Laurea Magistrale in Artificial Intelligence

Il corso di Laurea Magistrale in Artificial Intelligence risponde alla forte richiesta dei settori produttivi più avanzati di formare figure professionali con un'elevataspecializzazione nei metodi e negli strumenti dell'intelligenza artificiale, capaci quindi di affrontare la progettazione, la realizzazione e la gestione di prodotti e servizialtamente innovativi.In particolare, lo specialista in Intelligenza Artificiale ha competenze organiche nei settori dell'intelligenza artificiale, approfondite in un contesto interdisciplinare, ed è ingrado di abbracciare la vastità dei possibili domini applicativi, favorendo l'innovazione nei campi più disparati. L'intelligenza artificiale infatti ha come fondamento lescienze e le tecnologie informatiche, affiancate a profonde basi statistiche e matematiche, e richiede l'approfondimento di idee e concetti sia scientifici che ingegneristici,assieme a contributi interdisciplinari.L'obiettivo formativo del corso è perseguito attraverso la strutturazione di aree di apprendimento coerenti con le competenze richieste dal profilo professionale che si intendeformare. In particolare, il percorso formativo è ideato come continuazione degli studi di primo livello in scienza e ingegneria informatica. La peculiarità della disciplinadell'intelligenza artificiale e la sua interdisciplinarità rende il percorso adatto anche a studenti di altre lauree che abbiano acquisito una solida formazione scientifica di base.L'omogeneità della preparazione è garantita dalla presenza nel piano didattico di attività formative modulate in relazione alla tipologia di laurea e al curriculum diprovenienza del candidato.Da un punto di vista metodologico, il piano formativo si articola in tre aree tematiche:- Attività propedeutiche e focalizzate su conoscenze specifiche di base. Con queste attività per lo più obbligatorie il corso mira a fornire una solida base culturale scientificadi tipo trasversale, unita a competenze su aree fondanti e applicative dell'intelligenza artificiale quali machine learning, visione artificiale, elaborazione del linguaggionaturale, data science, ottimizzazione e sistemi di supporto alle decisioni.- Attività formative mirate a fornire conoscenze trasversali. In particolare, nell'ottica interdisciplinare tipica dell'intelligenza artificiale, il percorso formativo dà spazio anchealle tematiche legate alle neuroscienze cognitive e alle problematiche etiche e sociali applicate alle decisioni automatiche.- Attività formative a scelta orientate a domini, tecniche e applicazioni più specializzate. La presenza di numerosi e differenziati corsi a scelta mirati a domini, tecniche eapplicazioni più specializzate dell'intelligenza artificiale garantiscono la flessibilità del percorso formativo e la sua adattabilità a diversi contesti occupazionali.La formazione dello specialista in Intelligenza Artificiale è integrata da esperienze di laboratorio, attività progettuale, e tirocini industriali, ed è completata attraverso losviluppo e la maturazione di capacità di comunicazione e apprendimento autonomo ritenute essenziali in un profilo professionale legato all'innovazione scientifica etecnologica in intelligenza artificiale, prevedendo quindi anche la possibilità di seguire insegnamenti seminariali e su soft skills.Il percorso formativo prevede l'insegnamento in lingua inglese, consentendo l'accesso anche a studenti provenienti da altri paesi e favorendo quindi l'integrazione e loscambio di conoscenze in un contesto internazionale.Al termine del corso lo studente acquisirà il titolo di Dottore Magistrale in Artificial Intelligence, nella classe LM-32 (Ingegneria Informatica) o nella classe LM-18(Informatica), in accordo alla sua vocazione e alle sue prospettive occupazionali, che possono spaziare dal mondo delle aziende e dei servizi al mondo della ricerca teorica eapplicata. Il corso dà accesso agli studi di terzo ciclo (Dottorato di ricerca e Scuola di Specializzazione) e a master universitari di secondo livello.

