COGNITIVE AND BRAIN SCIENCES
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Dottorato in Cognitive and Brain Sciences presso l'Università degli Studi di Trento, promosso dal CIMeC (Centro Interdipartimentale Mente/Cervello), mira a formare ricercatori di eccellenza nel campo delle scienze cognitive e del cervello. Il programma si basa su un approccio multidisciplinare, integrando competenze provenienti da diverse aree scientifiche. L'obiettivo è fornire ai dottorandi gli strumenti per comprendere i meccanismi che regolano la mente e il cervello, sia in condizioni normali che patologiche. Il corso si concentra sull'acquisizione di conoscenze avanzate e sullo sviluppo di capacità di ricerca originali e innovative.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato in quattro anni, interamente in lingua inglese, con una forte componente di attività pratica e di ricerca. I dottorandi partecipano attivamente a seminari, workshop e corsi specialistici, acquisendo competenze metodologiche e tecniche avanzate. Il curriculum include lo studio di metodologie di ricerca all'avanguardia, come fMRI, EEG, MEG, TMS e NIRS, utilizzate per l'analisi dei correlati neurali delle funzioni cognitive. È prevista la partecipazione a progetti di ricerca internazionali e la possibilità di trascorrere periodi di studio all'estero. L'ambiente è arricchito dalla presenza di numerosi post-doc e ricercatori in visita.
Competenze acquisite
I dottorandi acquisiscono competenze di alto livello nella progettazione e conduzione di ricerche nel campo delle scienze cognitive e del cervello. Saranno in grado di utilizzare le più avanzate metodologie di ricerca, analizzare dati complessi e interpretare i risultati. Il corso sviluppa capacità di pensiero critico, problem solving e comunicazione scientifica. I dottorandi imparano a lavorare in team multidisciplinari e a presentare i risultati delle proprie ricerche in contesti nazionali e internazionali. Acquisiranno una solida preparazione per intraprendere una carriera accademica o professionale nel settore della ricerca scientifica.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta rivoluzionando il settore delle neuroscienze e delle scienze cognitive. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per l'interpretazione di immagini di risonanza magnetica (fMRI) e elettroencefalogrammi (EEG), e lo sviluppo di interfacce cervello-computer (BCI) sono solo alcuni esempi. L'I.A. sta accelerando la ricerca, consentendo di analizzare grandi quantità di dati e di identificare pattern complessi che sarebbero impossibili da individuare manualmente. Questo porta a una comprensione più profonda del funzionamento del cervello e delle patologie neurologiche e psichiatriche.
I laureati in Cognitive and Brain Sciences si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare algoritmi di I.A. per la diagnosi e il trattamento di malattie neurologiche, o di progettare BCI per migliorare la qualità della vita di persone con disabilità. Le sfide includono la necessità di acquisire competenze in I.A. e data science, e di collaborare con esperti di informatica e ingegneria. Sarà fondamentale sviluppare una solida comprensione dei principi etici legati all'utilizzo dell'I.A. in ambito sanitario e di ricerca.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri professionisti dovranno acquisire competenze in programmazione (Python, R), machine learning, analisi di dati e neuroinformatica. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di adattarsi ai rapidi cambiamenti tecnologici sarà cruciale per il successo.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Programmazione in python e r
Acquisire familiarità con Python e R, i linguaggi di programmazione più utilizzati nell'analisi dei dati e nell'I.A.. Imparare a utilizzare librerie come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn per lo sviluppo di modelli di machine learning.Machine learning e deep learning
Approfondire le basi del machine learning e del deep learning. Studiare algoritmi di classificazione, regressione, clustering e reti neurali. Seguire corsi online (ad esempio, su Coursera o edX) e leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet.Neuroinformatica e analisi di dati neurali
Acquisire competenze nell'analisi di dati provenienti da tecniche di neuroimaging (fMRI, EEG, MEG). Studiare modelli computazionali del cervello e utilizzare strumenti di neuroinformatica. Approfondire la conoscenza di database e strumenti per la gestione e l'analisi di dati neuroscientifici.routine di successo
Lettura costante di pubblicazioni scientifiche
Seguire regolarmente le principali riviste scientifiche del settore (ad esempio, Nature Neuroscience, Neuron, Science). Leggere articoli di ricerca per rimanere aggiornati sulle ultime scoperte e tendenze.Partecipazione a conferenze e workshop
Partecipare a conferenze e workshop nazionali e internazionali per presentare i propri lavori, fare networking e apprendere dalle esperienze di altri ricercatori. Seguire eventi come OHBM (Organization for Human Brain Mapping) e SfN (Society for Neuroscience).Sperimentazione e apprendimento continuo
Sperimentare nuove tecniche e approcci, e non aver paura di sbagliare. L'apprendimento continuo è fondamentale in un campo in rapida evoluzione come l'I.A. e le neuroscienze. Sfruttare le risorse online, come YouTube e GitHub, per imparare nuove competenze.esperienze utili
Progetti di ricerca interdisciplinari
Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano diverse discipline (ad esempio, neuroscienze, informatica, ingegneria). Questo permette di acquisire una visione più ampia e di sviluppare competenze trasversali.Stage e collaborazioni con aziende
Svolgere stage in aziende che si occupano di I.A. applicata alle neuroscienze (ad esempio, aziende che sviluppano BCI o software per l'analisi di dati neurali). Collaborare con aziende per progetti di ricerca applicata.Pubblicazioni scientifiche e presentazioni a conferenze
Pubblicare articoli scientifici su riviste internazionali e presentare i risultati delle proprie ricerche a conferenze. Questo permette di acquisire visibilità e di costruire una rete di contatti nel settore.Segnala un problema
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