Tipo Corso:
Laurea Magistrale
Durata (anni):
2
Dipartimento:
Sede:
MILANO BICOCCA
Programma E Obiettivi
Obiettivi
Il corso di laurea magistrale internazionale in Artificial Intelligence for Science and Technology (impartito in lingua inglese) è diretto specificatamente a
formare laureati magistrali specializzati negli aspetti avanzati dei fondamenti teorici, delle tecniche, delle metodologie e delle modalità di uso
dell'intelligenza artificiale in applicazioni complesse nei settori scientifici e tecnologici, inclusi industria, ambiente, sistemi biomedicali, sistemi embedded
e sistemi fisici complessi. I laureati magistrali in Artificial Intelligence for Science and Technology saranno quindi in grado di contribuire
significativamente e in modo mirato alla diffusione e all'avanzamento delle conoscenze e delle competenze in questa disciplina e nei settori applicativi,
promuovendo l'innovazione tecnologica anche per problemi e sistemi complessi, favorendo l'ammodernamento gestionale nelle aziende e nelle pubbliche
amministrazioni e contribuendo in modo innovativo e creativo allo sviluppo economico e sociale del Paese.
Il laureato magistrale in 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 magistrale riceverà una solida e approfondita formazione specialistica
comune nei fondamenti di alcune aree dell'informatica, della matematica, della fisica e della statistica, specificatamente focalizzata su quelle che
permettono di comprendere a fondo gli aspetti teorici e le tecniche avanzate dell'intelligenza artificiale, nonché quei fondamenti per il suo uso in ambito
scientifico, industriale e dell'innovazione tecnologica. Riceverà inoltre la necessaria formazione sia nell'ambito organizzativo-gestionale per comprendere,
gestire e integrare le tecnologie dell'informazione e comunicazione nell'azienda, sia nell'ambito giuridico indispensabile per comprendere i vincoli che
limitano l'uso socialmente accettabile dell'intelligenza artificiale.
Il laureato magistrale avrà inoltre l'opportunità di operare alcune scelte, in base ai propri obiettivi personali, per arricchire la formazione specialistica
comune con ulteriori conoscenze e competenze utili ad applicare l'intelligenza artificiale in modo avanzato per sistemi complessi in specifiche aree, quali ad
esempio automazione industriale, monitoraggio ambientale, sistemi embedded, sistemi biomedicali e per la salute, modellazione di sistemi complessi,
sistemi per la fisica e le tecnologie quantistiche.
Il laureato magistrale 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 avanzate per applicazioni complesse sia nel settore
pubblico sia in quello privato.
Il corso di laurea magistrale è strutturato con una successione di attività mirate a fornire conoscenze specialistiche approfondite e a sviluppare le
competenze necessarie per l'inserimento nel mondo del lavoro con la capacità di affrontare con successo problemi complessi. Il corso di laurea magistrale è
così strutturato:
- il primo anno include, di norma, le attività formative avanzate dedicate al nucleo fondante della formazione specialistica in intelligenza artificiale,
obbligatorie per tutti gli studenti, nelle aree delle scienze e tecnologie dell'informazione e della comunicazione nonché delle relative basi matematiche,
statistiche e fisiche;
- il primo anno include inoltre la sperimentazione dell'intelligenza artificiale in aree applicative, mediante alcune attività formative raccomandate allo
studente a seconda dell'area applicativa scelta tra quelle offerte dal corso di laurea;
- nel secondo anno viene completata la formazione sia nell'ambito 'Aziendale-organizzativo' sia in quello delle 'Discipline umane, sociali, giuridiche ed
economiche';
- nel secondo anno è inoltre possibile approfondire le conoscenze e competenze nell'area applicativa prescelta selezionando ulteriori attività formative
suggerite allo studente, nonché scegliere liberamente alcuni insegnamenti secondo i propri interessi culturali;
- tipicamente nel secondo anno lo studente approfondisce la comprensione dell'intelligenza artificiale, anche in aree applicative, attraverso l'attività di stage
teorico-sperimentale per la preparazione della tesi di laurea, diretta a raffinare le conoscenze e competenze in un tema teorico o applicativo specifico, da
svolgersi in università, ente o azienda, in Italia o all'estero;
- il percorso formativo si completa con la prova finale.
Particolare attenzione verrà data non solo agli aspetti concettuali, ma anche alla sperimentazione pratica in attività formative in laboratorio, soprattutto
per gli insegnamenti più orientati allo studio dell'uso dell'intelligenza artificiale nelle aree applicative, al fine di facilitare l'inserimento nel mondo del
lavoro mediante capacità pratiche immediatamente utilizzabili.
Per assicurare una adeguata omogeneizzazione e un appropriato allineamento delle conoscenze e competenze degli studenti provenienti da lauree triennali
con percorsi formativi diversificati, anche con limitata focalizzazione sulle tecnologie dell’informazione e comunicazione, nell'ottica di una coerente
formazione in intelligenza artificiale saranno offerte attività riguardanti specifiche tematiche per permettere agli studenti di raggiungere, al termine del
primo anno, quelle solide conoscenze e competenze nelle aree delle tecnologie dell'informazione e comunicazione, della matematica e della fisica che sono
rilevanti per basare le conoscenze e competenze specifiche offerte dal corso di studio sull'intelligenza artificiale. In particolare, saranno offerte attività
formative nell'area matematica per meglio supportare la modellazione nel discreto e nel continuo anche di sistemi complessi, nell'area fisica per meglio
supportare l'osservazione, la descrizione, l'analisi e la modellazione di fenomeni e sistemi elementari, e nell'area delle tecnologie dell’informazione e
comunicazione per meglio supportare la gestione dei dati, la progettazione di algoritmi e l'uso di architetture di elaborazione dedicate e sistemi di
elaborazione distribuiti.