Risultati di apprendimento attesi, espressi tramite i Descrittori europei del titolo di studio (DM 16/03/2007, art. 3, comma 7) Conoscenza e capacità di comprensione (knowledge and understanding) Il laureato magistrale, al termine del corso di studi, ha un'approfondita conoscenza: - delle principali tecniche di calcolo simbolico utilizzate in IA; - delle principali tecniche di rappresentazione e gestione della conoscenza; - dei principali e più recenti linguaggi e ambienti di programmazione e tecniche algoritmiche per IA; - delle principali tecniche di ottimizzazione combinatoria per la progettazione e la realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale; - delle principali tecniche di calcolo sub-simbolico, di data mining, di machine learning e di deep learning; - delle principali librerie esistenti in questi ambiti per la progettazione e la realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale; - delle modalità di progettazione di sistemi di visione artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale; - degli aspetti etici e legali collegati allo sviluppo di sistemi intelligenti; - degli aspetti cognitivi di base dei sistemi intelligenti. Le conoscenze sopra riportate sono acquisite durante le attività didattiche previste, quali le lezioni frontali e le attività di studio guidato e autonomo, e sono verificate durante le prove d'esame scritte e/o orali, relative alle singole attività formative e nella prova finale. Il lavoro di tesi per la Laurea Magistrale, in cui il grado di autonomia e la capacità di riflettere in modo critico su nuovi problemi e applicazioni di intelligenza artificiale rientrano tra i principali criteri di giudizio, rappresenta il momento di sintesi e verifica di questo processo di apprendimento. Capacità di applicare conoscenza e comprensione (applying knowledge and understanding) Il laureato magistrale, al termine del percorso di studi, ha la capacità di: - identificare, formulare e risolvere problemi complessi che richiedono approcci di intelligenza artificiale in diversi ambiti applicativi, anche interdisciplinari; - applicare le principali tecniche di calcolo simbolico utilizzate in IA, le principali tecniche di rappresentazione e gestione della conoscenza, i principali e più recenti linguaggi e ambienti di programmazione, le principali tecniche algoritmiche per IA e di ottimizzazione combinatoria per la progettazione e la realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale; - applicare le principali tecniche di calcolo sub-simbolico, di data mining, di machine learning di deep learning e usare le principali librerie esistenti in questi ambiti per la progettazione e la realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale; -applicare le principali tecniche di visione artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale; - valutare l'impatto di aspetti etici e legali collegati alla gestione dei dati e ai sistemi in grado di prendere decisioni autonome; - utilizzare conoscenze di base relative agli aspetti cognitivi dei sistemi intelligenti. Le capacità sopra riportate sono acquisite durante le attività didattiche previste, compresi i laboratori, e sono verificate durante le prove d'esame scritte, orali e/o pratiche, relative alle singole attività formative e nella prova finale. Il lavoro di tesi per la Laurea Magistrale, in cui il grado di autonomia e la capacità di proporre soluzioni originali e innovative rientrano tra i principali criteri di giudizio, rappresenta il momento di sintesi e verifica di questo processo di apprendimento. Infine, ulteriori capacità di utilizzare le tecniche e conoscenze studiate vengono acquisite e verificate attraverso le opportunità scaturite da visite presso le imprese, lo sviluppo di progetti in collaborazione con i dottorandi di ricerca, lo svolgimento di tirocini ed esperienze internazionali collegate ai progetti di scambio e mobilità studentesca. Autonomia di giudizio (making judgements) ll laureato magistrale: 1. e capace di indagare criticamente, sia mediante tecniche di analisi che prove sperimentali, la qualita strutturale e le prestazioni di complesse applicazioni informatiche, e in particolar modo quelle che fanno uso di metodi dell'intelligenza artificiale, accertandone la rispondenza alle specifiche di progetto ed il livello di conformita a standard de jure o de facto, individuando eventuali problematiche e proponendo strategie correttive per il loro superamento; 2. e capace di focalizzare i contributi essenziali di relazioni tecniche presentate o redatte da interlocutori, e di estrapolare da essi gli aspetti qualificanti ed innovativi; 3. e capace di comprendere articoli pubblicati nella letteratura tecnico/scientifica e di procedere alla