Matematica (TORINO)

Università degli Studi di TORINO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Matematica dell'Università di Torino offre una preparazione approfondita e flessibile sia nella matematica pura che in quella applicata. L'obiettivo primario è sviluppare nei laureati una notevole capacità di astrazione e ragionamento logico-deduttivo, una grande flessibilità mentale e solide competenze nella modellizzazione matematica di problemi complessi, preparandoli a carriere nella ricerca e in ambiti professionali ad alto contenuto intellettuale.
Piano di studi
Il corso si articola in quattro curricula (Teorico, Bilanciato, Modellistico, Applicativo-Numerico) per rispondere ai diversi interessi degli studenti. Tutti i percorsi prevedono corsi istituzionali per consolidare la cultura matematica a livello specialistico e corsi avanzati su tematiche di frontiera. Vengono approfondite aree come l'Algebra, la Geometria, l'Analisi Matematica, la Probabilità, la Fisica Matematica e l'Analisi Numerica, con un'attenzione crescente alle interazioni tra la matematica e le altre scienze.
Competenze acquisite
I laureati possiedono una profonda comprensione delle strutture matematiche e la capacità di utilizzarle per descrivere la realtà. Sviluppano un rigoroso pensiero critico e l'abilità di affrontare problemi nuovi con creatività e metodo. Oltre agli sbocchi nell'insegnamento e nella ricerca accademica, queste competenze sono sempre più richieste in settori come la finanza quantitativa, la data science, la crittografia, l'ottimizzazione e la consulenza strategica.

Ogni brillante carriera inizia con una scelta consapevole

Confrontati con un esperto e scopri percorsi universitari perfettamente allineati ai tuoi talenti

Prenota orientamento

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'Intelligenza Artificiale e la matematica hanno una relazione simbiotica. Da un lato, l'I.A. moderna (in particolare il deep learning) è profondamente radicata in concetti matematici come l'algebra lineare, l'analisi, la statistica e l'ottimizzazione. Dall'altro, l'I.A. sta diventando un potente strumento per i matematici stessi. Sistemi di theorem proving assistito aiutano a verificare dimostrazioni complesse, mentre il machine learning viene usato per esplorare congetture e scoprire nuovi pattern e relazioni matematiche.
Per il matematico del futuro, le opportunità sono duplici. Può contribuire direttamente allo sviluppo dell'I.A., lavorando sui suoi fondamenti teorici (es. perché le reti neurali funzionano? Quali sono le loro garanzie di convergenza?). Oppure può applicare le proprie capacità di modellizzazione e astrazione per utilizzare l'I.A. nella soluzione di problemi complessi in altri domini. La sfida è integrare il pensiero computazionale con il tradizionale rigore dimostrativo, senza perdere la profondità concettuale.
Una solida formazione nei fondamenti matematici dell'I.A. è ormai imprescindibile. Competenze in teoria della probabilità, statistica, ottimizzazione convessa e algebra lineare numerica sono il passaporto per questo mondo. Sarà inoltre cruciale sviluppare forti abilità di programmazione (in linguaggi come Python o Julia) e la capacità di tradurre un problema astratto in una formulazione computazionalmente trattabile.

Il tuo potenziale merita la strategia giusta

Prenota una consulenza di analisi professionale dei percorsi formativi, delle competenze e le tendenze occupazionali

Verifica disponibilità

Preparati al futuro

Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.

Competenze da sviluppare

Fondamenti matematici del machine learning

Approfondire le aree della matematica che sono alla base dell'I.A. Leggere testi di riferimento come Mathematics for Machine Learning di Deisenroth, Faisal e Ong, e The Elements of Statistical Learning di Hastie, Tibshirani e Friedman.

Ottimizzazione per il 'large-scale learning'

Studiare gli algoritmi di ottimizzazione usati per addestrare le reti neurali, come la discesa del gradiente stocastico (SGD) e le sue varianti (Adam, etc.). Comprendere i concetti di ottimizzazione convessa e non convessa.

Teoria dell'informazione e topologia per l'analisi dati

Esplorare come concetti avanzati possano fornire nuove prospettive sull'analisi dati. Studiare le basi della Topological Data Analysis (TDA), che usa strumenti della topologia algebrica per trovare la forma dei dati.

Routine di successo

Risolvere problemi su Project Euler

Dedicare tempo a risolvere i problemi di Project Euler, una serie di sfide computazionali che richiedono una profonda comprensione matematica. È un eccellente allenamento per il pensiero algoritmico.

Seguire seminari di 'math+AI'

Molte università e istituti di ricerca (come l'Institute for Advanced Study) hanno serie di seminari, spesso disponibili online, dedicati all'intersezione tra matematica e intelligenza artificiale.

Esperienze utili

Stage come quantitative researcher

Cercare un tirocinio in un hedge fund quantitativo, in una banca d'investimento o nel team di ricerca di una grande azienda tecnologica. In questi ruoli la modellizzazione matematica è applicata ai massimi livelli.

Partecipare a una summer school' sui fondamenti dell'I.A.

Candidarsi per scuole estive di alto livello che si concentrano sugli aspetti teorici del machine learning. Sono eventi che riuniscono i migliori studenti e ricercatori del mondo.

Contribuire alla dimostrazione formale di un teorema

Esplorare sistemi di interactive theorem proving come Lean, Coq o Isabelle/HOL. Provare a formalizzare una semplice dimostrazione matematica. È un campo di frontiera dove matematica, logica e informatica si fondono.

Vedi info corso

Segnala un problema