formare laureati magistrali specializzati negli aspetti avanzati dei fondamenti teorici, delle tecniche, delle metodologie e delle modalità di uso
dell'intelligenza artificiale in applicazioni complesse nei settori scientifici e tecnologici, inclusi industria, ambiente, sistemi biomedicali, sistemi embedded
e sistemi fisici complessi. I laureati magistrali in Artificial Intelligence for Science and Technology saranno quindi in grado di contribuire
significativamente e in modo mirato alla diffusione e all'avanzamento delle conoscenze e delle competenze in questa disciplina e nei settori applicativi,
promuovendo l'innovazione tecnologica anche per problemi e sistemi complessi, favorendo l'ammodernamento gestionale nelle aziende e nelle pubbliche
amministrazioni e contribuendo in modo innovativo e creativo allo sviluppo economico e sociale del Paese.
Il laureato magistrale in 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 magistrale riceverà una solida e approfondita formazione specialistica
comune nei fondamenti di alcune aree dell'informatica, della matematica, della fisica e della statistica, specificatamente focalizzata su quelle che
permettono di comprendere a fondo gli aspetti teorici e le tecniche avanzate dell'intelligenza artificiale, nonché quei fondamenti per il suo uso in ambito
scientifico, industriale e dell'innovazione tecnologica. Riceverà inoltre la necessaria formazione sia nell'ambito organizzativo-gestionale per comprendere,
gestire e integrare le tecnologie dell'informazione e comunicazione nell'azienda, sia nell'ambito giuridico indispensabile per comprendere i vincoli che
limitano l'uso socialmente accettabile dell'intelligenza artificiale.
Il laureato magistrale avrà inoltre l'opportunità di operare alcune scelte, in base ai propri obiettivi personali, per arricchire la formazione specialistica
comune con ulteriori conoscenze e competenze utili ad applicare l'intelligenza artificiale in modo avanzato per sistemi complessi in specifiche aree, quali ad
esempio automazione industriale, monitoraggio ambientale, sistemi embedded, sistemi biomedicali e per la salute, modellazione di sistemi complessi,
sistemi per la fisica e le tecnologie quantistiche.
Il laureato magistrale 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 avanzate per applicazioni complesse sia nel settore
pubblico sia in quello privato.
Il corso di laurea magistrale è strutturato con una successione di attività mirate a fornire conoscenze specialistiche approfondite e a sviluppare le
competenze necessarie per l'inserimento nel mondo del lavoro con la capacità di affrontare con successo problemi complessi. Il corso di laurea magistrale è
così strutturato:
- il primo anno include, di norma, le attività formative avanzate dedicate al nucleo fondante della formazione specialistica in intelligenza artificiale,
obbligatorie per tutti gli studenti, nelle aree delle scienze e tecnologie dell'informazione e della comunicazione nonché delle relative basi matematiche,
statistiche e fisiche;
- il primo anno include inoltre la sperimentazione dell'intelligenza artificiale in aree applicative, mediante alcune attività formative raccomandate allo
studente a seconda dell'area applicativa scelta tra quelle offerte dal corso di laurea;
- nel secondo anno viene completata la formazione sia nell'ambito 'Aziendale-organizzativo' sia in quello delle 'Discipline umane, sociali, giuridiche ed
economiche';
- nel secondo anno è inoltre possibile approfondire le conoscenze e competenze nell'area applicativa prescelta selezionando ulteriori attività formative
suggerite allo studente, nonché scegliere liberamente alcuni insegnamenti secondo i propri interessi culturali;
- tipicamente nel secondo anno lo studente approfondisce la comprensione dell'intelligenza artificiale, anche in aree applicative, attraverso l'attività di stage
teorico-sperimentale per la preparazione della tesi di laurea, diretta a raffinare le conoscenze e competenze in un tema teorico o applicativo specifico, da
svolgersi in università, ente o azienda, in Italia o all'estero;
- il percorso formativo si completa con la prova finale.
Particolare attenzione verrà data non solo agli aspetti concettuali, ma anche alla sperimentazione pratica in attività formative in laboratorio, soprattutto
per gli insegnamenti più orientati allo studio dell'uso dell'intelligenza artificiale nelle aree applicative, al fine di facilitare l'inserimento nel mondo del
lavoro mediante capacità pratiche immediatamente utilizzabili.
Per assicurare una adeguata omogeneizzazione e un appropriato allineamento delle conoscenze e competenze degli studenti provenienti da lauree triennali
con percorsi formativi diversificati, anche con limitata focalizzazione sulle tecnologie dell’informazione e comunicazione, nell'ottica di una coerente
formazione in intelligenza artificiale saranno offerte attività riguardanti specifiche tematiche per permettere agli studenti di raggiungere, al termine del
primo anno, quelle solide conoscenze e competenze nelle aree delle tecnologie dell'informazione e comunicazione, della matematica e della fisica che sono
rilevanti per basare le conoscenze e competenze specifiche offerte dal corso di studio sull'intelligenza artificiale. In particolare, saranno offerte attività
formative nell'area matematica per meglio supportare la modellazione nel discreto e nel continuo anche di sistemi complessi, nell'area fisica per meglio
supportare l'osservazione, la descrizione, l'analisi e la modellazione di fenomeni e sistemi elementari, e nell'area delle tecnologie dell’informazione e
comunicazione per meglio supportare la gestione dei dati, la progettazione di algoritmi e l'uso di architetture di elaborazione dedicate e sistemi di
elaborazione distribuiti.
