Processi Cognitivi e Tecnologie (ROMA)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Processi Cognitivi e Tecnologie presso l'Università Telematica Internazionale UNINETTUNO si propone di fornire una solida preparazione teorica e metodologica nell'ambito della Psicologia applicata alle tecnologie. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di comprendere e affrontare i fenomeni psicologici emergenti nei nuovi scenari di interazione uomo-macchina e nei contesti di intervento psico-sociale. Il corso adotta un approccio interdisciplinare, integrando le conoscenze socio-cognitive, cliniche e delle neuroscienze con le tecnologie, per una migliore comprensione dell'agire umano.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche quali l'interazione uomo-macchina, le comunicazioni sociali tecnologicamente mediate, e il ruolo delle tecnologie a supporto della persona. La didattica è prevalentemente telematica e multimediale, con l'utilizzo di piattaforme online e strumenti interattivi per favorire l'apprendimento. Sono previste attività di laboratorio, seminari e project work per l'applicazione pratica delle conoscenze acquisite.
Competenze acquisite
Al termine del percorso formativo, gli studenti avranno acquisito competenze di analisi e co-progettazione, utilizzabili in diversi ambiti: formativo, sociale, organizzativo e clinico. Saranno in grado di progettare e valutare interventi che contemplano l'uso delle tecnologie in contesti educativi e organizzativi, promuovendo lo sviluppo di competenze e conoscenze. Saranno inoltre in grado di operare in contesti socio-comunicativi, promuovendo la sicurezza degli scambi in rete, e in contesti clinici, contribuendo al benessere e alla riduzione del rischio psico-patologico.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della psicologia e delle tecnologie, introducendo nuove metodologie di analisi e intervento. L'automazione dei processi di analisi dei dati, l'utilizzo di algoritmi per la diagnosi e il trattamento, e lo sviluppo di chatbot per il supporto psicologico sono solo alcuni esempi. L'I.A. permette di personalizzare gli interventi, di raggiungere un numero maggiore di persone e di raccogliere dati in modo più efficiente, aprendo nuove frontiere per la ricerca e la pratica clinica.
Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici. Saranno richiesti professionisti capaci di integrare le competenze psicologiche con quelle tecnologiche, in grado di progettare e valutare interventi basati sull'I.A., e di comprendere le implicazioni etiche e sociali di queste nuove tecnologie. Le sfide includono la necessità di mantenere un approccio critico e umano, evitando la completa dipendenza dagli algoritmi e garantendo la privacy e la sicurezza dei dati.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza dei linguaggi di programmazione (come Python), la capacità di analizzare e interpretare i dati, la comprensione dei principi di machine learning e deep learning, e la capacità di collaborare con team multidisciplinari. È fondamentale sviluppare anche competenze di comunicazione e problem-solving per affrontare le sfide del mercato del lavoro influenzato dall'I.A.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze di programmazione e data science
Acquisire familiarità con Python, R e altri linguaggi di programmazione utilizzati nell'analisi dei dati e nello sviluppo di applicazioni di I.A.. Studiare i concetti di machine learning e deep learning, e imparare a utilizzare librerie come TensorFlow e PyTorch.Competenze di analisi e interpretazione dei dati
Sviluppare la capacità di raccogliere, pulire, analizzare e interpretare grandi quantità di dati. Imparare a utilizzare strumenti di data visualization per comunicare efficacemente i risultati. Comprendere i principi di statistica e probabilità.Competenze di etica e responsabilità nell'i.a.
Approfondire le implicazioni etiche dell'I.A., come la privacy, il bias algoritmico e la responsabilità. Studiare i principi di I.A. responsabile e imparare a progettare sistemi di I.A. che siano equi, trasparenti e affidabili.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche nel campo dell'I.A., della psicologia e delle tecnologie. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi.Pratica e sperimentazione
Sperimentare con strumenti e piattaforme di I.A., come Google Cloud AI, AWS SageMaker, e creare progetti personali per applicare le conoscenze acquisite. Partecipare a hackathon e competizioni di data science.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e conferenze del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori, e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo. Costruire una rete di contatti solida e diversificata.esperienze utili
Tirocini e stage in aziende tecnologiche
Svolgere tirocini e stage in aziende che sviluppano o utilizzano I.A. per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mercato del lavoro. Focalizzarsi su aziende che operano nel settore della salute mentale, dell'educazione o della ricerca.Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca, focalizzandosi sull'applicazione dell'I.A. alla psicologia. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.Formazione continua e certificazioni
Seguire corsi di formazione e ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A., come le certificazioni di Google, AWS o Microsoft. Continuare ad aggiornare le proprie competenze per rimanere competitivi.Segnala un problema
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