formulazione di un giudizio autonomo sulla loro rilevanza e implicazione; 4. e capace di reperire e consultare, anche via WEB, le principali fonti bibliografiche, le proposte di standardizzazione emergenti a livello nazionale o internazionale, la normativa riguardante la certificazione di prodotti e sistemi di interesse industriale; 5. e in grado di valutare criticamente i limiti delle attuali metodologie e tecnologie informatiche e di individuare le direzioni da seguire per il loro superamento. Le abilità di autonomia di giudizio sopraelencate sono raggiunte attraverso la partecipazione ad attività formative organizzate negli ambiti delle varie discipline dell'intelligenza artificiale e a ulteriori attività formative che includono tirocini o laboratori specifici e la preparazione della prova finale. Le metodologie di insegnamento utilizzate comprendono la partecipazione a seminari ed esercitazioni, in aula o in laboratorio, lo svolgimento di progetti individuali o di gruppo, lo studio personale guidato e lo studio indipendente. La verifica del raggiungimento dei risultati di apprendimento avviene principalmente attraverso lo svolgimento di test, prove d'esame scritte o orali, esecuzione di progetti. In particolare, sono rilevanti: - per il punto 1 tutte le attivita progettuali scelte; - per i punti da 2 a 5, tutte le materie dei settori INF/01 e ING-INF/05, che vengono trattate in modo formale e approfondito, con lo scopo di fornire, oltre alle conoscenze dirette, un metodo di lavoro nell'affrontare nuove problematiche; - per tutti i punti, la prova finale. Abilità comunicative (communication skills) Il laureato magistrale: 1. è capace di comunicare in modo efficiente ed efficace anche in lingua inglese (livello B2), in forma scritta e orale, problematiche, idee, soluzioni, informazioni di natura tecnica a interlocutori specialisti e non specialisti; 2. e capace di redigere relazioni tecniche sulle attivita svolte e di presentarne sinteticamente i risultati salienti in discussioni collegiali; 3. e capace di inserirsi e coordinare proficuamente team di gestione, progettazione, collaudo e verifica delle prestazioni di sistemi, processi e applicazioni informatiche, e in particolar modo quelle che fanno uso di metodi dell'intelligenza artificiale, motivando le proprie decisioni o le proprie scelte; 4. e capace di scrivere articoli di natura tecnico/scientifica. Le abilita di comunicazione sopraelencate sono raggiunte attraverso la partecipazione ad attivita formative organizzate negli ambiti caratterizzanti e ad ulteriori attivita formative che includono laboratori specifici o tirocini, da svolgersi eventualmente in azienda, a cui possono affiancarsi altre attività mirate all'acquisizione di competenze di lavoro di gruppo e soft skills, e la preparazione della prova finale. Le metodologie di insegnamento utilizzate comprendono la partecipazione ad esercitazioni in aula o in laboratorio, lo svolgimento di progetti di gruppo e lo studio personale guidato. Tutti i corsi vengono erogati in lingua inglese e le valutazioni scritte/orali vengono eseguite anch'esse in lingua inglese. La verifica del raggiungimento dei risultati di apprendimento avviene principalmente attraverso lo svolgimento di prove d'esame scritte o orali e l'esecuzione di progetti. In particolare, le abilita sopraelencate sono verificate attraverso varie attivita progettuali obbligatorie associate a esami di profitto e attraverso il giudizio di idoneità attribuito ad attività formative dedicate. Capacità di apprendimento (learning skills) Il laureato magistrale: - e capace di mantenersi aggiornato su metodi, tecniche e strumenti orientati all'analisi dei requisiti, alla modellazione e progettazione, al collaudo e messa a punto, all'ottimizzazione delle prestazioni di sistemi e applicazioni informatiche, e in particolar modo quelle che fanno uso di metodi dell'intelligenza artificiale; - e capace di promuovere l'evoluzione delle tecnologie informatiche e dell'intelligenza artificiale e di identificare nuove necessita di informazione e formazione; - e capace di intraprendere, con un elevato grado di autonomia, studi piu avanzati negli ambiti delle discipline informatiche e dell'ingegneria dell'informazione. Al raggiungimento delle capacita di apprendere sopraelencate contribuiscono attivita formative organizzate in tutti gli ambiti disciplinari individuati nel presente ordinamento e in particolare quelle parzialmente svolte in autonomia, nonché il lavoro di tesi. Le specifiche metodologie di insegnamento utilizzate comprendono, tra l'altro, l'attivita di tutoraggio. La verifica del raggiungimento delle capacita di apprendimento e oggetto delle diverse prove d'esame previste nel corso, compresa la prova finale.