Conoscenze e capacità di comprensione
- una solida conoscenza teorica e metodologica su quegli aspetti delle scienze informatiche, matematiche, statistiche e fisiche che sono rilevanti per
l'intelligenza artificiale, in particolare relativamente agli ambiti applicativi scientifici e tecnologici;
- un'ampia e piena padronanza delle tecniche e delle metodologie specialistiche proprie dell'intelligenza artificiale nell'area delle tecnologie
dell'informazione e comunicazione, tra cui per esempio analisi di dati di varia tipologia e complessità, estrazione e rappresentazione di conoscenza,
ragionamento automatico, apprendimento automatico, modellazione di problemi complessi, strumenti di supporto alle decisioni, elaborazione di segnali e
immagini, infrastrutture di elaborazione e comunicazione distribuite;
- una consapevolezza dell'uso, delle implicazioni e dell'impatto dell'intelligenza artificiale nell'organizzazione, gestione e amministrazione aziendale, sia in
ambito pubblico che privato;
- una consapevolezza delle implicazioni giuridiche dell'uso di strumenti di intelligenza artificiale nei processi decisionali e di elaborazione delle
informazioni;
- conoscenze delle tecniche e delle metodologie relative all'area applicativa scelta dallo studente tra quelle offerte dal corso di laurea magistrale con specifici
approfondimenti avanzati sull'uso dell'intelligenza artificiale in ambiti quali, ad esempio: monitoraggio e controllo di processi manifatturieri, monitoraggio
ambientale, sistemi embedded, sistemi biomedicali, sistemi fisici complessi, tecnologie quantistiche.
Tali conoscenze sono acquisite mediante lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività pratico-sperimentali in laboratorio, declinate a seconda delle
specifiche caratteristiche di ciascun insegnamento. Le attività pratico-sperimentali in laboratorio, sia in modo guidato che libero, rivestiranno un rilievo
particolare per assicurare una formazione non solo concettuale, ma anche con conoscenze pratiche di applicazione dell'intelligenza artificiale nell'area
scelta dallo studente tra quelle offerte dal corso.
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 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.
l'intelligenza artificiale, in particolare relativamente agli ambiti applicativi scientifici e tecnologici;
- un'ampia e piena padronanza delle tecniche e delle metodologie specialistiche proprie dell'intelligenza artificiale nell'area delle tecnologie
dell'informazione e comunicazione, tra cui per esempio analisi di dati di varia tipologia e complessità, estrazione e rappresentazione di conoscenza,
ragionamento automatico, apprendimento automatico, modellazione di problemi complessi, strumenti di supporto alle decisioni, elaborazione di segnali e
immagini, infrastrutture di elaborazione e comunicazione distribuite;
- una consapevolezza dell'uso, delle implicazioni e dell'impatto dell'intelligenza artificiale nell'organizzazione, gestione e amministrazione aziendale, sia in
ambito pubblico che privato;
- una consapevolezza delle implicazioni giuridiche dell'uso di strumenti di intelligenza artificiale nei processi decisionali e di elaborazione delle
informazioni;
- conoscenze delle tecniche e delle metodologie relative all'area applicativa scelta dallo studente tra quelle offerte dal corso di laurea magistrale con specifici
approfondimenti avanzati sull'uso dell'intelligenza artificiale in ambiti quali, ad esempio: monitoraggio e controllo di processi manifatturieri, monitoraggio
ambientale, sistemi embedded, sistemi biomedicali, sistemi fisici complessi, tecnologie quantistiche.
Tali conoscenze sono acquisite mediante lezioni frontali, esercitazioni pratiche e attività pratico-sperimentali in laboratorio, declinate a seconda delle
specifiche caratteristiche di ciascun insegnamento. Le attività pratico-sperimentali in laboratorio, sia in modo guidato che libero, rivestiranno un rilievo
particolare per assicurare una formazione non solo concettuale, ma anche con conoscenze pratiche di applicazione dell'intelligenza artificiale nell'area
scelta dallo studente tra quelle offerte dal corso.
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 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.
Capacità di applicare conoscenze e comprensione
Le attività formative del corso di laurea magistrale consentono ai laureati di sviluppare solide e ampie capacità di applicare le conoscenze specialistiche e la
comprensione delle tematiche trattate, relativamente alle tematiche interdisciplinari fondanti dell'intelligenza artificiale, soprattutto quelle orientate ad
applicazioni in aree scientifiche e tecnologiche, su cui si concentra il corso di laurea magistrale.
In particolare, i laureati magistrali del corso acquisiscono:
- la capacità di utilizzare metodologie e strumenti dell'intelligenza artificiale propri dell'area delle scienze e tecnologie dell'informazione e comunicazione,
specificatamente la capacità di rappresentazione della conoscenza, ragionamento e apprendimento automatico, intelligenza computazionale, elaborazione
di segnali e immagini e infrastrutture di elaborazione e comunicazione distribuite, nonché di definire tecniche e algoritmi basati sull'intelligenza artificiale
per la risoluzione di problemi, anche complessi, e implementarli mediante programmi efficienti;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area matematica e statistica, con specifico riferimento alla capacità di
applicare tecniche e metodi di matematica discreta, matematica del continuo, probabilità e statistica 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, modellazione di sistemi fisici;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area aziendale-organizzativa, specificatamente in riferimento a uso,
implicazioni e impatto nell'organizzazione, nei processi, nella gestione e nell'amministrazione aziendale, sia in ambito pubblico che privato;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area giuridica, specificatamente in riferimento all'accettabilità sociale
delle applicazioni, alla privatezza e alla sicurezza dei dati.
