Informatica (MILANO)

Università degli Studi di MILANO-BICOCCA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Informatica dell'Università degli Studi di Milano-Bicocca mira a fornire una solida preparazione culturale e metodologica nelle discipline informatiche, ingegneristiche e matematiche. Il corso si distingue per una forte componente tecnologica e progettuale, arricchita da strutture concettuali e metodologiche che affondano le radici nella tradizione delle scienze matematiche, fisiche e naturali, oltre che nella tradizione umanistica e socio-economica. L'obiettivo è formare professionisti capaci di affrontare le sfide del mondo del lavoro, con unattenzione particolare alla ricerca e all'innovazione.
Piano di studi
Il piano di studi prevede 12 esami per un totale di 84 CFU, oltre ad attività formative che contribuiscono all'acquisizione dei restanti crediti. Il corso offre insegnamenti tenuti in lingua inglese, tra cui Advanced Machine Learning, Artificial Intelligence, Cloud Computing e Data and Computational Biology. È previsto un programma di studi congiunto con l'Université de Nice Sophia Antipolis e l'Università della Svizzera Italiana per il conseguimento della doppia laurea.
Competenze acquisite
I laureati magistrali in Informatica acquisiranno competenze avanzate in diversi ambiti, tra cui l'I.A., il machine learning, il cloud computing e l'analisi dei dati. Saranno in grado di progettare, sviluppare e gestire sistemi informatici complessi, con una solida base metodologica e la capacità di applicare le proprie conoscenze in contesti applicativi trasversali. Il corso prepara anche all'iscrizione alla sezione A dell'albo professionale degli Ingegneri dell'Informazione.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'informatica, automatizzando processi, ottimizzando flussi di lavoro e creando nuove opportunità. Le aziende si affidano sempre più all'I.A. per l'analisi dei dati, lo sviluppo di software intelligenti e la gestione di infrastrutture complesse. Questo porta a una crescente domanda di professionisti con competenze avanzate in machine learning, deep learning e intelligenza artificiale generativa.
I futuri laureati in Informatica si troveranno di fronte a sfide e opportunità significative. Da un lato, l'automazione potrebbe rendere obsolete alcune mansioni tradizionali. Dall'altro, si aprono nuove prospettive per la creazione di soluzioni innovative, la progettazione di sistemi intelligenti e la gestione di dati complessi. La capacità di collaborare con l'I.A., di interpretare i risultati e di sviluppare nuove applicazioni sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche, come la programmazione in Python, la conoscenza di framework come TensorFlow e PyTorch, e la capacità di lavorare con grandi quantità di dati. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace, per interagire con team multidisciplinari e comprendere le implicazioni etiche dell'I.A.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Machine learning avanzato

Approfondire le tecniche di deep learning, reti neurali e algoritmi di apprendimento per rinforzo. Studiare le applicazioni pratiche in diversi settori, come la visione artificiale e il natural language processing.

Intelligenza artificiale generativa

Acquisire familiarità con i modelli di I.A. generativa (es. GPT-4, DALL-E) e le loro applicazioni. Comprendere i principi di funzionamento e le implicazioni etiche.

Cloud computing e edge computing

Sviluppare competenze nella gestione di infrastrutture cloud (AWS, Google Cloud, Azure) e nell'implementazione di soluzioni di edge computing per l'elaborazione dei dati in tempo reale.

Etica e responsabilità dell'i.a.

Studiare le implicazioni etiche dell'I.A., la privacy dei dati, i bias algoritmici e la responsabilità sociale delle aziende che sviluppano e utilizzano l'I.A.

routine di successo

Apprendimento continuo

Seguire corsi online (Coursera, edX, Udacity), leggere pubblicazioni scientifiche e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze dell'I.A.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare nuove tecnologie e framework, creare prototipi di applicazioni I.A. e partecipare a hackathon per mettere in pratica le proprie conoscenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori, e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo.

esperienze utili

Progetti di ricerca

Partecipare a progetti di ricerca universitari o industriali, focalizzati su I.A., machine learning e analisi dei dati. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.

Stage e tirocini

Svolgere stage e tirocini presso aziende che sviluppano soluzioni di I.A., per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mondo del lavoro.