Artificial Intelligence & Cloud: Hands-on Innovation

Politecnico di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Master di II livello in "Artificial Intelligence & Cloud: Hands-on innovation" offerto dal Politecnico di Torino in collaborazione con Reply S.p.A., per l'anno accademico 2020/2021, si propone di formare giovani laureati all'uso delle tecnologie digitali: gestione dei dati, implementazione di tecniche di intelligenza artificiale e machine learning, utilizzo di servizi e tecniche Cloud. Il programma si concentra su Data Management, Machine Learning e Cloud, offrendo un'opportunità unica di partecipare a progetti di alto livello sotto la guida di esperti di Reply.
Piano di studi
Il programma prevede 9 corsi obbligatori (26 crediti), una specializzazione a scelta tra tre (14 crediti), un project work (250 ore, 10 crediti) e una tesi finale (250 ore, 10 crediti). Le specializzazioni includono AI: Data Management (Data Engineering & Data Science), AI: Machine Learning e Cloud. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, project work e attività di laboratorio, con un forte focus sull'applicazione pratica delle tecnologie.
Competenze acquisite
Al termine del master, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella gestione dei dati, nell'implementazione di soluzioni di I.A. e machine learning, e nell'utilizzo dei servizi Cloud. Saranno in grado di progettare, sviluppare e implementare soluzioni innovative in diversi settori, con una solida base teorica e pratica. Saranno inoltre in grado di affrontare le sfide poste dalla trasformazione digitale e di contribuire all'innovazione tecnologica.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore professionale legato all'analisi dei dati, allo sviluppo di software e all'infrastruttura cloud. L'automazione dei processi, l'ottimizzazione delle prestazioni e la creazione di nuovi modelli di business sono solo alcuni degli impatti più evidenti. Le aziende si affidano sempre più all'I.A. per prendere decisioni basate sui dati, migliorare l'esperienza dei clienti e sviluppare prodotti e servizi innovativi.
I laureati di questo master si troveranno di fronte a opportunità significative, come la progettazione e l'implementazione di sistemi di I.A. su larga scala, l'ottimizzazione delle infrastrutture cloud e lo sviluppo di soluzioni di machine learning avanzate. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, la gestione di grandi quantità di dati e la comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A.
Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze trasversali come il pensiero critico, la capacità di problem-solving e la comunicazione efficace. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici sarà fondamentale per il successo professionale.

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competenze da sviluppare

Competenze avanzate di machine learning

Approfondire le tecniche di deep learning, reti neurali generative e reinforcement learning. Studiare i modelli avanzati per la gestione di dati complessi e non strutturati. Acquisire familiarità con framework come TensorFlow e PyTorch.

Competenze di cloud computing e edge computing

Sviluppare competenze nella progettazione e gestione di infrastrutture cloud complesse (AWS, Azure, Google Cloud). Approfondire le tecnologie di edge computing per l'elaborazione dei dati in tempo reale e la gestione di dispositivi IoT.

Competenze di data engineering e data governance

Acquisire competenze nella progettazione di pipeline di dati, nella gestione di data warehouse e data lake. Studiare le normative sulla protezione dei dati (GDPR) e le pratiche di data governance.

routine di successo

Apprendimento continuo

Seguire corsi online (Coursera, edX, Udacity) e partecipare a workshop e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze dell'I.A. e del cloud computing. Dedicare tempo regolare alla lettura di pubblicazioni scientifiche e blog specializzati.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare nuove tecnologie e framework attraverso progetti personali e hackathon. Costruire prototipi di soluzioni I.A. e cloud per applicare le conoscenze acquisite e sviluppare nuove competenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori. Collaborare a progetti open source e condividere le proprie conoscenze e competenze con la comunità.

esperienze utili

Progetti di ricerca e sviluppo

Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università, centri di ricerca o aziende. Lavorare su progetti innovativi che coinvolgono l'I.A. e il cloud computing, contribuendo alla creazione di nuove soluzioni e tecnologie.

Stage e tirocini in aziende leader

Svolgere stage e tirocini presso aziende leader nel settore dell'I.A. e del cloud computing (Google, Amazon, Microsoft, Reply). Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mercato del lavoro.

Partecipazione a competizioni e hackathon

Partecipare a competizioni e hackathon per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Sviluppare soluzioni innovative e risolvere problemi reali utilizzando l'I.A. e il cloud computing.

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