Particolare rilievo verrà dato alle attività pratico-sperimentali in laboratorio, mediante progetti ed esperimenti individuali o in gruppo, per sviluppare e
approfondire
armonicamente le capacità di applicare le conoscenze, promuovere una solida autonomia operativa, favorire la capacità di operare in gruppi di lavoro e
stimolare la creatività e l'innovazione.
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 comprenderanno esercizi volti a verificare la
capacità di utilizzare le conoscenze acquisite per risolvere problemi di varia complessità, attività pratico-sperimentali in laboratorio, attività di stage
teorico-sperimentale per la preparazione della tesi di laurea, prove intermedie.
comprensione delle tematiche trattate, relativamente alle tematiche interdisciplinari fondanti dell'intelligenza artificiale, soprattutto quelle orientate ad
applicazioni in aree scientifiche e tecnologiche, su cui si concentra il corso di laurea magistrale.
In particolare, i laureati magistrali del corso acquisiscono:
- la capacità di utilizzare metodologie e strumenti dell'intelligenza artificiale propri dell'area delle scienze e tecnologie dell'informazione e comunicazione,
specificatamente la capacità di rappresentazione della conoscenza, ragionamento e apprendimento automatico, intelligenza computazionale, elaborazione
di segnali e immagini e infrastrutture di elaborazione e comunicazione distribuite, nonché di definire tecniche e algoritmi basati sull'intelligenza artificiale
per la risoluzione di problemi, anche complessi, e implementarli mediante programmi efficienti;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area matematica e statistica, con specifico riferimento alla capacità di
applicare tecniche e metodi di matematica discreta, matematica del continuo, probabilità e statistica 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, modellazione di sistemi fisici;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area aziendale-organizzativa, specificatamente in riferimento a uso,
implicazioni e impatto nell'organizzazione, nei processi, nella gestione e nell'amministrazione aziendale, sia in ambito pubblico che privato;
- la capacità di applicare le conoscenze relative all'intelligenza artificiale acquisite nell'area giuridica, specificatamente in riferimento all'accettabilità sociale
delle applicazioni, alla privatezza e alla sicurezza dei dati.
Particolare rilievo verrà dato alle attività pratico-sperimentali in laboratorio, mediante progetti ed esperimenti individuali o in gruppo, per sviluppare e
approfondire
armonicamente le capacità di applicare le conoscenze, promuovere una solida autonomia operativa, favorire la capacità di operare in gruppi di lavoro e
stimolare la creatività e l'innovazione.
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 comprenderanno esercizi volti a verificare la
capacità di utilizzare le conoscenze acquisite per risolvere problemi di varia complessità, attività pratico-sperimentali in laboratorio, attività di stage
teorico-sperimentale per la preparazione della tesi di laurea, prove intermedie.
Autonomia di giudizi
I laureati magistrali 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 aziendale-organizzativo 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 praticosperimentali
in laboratorio, nonché in sede di valutazione della prova finale.
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 aziendale-organizzativo 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 praticosperimentali
in laboratorio, nonché in sede di valutazione della prova finale.
Abilità comunicative
I laureati magistrali sapranno comunicare i risultati delle loro analisi e le soluzioni proposte in modo chiaro ed efficace a interlocutori sia specialisti sia non
specialisti dell’intelligenza artificiale. I laureati magistrali possiederanno in particolare rilevanti capacità di comunicare e collaborare in gruppi di lavoro e
in ambienti eterogenei e interdisciplinari. Questo obiettivo viene raggiunto mediante progetti, anche in itinere, ed elaborati in gruppo, 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 della tesi di laurea.
specialisti dell’intelligenza artificiale. I laureati magistrali possiederanno in particolare rilevanti capacità di comunicare e collaborare in gruppi di lavoro e
in ambienti eterogenei e interdisciplinari. Questo obiettivo viene raggiunto mediante progetti, anche in itinere, ed elaborati in gruppo, 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 della tesi di laurea.
Capacità di apprendimento
I laureati magistrali 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 pratico-sperimentali in laboratorio e di esercitazioni
dirette alla risoluzione di problemi specifici e allo studio di casi, nonché nell'ambito dell'attività di stage teorico-sperimentale per la preparazione della tesi
di laurea. Le capacità di apprendimento verranno valutate sia mediante prove e progetti in itinere, sia nella prova finale.
scientifiche e di report tecnici.
Tali capacità vengono acquisite nell'ambito della realizzazione di progetti, anche in itinere, di attività pratico-sperimentali in laboratorio e di esercitazioni
dirette alla risoluzione di problemi specifici e allo studio di casi, nonché nell'ambito dell'attività di stage teorico-sperimentale per la preparazione della tesi
di laurea. Le capacità di apprendimento verranno valutate sia mediante prove e progetti in itinere, sia nella prova finale.
Requisiti di accesso
Per essere ammessi al corso di laurea magistrale in Artificial Intelligence for Science and Technology occorre essere in possesso della laurea o del diploma
universitario di durata triennale, o di un titolo di studio conseguito all'estero e riconosciuto idoneo.
Sono richieste conoscenze di base di informatica, matematica, statistica e fisica. È richiesto pertanto il possesso di almeno 30 CFU complessivi nei settori
scientifico-disciplinari INF/01, ING-INF/05, ING-INF/03, da MAT/01 a MAT/09, da SECS-S/01 a SECS-S/06, da FIS/01 a FIS/08.
Per essere ammessi è anche richiesto un livello di conoscenza della lingua inglese pari o superiore al livello B2 per consentire la comprensione e la
partecipazione alle attività formative.
