Cognitive Science - Scienze Cognitive (ROVERETO)

Università degli Studi di TRENTO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Scienze Cognitive presso l'Università di Trento, offerto dal Centro Interdipartimentale Mente/Cervello, mira a fornire agli studenti una solida base di conoscenze teoriche e metodologiche avanzate nelle neuroscienze cognitive e nella linguistica computazionale. L'approccio è interdisciplinare, focalizzato sullo studio del sistema mente-cervello. Il programma, interamente in inglese, offre due percorsi specifici: Cognitive Neuroscience (CN) e Language and Multimodal Interaction (LMI). Il corso si distingue per la stretta relazione tra didattica e ricerca, e per la costante interazione tra approcci biologici, cognitivi e computazionali nello studio della mente e del linguaggio.
Piano di studi
Il percorso CN include corsi di neuroscienze cognitive, neurobiologia, statistica, metodologie sperimentali, programmazione informatica e analisi di dati. Il percorso LMI combina corsi introduttivi di informatica con corsi avanzati di linguistica formale e computazionale. Entrambi i percorsi prevedono attività di ricerca e l'accesso a laboratori all'avanguardia, con tecniche come fMRI, TMS, MEG, tDCS, EEG, monitoraggio oculare, psicofisica e modellizzazione computazionale. Il programma include anche lo sviluppo di reti neurali artificiali (deep learning). Il Master fa parte di un programma congiunto con la SISSA di Trieste ed è membro del programma Erasmus Mundus in Language and Communication Technologies (EMLCT).
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiscono competenze avanzate nella ricerca scientifica, applicabili in diversi contesti professionali. Il corso fornisce una solida preparazione per la ricerca, grazie alla presenza di docenti e ricercatori internazionali. Le competenze includono l'utilizzo di tecniche di ricerca all'avanguardia, l'analisi di dati complessi e la modellizzazione computazionale. I laureati saranno in grado di comprendere e applicare i principi delle neuroscienze cognitive e della linguistica computazionale, con particolare attenzione all'interazione tra mente, cervello e linguaggio. Le competenze acquisite sono utili per la ricerca, ma anche per l'applicazione pratica in diversi ambiti professionali.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore delle scienze cognitive, automatizzando l'analisi di dati complessi, migliorando la modellizzazione computazionale e aprendo nuove frontiere nella comprensione del cervello e del linguaggio. Le reti neurali profonde (deep learning) e altre tecniche di I.A. stanno rivoluzionando la ricerca, permettendo di analizzare grandi quantità di dati provenienti da fMRI, EEG e altri strumenti di neuroimmagine con una precisione senza precedenti. L'I.A. sta anche facilitando lo sviluppo di interfacce cervello-computer (BCI) e di sistemi di interazione uomo-macchina (HCI) sempre più sofisticati.
I laureati in Scienze Cognitive si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare sistemi di I.A. in grado di simulare processi cognitivi, di progettare interfacce più intuitive e di contribuire alla comprensione delle malattie neurologiche e psichiatriche. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai progressi tecnologici, di collaborare con esperti di I.A. e di affrontare questioni etiche legate all'uso dell'I.A. nel campo della salute mentale e della neuroscienza. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di comunicare efficacemente con i modelli di I.A. sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in programmazione, analisi di dati e modellizzazione computazionale. Sarà essenziale sviluppare una solida comprensione dei principi dell'I.A., del machine learning e del deep learning. Inoltre, la capacità di lavorare in team multidisciplinari, di comunicare efficacemente i risultati della ricerca e di affrontare questioni etiche sarà cruciale. La conoscenza delle tecniche di neuroimmagine e di stimolazione cerebrale, insieme alla capacità di sviluppare e valutare modelli computazionali, rappresenterà un vantaggio competitivo significativo.

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competenze da sviluppare

Programmazione avanzata in python e r

Acquisire una solida conoscenza dei linguaggi Python e R, fondamentali per l'analisi di dati e la modellizzazione computazionale. Approfondire l'uso di librerie specifiche per l'I.A., come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Praticare regolarmente la scrittura di codice e la risoluzione di problemi complessi.

Competenze di deep learning e reti neurali

Studiare i fondamenti del deep learning e delle reti neurali, comprendendo le diverse architetture (CNN, RNN, Transformer) e le loro applicazioni. Sperimentare con diversi dataset e modelli, partecipando a progetti di ricerca e competizioni di machine learning. Approfondire la comprensione dei modelli di I.A. interpretabili.

Analisi di dati complessi e big data

Acquisire competenze nell'analisi di big data, utilizzando strumenti come Spark e Hadoop. Imparare a gestire e analizzare dati provenienti da diverse fonti, inclusi dati di neuroimmagine (fMRI, EEG) e dati comportamentali. Approfondire le tecniche di visualizzazione dei dati e di comunicazione dei risultati.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Leggere regolarmente articoli scientifici, blog e pubblicazioni nel campo dell'I.A., delle neuroscienze e della cognizione. Seguire i principali ricercatori e le aziende leader nel settore. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze.

Pratica e sperimentazione continua

Sperimentare con nuovi strumenti e tecniche di I.A., partecipando a progetti pratici e sviluppando prototipi. Dedicare tempo alla pratica della programmazione e all'analisi di dati. Partecipare a competizioni di machine learning e a hackathon per mettere in pratica le proprie competenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi e conferenze nel settore, creando una rete di contatti con ricercatori, professionisti e aziende. Collaborare con altri studenti e ricercatori su progetti di ricerca. Utilizzare piattaforme come LinkedIn per connettersi con professionisti del settore.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende e laboratori di ricerca

Svolgere stage e tirocini presso aziende che sviluppano I.A. applicata alla cognizione, o presso laboratori di ricerca che si occupano di neuroscienze e linguistica computazionale. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione delle proprie competenze in contesti reali.

Progetti di ricerca interdisciplinari

Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano diverse discipline, come neuroscienze, informatica, psicologia e linguistica. Imparare a collaborare con esperti di diversi settori e a comunicare i risultati della ricerca in modo efficace.

Partecipazione a conferenze e workshop internazionali

Partecipare a conferenze e workshop internazionali nel campo dell'I.A., delle neuroscienze e della cognizione. Presentare i propri lavori e interagire con esperti del settore. Approfondire le ultime tendenze e le nuove tecnologie.

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