Intelligenza Artificiale e Sistemi Informatici “Pietro Torasso”

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Intelligenza Artificiale e Sistemi Informatici “Pietro Torasso”

L'Intelligenza Artificiale ha acquisito una posizione centrale nella società e nei sistemi economici a livello mondiale, modificando radicalmente il nostro rapporto con i grandi temi del mondo contemporaneo: la salute, la sicurezza, i sistemi di produzione, i sistemi di trasporto, i sistemi educativi. Il ruolo dell'Intelligenza Artificiale in questi ambiti è centrale, e -in prospettiva- crescente. Al contempo la realizzazione di sistemi informatici che esprimono tale innovazione necessita di solide basi metodologiche e architetturali sia nello sviluppo del software sia nella progettazione di basi di dati.

Il percorso Intelligenza Artificiale e Sistemi Informatici “Pietro Torasso” (AI&S) recepisce i tratti fondamentali dei cambiamenti in atto, e presenta a una visione attuale e al contempo attenta all'evoluzione futura dell'Intelligenza Artificiale e dello sviluppo dei sistemi informatici. Entrambi gli elementi sono alla base della proposta formativa, aggiornata e altamente qualificante.

AI&S ha come obiettivo la formazione di professionisti particolarmente competenti nella modellazione dei dati e della conoscenza, nell’analisi dei flussi informativi e dei processi decisionali, nell’apprendimento automatico, nella risoluzione automatica di problemi o, in generale, nelle tecniche e nei modelli avanzati per la progettazione e lo sviluppo di software e basi di dati. Tali professionisti saranno capaci di ideare, progettare e sviluppare sistemi informatici (quali sistemi per il supporto delle decisioni, sistemi autonomi, sistemi multiagente, sistemi cooperativi che coinvolgono  utenti umani e linguaggio naturale) facendo ricorso alle moderne tecnologie di intelligenza artificiale e di sviluppo di sistemi software distribuiti. I laureati di questo percorso possiedono le competenze necessarie per risolvere i problemi posti dalle crescenti esigenze di integrazione e interazione tra sistemi informativi complessi, e potenzialmente eterogenei, e dei processi da essi sottesi o supportati, dalla gestione di grandi quantità di dati e di basi di conoscenza.

Il percorso pone uguale attenzione sia alla formazione metodologico-scientifica degli studenti sia alla formazione di capacità pratiche e progettuali.

Articolazione del percorso

Per raggiungere gli obiettivi didattici descritti, il curriculum si articola come mostrato nel documento.
Gli insegnamenti del Gruppo 1 "Fondamentali"  forniscono allo studente competenze fondamentali per il curriculum di intelligenza artificiale, tecniche e architetture per lo sviluppo del software e sviluppo di basi di dati avanzate. Ciascuno studente sceglierà due corsi. Il corso non scelto potrà comunque essere scelto tra i corsi del Gruppo 2:

  • Intelligenza Artificiale e Laboratorio 
  • Modelli e Architetture Avanzati di Basi di Dati
  • Tecniche e Architetture Avanzate per lo Sviluppo del Software 

Gli insegnamenti del Gruppo 2 e 3 "Caratterizzanti" consentono agli studenti di specializzare la propria formazione nel contesto delle tematiche fondamentali del curriculum:

  • Apprendimento Automatico (9 CFU)
  • Basi di Dati Multimediali (9 CFU)
  • Reti Neurali e Deep Learning (9 CFU) 
  • Tecnologie del Linguaggio Naturale (9 CFU) 
  • Agenti Intelligenti (6 CFU)   
  • Modellazione Concettuale per il web Semantico (6 CFU) 
  • Modellazione di Dati e Processi Aziendali (6 CFU) 

Ciascuno studente sceglierà tre corsi fra quelli da 9 CFU e tre corsi fra quelli da 6 CFU, caratterizzando così la propria figura professionale con competenze di intelligenza artificiale o di architettura e sviluppo del software a seconda delle inclinazioni e degli interessi.

I corsi del Gruppo 4 e del Gruppo 5 (Ampio spettro e Affini interdisciplinari, rispettivamente) permettono agli studenti di ampliare la propria preparazione, acquisendo la capacità di dialogo con esperti di altri settori, studiando da un lato aspetti avanzati di tematiche fondamentali dell’informatica e delle sue applicazioni (es. programmazione di dispositivi mobili, sicurezza), dall’altro argomenti e tematiche affini a quelle informatiche (es. matematica computazionale, fisica per applicazioni di realtà virtuale, economia):

Gruppo 4

  • Algoritmi e Complessità    
  • Elaborazione di Immagini e Visione Artificiale – Parte A
  • Modelli Concorrenti e Algoritmi distribuiti   
  • Modelli e Metodi per il Supporto alle Decisioni
  • Programmazione per Dispositivi Mobili   
  • Reti Complesse
  • Sicurezza II
     

Gruppo 5

  • Complementi di Analisi e Probabilità   
  • Economia e Gestione delle Imprese Net Based   
  • Fisica per Applicazioni di Realtà Virtuale   
  • Logica per l’Informatica   
  • Metodi Numerici   
  • Ottimizzazione Combinatoria

Infine il percorso prevede che ciascuno studente completi il proprio percorso di studi con 12 CFU a scelta (sui quali non sono posti vincoli), 3 CFU di lingua inglese e 24 CFU di prova finale.

Docenti referenti

Responsabile del percorso: Prof. Matteo Baldoni - FfM3dvWxo8eGRA62Za0]#[rE7gQhD6Qqd@DtzqYHt
Responsabile del piano di studi: Prof. Matteo Baldoni - FfM3dvWxo8eGRA62Za0]#[rE7gQhD6Qqd@DtzqYHt

Piano di Studi

Per tutte le informazioni, consulta la Guida dello studente relativa al tuo anno di iscrizione.