Il Regolamento didattico del Corso di studio determina le modalità di verifica della personale preparazione.
universitario di durata triennale, o di un titolo di studio conseguito all'estero e riconosciuto idoneo.
Sono richieste conoscenze di base di informatica, matematica, statistica e fisica. È richiesto pertanto il possesso di almeno 30 CFU complessivi nei settori
scientifico-disciplinari INF/01, ING-INF/05, ING-INF/03, da MAT/01 a MAT/09, da SECS-S/01 a SECS-S/06, da FIS/01 a FIS/08.
Per essere ammessi è anche richiesto un livello di conoscenza della lingua inglese pari o superiore al livello B2 per consentire la comprensione e la
partecipazione alle attività formative.
Il Regolamento didattico del Corso di studio determina le modalità di verifica della personale preparazione.
Esame finale
La laurea magistrale in Artificial Intelligence for Science and Technology si consegue con il superamento di una prova finale, costituita dalla presentazione
e discussione di una tesi di laurea. La tesi di laurea è elaborata in modo originale dallo studente, sotto la guida di un docente relatore, e consiste in una
relazione scritta su un argomento scelto nell'ambito del percorso formativo del corso di laurea magistrale e oggetto dell'attività di stage teoricosperimentale.
La relazione tipicamente descrive le attività svolte dallo studente, le conoscenze e le competenze acquisite nello studio teorico e/o
sperimentale, nonché i collegamenti con lo stato corrente delle relative conoscenze nel settore dell'intelligenza artificiale. In particolare, verranno
presentati i risultati scientifici e tecnologici ottenuti, evidenziando l'innovazione e la rilevanza nello specifico ambito scientifico-tecnologico e/o applicativo.
L'attività di stage finalizzata alla tesi può essere svolta presso università, enti o aziende, in Italia o all'estero.
e discussione di una tesi di laurea. La tesi di laurea è elaborata in modo originale dallo studente, sotto la guida di un docente relatore, e consiste in una
relazione scritta su un argomento scelto nell'ambito del percorso formativo del corso di laurea magistrale e oggetto dell'attività di stage teoricosperimentale.
La relazione tipicamente descrive le attività svolte dallo studente, le conoscenze e le competenze acquisite nello studio teorico e/o
sperimentale, nonché i collegamenti con lo stato corrente delle relative conoscenze nel settore dell'intelligenza artificiale. In particolare, verranno
presentati i risultati scientifici e tecnologici ottenuti, evidenziando l'innovazione e la rilevanza nello specifico ambito scientifico-tecnologico e/o applicativo.
L'attività di stage finalizzata alla tesi può essere svolta presso università, enti o aziende, in Italia o all'estero.
Profili Professionali
Profili Professionali (4)
Specialista in intelligenza artificiale per l'industria e l'ambiente
Il laureato magistrale potrà inserirsi nel mondo del lavoro nell'ambito dei processi industriali manifatturieri e della gestione
dell'ambiente. In particolare, avrà competenze specialistiche riguardanti l'uso dell'intelligenza artificiale per il monitoraggio, il controllo
e l'automazione di processi manifatturieri, per il monitoraggio della qualità dei prodotti e per il monitoraggio ambientale a supporto
della gestione dell'ambiente stesso.
In tali ambiti il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale specificatamente per: l'analisi di dati industriali e
ambientali; l'estrazione di informazioni e conoscenza riguardante il comportamento di processi manifatturieri e ambientali; l'estrazione
di informazioni e conoscenza riguardanti le qualità e le caratteristiche dei prodotti; l'analisi di segnali e immagini in ambito
manifatturiero e ambientale; il supporto alle decisioni nei rispettivi ambiti applicativi; la gestione della produzione industriale e
dell'ambiente; la gestione di ambienti intelligenti e adattativi (ad esempio: smart building, smart city, infrastrutture intelligenti); la
gestione di processi manifatturieri e di ambienti intelligenti a supporto della sostenibilità.
Le funzioni che il laureato magistrale 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 e dell'ambiente, nonché coordinamento e direzione di gruppi di lavoro in tali attività.
Il laureato magistrale potrà affrontare tali compiti anche per sistemi complessi, creare tecnologie e applicazioni innovative di
intelligenza artificiale negli ambiti sopra detti, e raggiungere livelli di responsabilità più elevati in azienda nell'ambito dell'uso
dell'intelligenza artificiale nello specifico settore considerato.
Per questo profilo professionale, il corso fornisce solide conoscenze specialistiche di tecniche e metodologie di intelligenza artificiale
per lo sviluppo di sistemi e applicazioni informatiche di gestione di processi manifatturieri e dell'ambiente, nonché la cultura necessaria
ad adeguarsi alla continua evoluzione tecnica e metodologica e ad affrontare nuove applicazioni in questi settori. Il profilo
professionale fornisce infatti competenze di informatica, matematica, statistica, fisica, elaborazione di segnali e immagini,
automazione industriale e robotica, e architetture informatiche avanzate (inclusa internet-of-things), orientate alle aree applicative
industriali e ambientali, nonché a quelle affini per metodologie e obiettivi. Il laureato magistrale avrà anche consapevolezza dell'uso,
delle implicazioni e dell'impatto dell'intelligenza artificiale nell'organizzazione e gestione aziendale, sia in ambito pubblico che privato,
nonché delle problematiche giuridiche relative al trattamento dei dati e alla privatezza. Il laureato magistrale avrà capacità di
comprendere e operare in ambienti e con tecnologie interdisciplinari.
