologie e obiettivi e nelle applicazioni relative. Nel corso vengono fornite anche le competenze di base necessarie ad adeguarsi all'evoluzione tecnica e metodologica, nonché per utilizzare le competenze acquisite in nuove applicazioni dei settori sopra citati e in nuove aree applicative.
Il laureato acquisirà capacità di comprendere e operare in ambienti e con tecnologie interdisciplinari.
Il laureato sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Infine, il laureato sarà in grado di lavorare in gruppo, di operare con autonomia, di inserirsi prontamente negli ambienti di lavoro anche fortemente interdisciplinari e di interagire con persone con formazione disciplinare estremamente diversificata.
Il laureato potrà operare efficacemente nei più svariati ambiti lavorativi in cui si progettano, sviluppano e gestiscono applicazioni e sistemi informatici per l'analisi di varie tipologie di dati ed estrazione della conoscenza a supporto di decisioni informate, soprattutto nei settori della comunicazione e del marketing, nonché di quelli affini.
Questa attività potrà svolgersi, anche come libera professione, in tutti gli ambiti del settore privato e pubblico, inclusi centri di ricerca, che necessitano di analisi dei dati ed estrazione di conoscenza per decisioni informate, e specificamente nell'ambito delle comunicazioni e del marketing. I principali segmenti di mercato interessati sono: marketing, banche, assicurazioni, logistica e trasporti, telecomunicazioni e media, società di servizi, pubbliche amministrazioni.
Didattica
Insegnamenti (49)
9 CFU
225 ore
3 CFU
36 ore
509477 - COMPUTER PROGRAMMING, ALGORITHMS AND DATA STRUCTURES
Annualità Singola (30/09/2024 - 13/06/2025)
- 2024
12 CFU
110 ore
509479 - KNOWLEDGE REPRESENTATION AND REASONING - MOD. 1
Annualità Singola (30/09/2024 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
509480 - KNOWLEDGE REPRESENTATION AND REASONING - MOD. 2
Annualità Singola (30/09/2024 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
12 CFU
108 ore
509482 - THEORETICAL AND COMPUTATIONAL LINEAR ALGEBRA
Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
54 ore
6 CFU
52 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
48 ore
509486 - MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS AND DEEP LEARNING
Annualità Singola (30/09/2024 - 13/06/2025)
- 2024
12 CFU
112 ore
6 CFU
56 ore
509488 - TEXT MINING AND NATURAL LANGUAGE PROCESSING
Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
12 CFU
112 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
52 ore
6 CFU
56 ore
509496 - INFORMATION RETRIEVAL AND RECOMMENDER SYSTEMS
Primo Semestre (30/09/2024 - 20/01/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
509497 - WEB AND SOCIAL NETWORKS SEARCH AND ANALYSIS
Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
509498 - ARTIFICIAL INTELLIGENCE FOR COMMUNICATION AND MARKETING
Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
3 CFU
28 ore
3 CFU
28 ore
509506 - MEDICAL APPLICATION AND HEALTH-CARE - MOD. 1
Primo Semestre (30/09/2024 - 20/01/2025)
- 2024
3 CFU
24 ore
509507 - MEDICAL APPLICATION AND HEALTH-CARE - MOD. 2
Primo Semestre (30/09/2024 - 20/01/2025)
- 2024
3 CFU
24 ore
3 CFU
28 ore
3 CFU
28 ore
509511 - LOGIC FOR PRACTICAL REASONING AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
48 ore
509513 - BRAIN-INSPIRED NEURAL NETWORKS AND NEURAL ARCHITECTURES - MOD. 1
Primo Semestre (30/09/2024 - 20/01/2025)
- 2024
3 CFU
28 ore
509514 - BRAIN-INSPIRED NEURAL NETWORKS AND NEURAL ARCHITECTURES - MOD. 2
Primo Semestre (30/09/2024 - 20/01/2025)
- 2024
3 CFU
28 ore
6 CFU
48 ore
509516 - IMAGING AND SPECTROSCOPY FOR ENVIRONMENT AND HEALTH
Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
509517 - MATERIALS AND PLATFORMS FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
509518 - MATHEMATICS FOR IMAGING AND SIGNAL PROCESSING
Primo Semestre (30/09/2024 - 20/01/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
12 CFU
96 ore
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Secondo Semestre (03/03/2025 - 13/06/2025)
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- 2024
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- 2024
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