Funzione in un contesto di lavoro

Lo specialista in Intelligenza Artificiale è una figura tecnica che unisce a ottime conoscenze generali di tipo informatico competenze specifiche nell'ambito dell'intelligenza artificiale e si occupa di progettazione, sviluppo, integrazione, ingegnerizzazione e manutenzione di sistemi informatici particolarmente complessi e innovativi in tutti i contesti di utilizzo dell'intelligenza artificiale. In particolare potrà lavorare alla realizzazioni di sistemi: - esperti; - di pianificazione e ottimizzazione; - di apprendimento automatico; - di supporto alle decisioni; - per la visione artificiale; - per l'elaborazione del linguaggio naturale; - per l'automazione industriale. in vari ambiti applicativi fra cui: - Industry 4.0; - Trasporti; - Medicina; - Smart cities; - Domotica; - Sicurezza; - Divertimento e tempo libero. La figura professionale si inserisce nel contesto di lavoro in qualità di: - specialista nella ricerca in intelligenza artificiale; - specialista nella ricerca in machine learning; - docente formatore per materie in ambito IA; - analista, progettista, responsabile di progetto, ingegnere del software per progetti applicativi in ambito IA; - specialista aziendale di IA; - consulente; - responsabile dell'innovazione ICT.

Competenze associate alla funzione

Per lo svolgimento delle funzioni sopra descritte, allo specialista in intelligenza artificiale è richiesto di utilizzare competenze relative a: - identificazione, formulazione, risoluzione di problemi complessi che richiedono approcci di intelligenza artificiale in diversi ambiti applicativi, anche interdisciplinari; - applicazione delle principali tecniche di calcolo simbolico utilizzate in IA, delle principali tecniche di rappresentazione e gestione della conoscenza, dei principali e più recenti linguaggi e ambienti di programmazione, delle principali tecniche algoritmiche per IA e di ottimizzazione combinatoria per la progettazione e la realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale; - applicazione delle principali tecniche di calcolo sub-simbolico, di data mining, di machine learning e di deep learning nonché delle principali librerie esistenti in questi ambiti per la progettazione e la realizzazione di sistemi di intelligenza artificiale; - applicazione delle principali tecniche di visione artificiale e di elaborazione del linguaggio naturale; - valutazione dell'impatto di aspetti etici e legali collegati alla gestione dei dati e ai sistemi in grado di prendere decisioni autonome; - utilizzo di conoscenze di base relative agli aspetti cognitivi dei sistemi intelligenti. La funzione richiede altresì adeguate competenze relative alla capacità di auto-apprendimento e di aggiornamento continuo trasversali nonché competenze di tipo comunicativo-relazionale, organizzativo-gestionale e di programmazione, in accordo con il livello di autonomia e responsabilità assegnato, con le modalità organizzative e di lavoro adottate e con i principali interlocutori (colleghi, altri professionisti e clienti pubblici e/o privati).

Sbocchi occupazionali

Tipicamente lo specialista in intelligenza artificiale trova collocazione presso: - aziende ed enti pubblici per mansioni ad alto contenuto tecnologico informatico; - istituti di ricerca pubblici o privati; - dipartimenti di ricerca e sviluppo in grandi aziende private o in enti pubblici; - università e scuole; - società di consulenza; - startup; - ingegnere libero professionista previo superamento dell'esame di stato secondo la vigente normativa.