Il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Infine, il laureato magistrale sarà in grado di lavorare in gruppo, coordinare gruppi di lavoro, operare con autonomia, inserirsi
prontamente negli ambienti di lavoro anche fortemente interdisciplinari, e interagire con persone con formazione disciplinare
estremamente diversificata.
Il laureato magistrale potrà operare nell'ambito della progettazione, realizzazione e gestione di sistemi informatici, anche complessi,
per applicazioni industriali manifatturiere e ambientali, nonché coordinare e guidare gruppi di lavoro in tali ambiti.
In particolare, il laureato magistrale potrà mettere a frutto le sue competenze sulle metodologie e tecniche di intelligenza artificiale,
sull'elaborazione di segnali e immagini, sull'automazione industriale e la robotica, e sul monitoraggio ambientale. Questa attività potrà
svolgersi, anche come libera professione, in tutti gli ambiti del settore privato e pubblico che operano in ambito industriale e
ambientale, nonché sugli aspetti di rilevanza sanitaria dell'ambiente. I principali segmenti di mercato interessati sono: industrie
manifatturiere, aziende operanti nel settore degli ambienti intelligenti (inclusi smart building e smart city) e delle infrastrutture
intelligenti (inclusi settore energetico e trasporti); società di servizi e pubbliche amministrazioni operanti nei settori industriali,
ambientali e della sanità ambientale; enti di ricerca e università per supporto tecnico alle attività di ricerca e sperimentazione negli
ambiti delle conoscenze e competenze di questo profilo professionale.
Specialista in intelligenza artificiale per rilevamento ed elaborazione di segnali e immagini in healthcare e ambiente
Il laureato magistrale potrà inserirsi nel mondo del lavoro nell'ambito dei sistemi per l'analisi di segnali e immagini in applicazioni
ambientali e di healthcare. In particolare, avrà competenze specialistiche riguardanti l'uso dell'intelligenza artificiale per la raccolta e
l'analisi di dati multi-sensoriali sia in ambito di monitoraggio ambientale mediante osservazione della Terra e reti sensoriali, sia in
ambito sanitario a supporto di decisioni mediche mediante analisi di immagini e segnali biomedicali.
In tali ambiti il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale specificatamente per: la gestione multi-sensoriale;
la raccolta e l'elaborazione di segnali e immagini, dai sensori fino alle applicazioni di area medica e ambientale, con particolare
attenzione agli aspetti relativi alla comprensione dei fenomeni fisici e al significato fisico dei segnali e delle immagini rilevati;
l'estrazione di informazioni e conoscenza riguardanti lo stato dell'ambiente e la sua evoluzione; l'estrazione di informazioni e
conoscenza riguardanti lo stato di salute dei pazienti; gli strumenti diagnostici medicali; gli strumenti di osservazione ambientale; il
supporto alle decisioni nei rispettivi ambiti applicativi.
Le funzioni che il laureato magistrale 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 dell'elaborazione di segnali e immagini per healthcare e ambiente, nonché coordinare e dirigere gruppi di lavoro in tali attività.
Il laureato magistrale potrà affrontare tali compiti anche per sistemi complessi, creare tecnologie e applicazioni innovative di
intelligenza artificiale negli ambiti sopra detti, e raggiungere livelli di responsabilità più elevati in azienda nell'ambito dell'uso
dell'intelligenza artificiale nello specifico settore considerato.
Per questo profilo professionale, il corso fornisce solide conoscenze specialistiche di tecniche e metodologie di intelligenza artificiale
per lo sviluppo di sistemi e applicazioni informatiche di elaborazione di segnali e immagini per i settori dell'healthcare e dell'ambiente,
nonché la cultura necessaria ad adeguarsi alla continua evoluzione tecnica e metodologica e ad affrontare nuove applicazioni in questi
settori. Il profilo professionale fornisce infatti competenze di informatica, matematica, statistica, fisica, elaborazione di segnali e
immagini, orientate alle aree applicative dell'healthcare e dell'ambiente, nonché a quelle affini per metodologie e obiettivi. Il laureato
magistrale avrà anche consapevolezza dell'uso, delle implicazioni e dell'impatto dell'intelligenza artificiale nell'organizzazione e
gestione aziendale, sia in ambito pubblico che privato, nonché delle problematiche giuridiche relative al trattamento dei dati e alla
privatezza.
Il laureato magistrale avrà capacità di comprendere e operare in ambienti e con tecnologie interdisciplinari.
Il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Infine, il laureato magistrale sarà in grado di lavorare in gruppo, coordinare gruppi di lavoro, operare con autonomia, inserirsi
prontamente negli ambienti di lavoro anche fortemente interdisciplinari, e interagire con persone con formazione disciplinare
estremamente diversificata.
Il laureato magistrale potrà operare nell'ambito della progettazione, realizzazione e gestione di sistemi informatici, anche complessi,
per applicazioni di elaborazione di segnali e immagini nell'healthcare e nell'osservazione ambientale, nonché coordinare e guidare
gruppi di lavoro in tali ambiti.
In particolare, il laureato magistrale potrà mettere a frutto le sue competenze sulle metodologie e tecniche di intelligenza artificiale,
sulla sensoristica, sull'elaborazione di segnali e immagini, e sull'estrazione di conoscenza da immagini e segnali ambientali e
biomedicali. Questa attività potrà svolgersi, anche come libera professione, in tutti gli ambiti del settore privato e pubblico che operano
in ambito healthcare e ambientale. I principali segmenti di mercato interessati sono: aziende operanti nel settore della produzione di
componenti e sistemi per l'healthcare e l'ambiente; società di servizi e pubbliche amministrazioni operanti nei settori della sanità e
dell'ambiente; enti di ricerca, università e ospedali per supporto tecnico alle attività di ricerca, sperimentazione, diagnosi e assistenza
medica negli ambiti delle conoscenze e competenze di questo profilo professionale.
