Intelligenza Artificiale e Ingegneria dei Dati (PISA)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di Laurea Magistrale in Intelligenza Artificiale e Ingegneria dei Dati presso l'Università di Pisa si propone di formare professionisti in grado di progettare e implementare sistemi avanzati per la gestione efficiente di grandi quantità di dati e l'estrazione di conoscenza utile, sfruttando le tecniche di I.A.. Il percorso formativo mira a sviluppare competenze approfondite sia nelle infrastrutture informatiche per la gestione intensiva dei dati, sia nei metodi di analisi dei dati e di intelligenza artificiale. Questo permette ai laureati di interagire con professionisti in diversi settori e contesti in cui è richiesta l'elaborazione dei dati, oltre a completare la loro padronanza dell'ingegneria informatica.

• Piano di studi

  Il piano di studi è strutturato per accogliere studenti con solide basi in ingegneria informatica e provenienti da altre discipline, purché posseggano una conoscenza di base della programmazione. Gli studenti in ingegneria informatica approfondiranno le discipline ingegneristiche e metodologiche; gli studenti di altre discipline completeranno le loro conoscenze delle metodologie di base dell'ingegneria informatica, inclusi sistemi operativi, reti di computer, database, algoritmi e programmazione avanzata. Il percorso formativo include materie come tecniche di ottimizzazione e teoria dei giochi, processi aziendali e imprenditorialità, database non relazionali, database distribuiti, ottimizzazione delle query, data warehouse, cloud computing e infrastrutture, gestione delle informazioni multimediali, data mining e machine learning, intelligenza computazionale e deep learning, process mining e intelligence, intelligenza artificiale simbolica, swarm e evolutionary intelligence.

• Competenze acquisite

  I laureati acquisiranno competenze avanzate nella progettazione e implementazione di sistemi di gestione dati e di intelligenza artificiale. Saranno in grado di applicare tecniche di data mining e machine learning per l'analisi dei dati, sviluppare soluzioni per la gestione di big data, e progettare sistemi intelligenti per diversi contesti applicativi. Inoltre, avranno una solida conoscenza delle infrastrutture cloud e delle metodologie di sviluppo software avanzate. Le competenze acquisite consentiranno ai laureati di affrontare le sfide del mondo del lavoro in continua evoluzione, con particolare attenzione all'innovazione tecnologica e all'analisi dei dati.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore professionale legato all'ingegneria dei dati e all'intelligenza artificiale. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e lo sviluppo di sistemi intelligenti stanno diventando elementi centrali in numerosi settori, dalla finanza alla sanità, dall'industria manifatturiera al marketing. I professionisti del settore devono ora possedere competenze avanzate in machine learning, deep learning, data mining e big data per poter competere efficacemente.

• Le opportunità per i futuri laureati sono ampie e in crescita. La domanda di data scientist, data engineer e machine learning engineer è in costante aumento. Tuttavia, le sfide sono significative: la rapida evoluzione delle tecnologie richiede un continuo aggiornamento delle competenze. I professionisti dovranno essere in grado di adattarsi a nuovi strumenti e metodologie, collaborare efficacemente con sistemi di I.A. e affrontare questioni etiche legate all'uso dei dati e dell'intelligenza artificiale.

• Per avere successo in questo mercato del lavoro, è fondamentale acquisire competenze trasversali come la capacità di problem-solving, il pensiero critico e la comunicazione efficace. La conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R, insieme all'esperienza pratica con piattaforme di cloud computing (AWS, Google Cloud, Azure) e framework di machine learning (TensorFlow, PyTorch), sarà cruciale. Inoltre, la capacità di comprendere e applicare i principi dell'etica dell'I.A. sarà sempre più richiesta.