Questo studio fornisce un insieme completo di competenze e conoscenze per sviluppare, implementare e gestire sistemi intelligenti. Ti prepara ad affrontare le sfide tecniche ed etiche dell'intelligenza artificiale e ad applicare queste tecnologie in un'ampia varietà di contesti professionali, promuovendo l'innovazione e l'efficienza nelle organizzazioni e forma lo studente in: - Fondamenti di intelligenza artificiale: imparerai i principi fondamentali e le teorie dell'intelligenza artificiale, inclusa la storia, le principali metodologie e i concetti chiave. - Machine Learning: svilupperai competenze nelle tecniche di machine learning, come regressione, classificazione, clustering e riduzione della dimensionalità, utilizzando strumenti e linguaggi di programmazione come Python e R. - Reti neurali e Deep Learning: ti formerai nella progettazione e implementazione di reti neurali profonde, imparando a costruire e addestrare modelli complessi per compiti come riconoscimento di immagini, elaborazione del linguaggio naturale e analisi di sequenze. - Natural Language Processing (NLP): acquisirai conoscenze su tecniche e strumenti per l'analisi e la generazione del linguaggio naturale, applicando modelli per attività come traduzione automatica, sentiment analysis e chatbot. - Visione artificiale: imparerai a progettare e sviluppare sistemi di visione artificiale, lavorando su problemi come il rilevamento di oggetti, il riconoscimento facciale e l'interpretazione di immagini e video. - Robotica e intelligenza artificiale: svilupperai competenze per applicare l'intelligenza artificiale nei sistemi robotici, inclusa la navigazione autonoma, la manipolazione di oggetti e l'interazione uomo-robot. - Big Data e AI: sarai formato nella gestione di grandi volumi di dati e nell'applicazione di tecniche di intelligenza artificiale per estrarre conoscenze preziose e prendere decisioni informate. - Etica e regolamentazione nell'intelligenza artificiale: imparerai a conoscere le considerazioni etiche e le normative relative allo sviluppo e all'implementazione di sistemi di intelligenza artificiale, garantendo un uso responsabile e sostenibile della tecnologia. - Ingegneria e preelaborazione dei dati: imparerai a preparare e pulire i dati, nonché a utilizzare tecniche di ingegneria delle funzionalità per migliorare le prestazioni dei modelli di intelligenza artificiale. - Implementazione e distribuzione di modelli AI: svilupperai competenze nell'implementazione e distribuzione di modelli AI in ambienti di produzione, utilizzando framework e piattaforme AI come TensorFlow, PyTorch e AWS. - Ricerca in AI: ti formerai in metodologie di ricerca e sviluppo nel campo dell'intelligenza artificiale, contribuendo all'avanzamento della conoscenza attraverso progetti e pubblicazioni scientifiche. - Applicazioni dell'intelligenza artificiale in vari settori: imparerai ad applicare tecniche di intelligenza artificiale in diversi settori, come sanità, finanza, produzione, marketing e sicurezza, identificando opportunità per migliorare i processi e creare valore.