Specialista in intelligenza artificiale per sistemi complessi e tecnologie quantistiche
Il laureato magistrale potrà inserirsi nel mondo del lavoro in vari ambiti in cui sia richiesta la capacità di comprendere e modellare
sistemi fisici complessi ed elaborare informazioni con tecnologie quantistiche. In particolare, avrà competenze specialistiche
riguardanti l'uso dell'intelligenza artificiale sia per l'identificazione, la modellazione e l'analisi di sistemi fisici complessi, anche
quantistici, sia per l'elaborazione di informazioni con tecniche quantistiche.
In tali ambiti il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale specificatamente per: l'analisi di dati e conoscenza
per modellare sistemi, comprenderne il funzionamento, estrarre comportamenti caratteristici e simularne il comportamento;
progettare e sviluppare algoritmi quantistici per la risoluzione di problemi applicativi complessi mediante computazione quantistica,
anche a supporto dell'intelligenza artificiale quando le tecnologie avranno sufficiente capacità computazionale.
Le funzioni che il laureato magistrale 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 nei
settori della modellazione di sistemi complessi e dell'elaborazione quantistica, nonché coordinare e dirigere gruppi di lavoro in tali
attività.
Il laureato magistrale potrà affrontare tali compiti anche per sistemi complessi, creare tecnologie e applicazioni innovative di
intelligenza artificiale negli ambiti sopra detti, e raggiungere livelli di responsabilità più elevati in azienda nell'ambito dell'uso
dell'intelligenza artificiale nello specifico settore considerato.
Per questo profilo professionale, il corso fornisce solide conoscenze specialistiche di tecniche e metodologie di intelligenza artificiale
per la modellazione di sistemi complessi e per la computazione quantistica, nonché di metodi teorici per l'analisi di algoritmi di
intelligenza artificiale in applicazioni fisiche e la cultura necessaria ad adeguarsi alla continua evoluzione tecnica e metodologica e ad
affrontare nuove applicazioni in questi settori. Il profilo professionale fornisce infatti competenze di informatica, matematica, statistica
e fisica, orientate alle aree applicative della modellazione di sistemi complessi e degli algoritmi quantistici, nonché a quelle affini per
metodologie e obiettivi. Il laureato magistrale avrà anche consapevolezza dell'uso, delle implicazioni e dell'impatto dell'intelligenza
artificiale nell'organizzazione e gestione aziendale, sia in ambito pubblico che privato, nonché delle problematiche giuridiche relative al
trattamento dei dati e alla privatezza.
Il laureato magistrale avrà capacità di comprendere e operare in ambienti e con tecnologie interdisciplinari.
Il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Infine, il laureato magistrale sarà in grado di lavorare in gruppo, coordinare gruppi di lavoro, operare con autonomia, inserirsi
prontamente negli ambienti di lavoro anche fortemente interdisciplinari, e interagire con persone con formazione disciplinare
estremamente diversificata.
Il laureato magistrale potrà operare nell'ambito della progettazione, realizzazione e gestione di sistemi informatici, anche complessi,
per la modellazione, l'analisi e la simulazione di sistemi fisici e per applicazioni basate sulla computazione quantistica, nonché
coordinare e guidare gruppi di lavoro in tali ambiti.
Questa attività potrà svolgersi, anche come libera professione, in tutti gli ambiti del settore privato e pubblico che necessitano di
modellare sistemi fisici complessi e possono beneficiare dall'uso di approcci quantistici all'elaborazione delle informazioni. I principali
segmenti di mercato interessati sono: aziende operanti in vari settori in cui è utile modellare fenomeni e sistemi fisici complessi o
poter adottare approcci quantistici per trattare problemi complessi (tra cui industria manifatturiera, nuovi materiali, industria
farmaceutica e chimica, gestione ambientale, sanità); società di servizi e pubbliche amministrazioni operanti in questi settori; enti di
ricerca e università per supporto tecnico alle attività di ricerca e sperimentazione negli ambiti delle conoscenze e competenze di questo
profilo professionale.
Specialista in intelligenza artificiale per sistemi embedded intelligenti
Il laureato magistrale potrà inserirsi nel mondo del lavoro nell'ambito dei sistemi embedded per varie aree applicative, inclusi
l'elettronica di consumo, gli apparecchi e i sistemi medicali, le protesi, le automobili e i trasporti. In particolare, avrà competenze
specialistiche riguardanti l'uso dell'intelligenza artificiale nei sistemi embedded al fine di assicurare comportamenti adattativi
intelligenti e una interazione naturale con le persone.
In tali ambiti il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare l'intelligenza artificiale specificatamente per: l'analisi di dati provenienti
dai sensori e dalle interfacce uomo-sistema; l'estrazione di informazioni e conoscenza riguardanti il comportamento del sistema
embedded stesso e dell'ambiente in cui opera; l'estrazione di informazioni e conoscenza dall'interazione con gli utenti e il supporto
all'usabilità; l'analisi di segnali e immagini in sistemi embedded intelligenti; il supporto alle decisioni nei rispettivi ambiti applicativi.
Le funzioni che il laureato magistrale 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 nei
sistemi embedded in molti settori (inclusi ad esempio: elettronica di consumo, sistemi medicali, automobili e trasporti). Il laureato
magistrale potrà anche coordinare e dirigere gruppi di lavoro in tali attività.
