Artificial intelligence and machine learning

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il Master del Politecnico di Milano si propone di formare professionisti esperti nell'ambito dell'I.A. e del machine learning. Il corso fornisce una solida base sulle tecnologie più diffuse, con un focus particolare sul pensiero algoritmico, il trattamento dei dati e la statistica. L'obiettivo è quello di preparare i partecipanti a comprendere, progettare e implementare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede un primo anno dedicato alle fondamenta dell'I.A. e del machine learning, con moduli su algoritmi, analisi e visualizzazione dei dati, e statistica. Il secondo anno approfondisce tecniche avanzate di machine learning, con casi studio in Natural Language Processing, Data Mining, Cyber Security ed economia. Sono previsti anche moduli trasversali su project management, sviluppo delle soft skill e aspetti etici legati all'uso dell'I.A.

• Competenze acquisite

  Al termine del Master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nell'I.A. e nel machine learning, con capacità di analisi dei dati, progettazione di algoritmi e implementazione di soluzioni. Saranno in grado di affrontare problematiche complesse in diversi settori, applicando le tecniche apprese in modo etico e responsabile. Saranno sviluppate anche le soft skill necessarie per la gestione di progetti e la comunicazione efficace.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore professionale legato all'analisi dei dati e allo sviluppo di sistemi intelligenti. L'automazione dei processi, l'ottimizzazione delle performance e la creazione di nuove soluzioni basate sull'I.A. stanno diventando la norma. I professionisti del settore devono essere in grado di progettare, implementare e gestire sistemi complessi, collaborando con le macchine per ottenere risultati superiori.

• I laureati di questo Master avranno l'opportunità di guidare l'innovazione in diversi settori, dalla finanza alla sanità, dall'industria alla pubblica amministrazione. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di affrontare questioni etiche legate all'I.A. e di sviluppare competenze trasversali come la comunicazione e il problem-solving. La capacità di interpretare i dati e di prendere decisioni basate sull'evidenza sarà fondamentale.

• Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in programmazione (Python, R), machine learning (TensorFlow, PyTorch), cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure) e data visualization. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e la capacità di comunicare in modo efficace i risultati sono sempre più richieste.