Il laureato magistrale potrà affrontare tali compiti anche per sistemi complessi, creare tecnologie e applicazioni innovative di
intelligenza artificiale negli ambiti sopra detti, e raggiungere livelli di responsabilità più elevati in azienda nell'ambito dell'uso
dell'intelligenza artificiale nello specifico settore considerato.
Per questo profilo professionale, il corso fornisce solide conoscenze specialistiche di tecniche e metodologie di intelligenza artificiale
per lo sviluppo di sistemi e applicazioni informatiche per sistemi embedded intelligenti, nonché la cultura necessaria ad adeguarsi alla
continua evoluzione tecnica e metodologica e ad affrontare nuove applicazioni in questi settori. Il profilo professionale fornisce infatti
competenze di informatica, matematica, statistica, fisica, elaborazione di segnali e immagini, controllo, e interazione uomo-sistema,
orientate alle applicazioni nei sistemi embedded intelligenti, nonché alle aree affini per metodologie e obiettivi. Il laureato magistrale
avrà anche consapevolezza dell'uso, delle implicazioni e dell'impatto dell'intelligenza artificiale nell'organizzazione e gestione aziendale,
sia in ambito pubblico che privato, nonché delle problematiche giuridiche relative al trattamento dei dati e alla privatezza.
Il laureato magistrale avrà capacità di comprendere e operare in ambienti e con tecnologie interdisciplinari.
Il laureato magistrale sarà in grado di utilizzare la lingua inglese nel mondo del lavoro, oltre che nell'ambito specifico di competenza.
Infine, il laureato magistrale sarà in grado di lavorare in gruppo, coordinare gruppi di lavoro, operare con autonomia, inserirsi
prontamente negli ambienti di lavoro anche fortemente interdisciplinari, e interagire con persone con formazione disciplinare
estremamente diversificata.
Il laureato magistrale potrà operare nell'ambito della progettazione, realizzazione e gestione di sistemi informatici, anche complessi,
per sistemi embedded intelligenti e le loro svariate aree di applicazione, nonché coordinare e guidare gruppi di lavoro in tali ambiti.
In particolare, il laureato magistrale potrà mettere a frutto le sue competenze sulle metodologie e tecniche di intelligenza artificiale,
sull'elaborazione di segnali e immagini, sul controllo e sull'interazione uomo-sistema. Questa attività potrà svolgersi, anche come
libera professione, in tutti gli ambiti del settore privato e pubblico che operano nell'ambito dei sistemi embedded in un'ampia gamma
di settori, tra cui quelli industriale, biomedicale, automobilistico e dei trasporti. I principali segmenti di mercato interessati sono:
aziende nell'area dell'elettronica di consumo; aziende biomedicali; aziende automobilistiche e dei trasporti; società di servizi e
pubbliche amministrazioni operanti nei settori industriale, ambientale, biomedicale, sanitario, automobilistico e dei trasporti; enti di
ricerca e università per supporto tecnico alle attività di ricerca e sperimentazione negli ambiti delle conoscenze e competenze di questo
profilo professionale o che necessitano di sistemi embedded intelligenti per le proprie attività.
Didattica
Insegnamenti (35)
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
510471 - SYSTEM FOR INDUSTRY 4.0 AND ENVIRONMENT (IoT)
Secondo Semestre (03/03/2025 - 06/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
510472 - ADVANCED DATA MANAGEMENT AND DECISIONS SUPPORT SYSTEMS
Secondo Semestre (03/03/2025 - 06/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
510473 - ADVANCED ARTIFICIAL INTELLIGENCE, MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING
Secondo Semestre (03/03/2025 - 06/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
510477 - EMBEDDED SYSTEMS ARCHITECTURES AND DESIGN
Secondo Semestre (03/03/2025 - 06/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
510481 - ADVANCED COMPUTATIONAL TECHNIQUES FOR BIG IMAGING AND SIGNAL DATA
Secondo Semestre (03/03/2025 - 06/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
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510485 - SIGNAL AND IMAGING ACQUISITION AND MODELLING IN HEALTHCARE
Secondo Semestre (03/03/2025 - 06/06/2025)
- 2024
6 CFU
64 ore
510486 - SIGNAL AND IMAGING ACQUISITION AND MODELLING IN ENVIRONMENT
Secondo Semestre (03/03/2025 - 06/06/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
510490 - ADVANCED FOUNDATIONS OF LAW AND REGULATIONS IN PRIVACY AND DATA PROTECTION
Primo Semestre (23/09/2024 - 10/01/2025)
- 2024
6 CFU
48 ore
6 CFU
48 ore
6 CFU
56 ore
6 CFU
48 ore
510496 - EMBEDDED SYSTEMS FOR BIOMEDICAL APPLICATIONS
Primo Semestre (23/09/2024 - 10/01/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
6 CFU
56 ore
510498 - PHYSICAL SENSORS AND SYSTEMS FOR BIOMEDICAL SIGNALS
Primo Semestre (23/09/2024 - 10/01/2025)
- 2024
6 CFU
52 ore
510499 - PHYSICAL SENSORS AND SYSTEMS FOR ENVIRONMENTAL SIGNALS
Primo Semestre (23/09/2024 - 10/01/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
510500 - PHYSICAL SENSORS AND SYSTEMS FOR BIOMEDICAL IMAGING
Primo Semestre (23/09/2024 - 10/01/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
510501 - PHYSICAL SENSORS AND SYSTEMS FOR ENVIRONMENTAL IMAGING
Primo Semestre (23/09/2024 - 10/01/2025)
- 2024
6 CFU
56 ore
510502 - ADVANCED STATISTICAL MECHANICS AND DISORDERED SYSTEMS
Primo Semestre (23/09/2024 - 10/01/2025)
- 2024
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