PSYCHOLOGY

Università degli Studi di BOLOGNA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il programma di dottorato in Psicologia e Neuroscienze Cognitive dell'Università di Bologna mira a formare ricercatori di eccellenza. Gli obiettivi formativi includono l'acquisizione di competenze avanzate nella ricerca scientifica, sia di base che applicata, con un focus sulle neuroscienze cognitive. Il corso si concentra sulla ricerca sul campo, clinica e applicata, preparando i dottorandi a contribuire in modo significativo all'avanzamento della conoscenza nel campo della psicologia.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un'ampia gamma di attività didattiche, tra cui corsi avanzati, seminari e workshop. I dottorandi acquisiscono competenze fondamentali nella lettura critica di testi scientifici, nella scrittura di articoli scientifici, nella presentazione orale di risultati di ricerca e nell'elaborazione di dati quantitativi e qualitativi. Il programma offre due curricula: Psychological Sciences e Joint Program in Cognitive Neuroscience, permettendo agli studenti di specializzarsi in aree specifiche.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i partecipanti avranno acquisito competenze di alto livello nella progettazione e conduzione di ricerche, nell'analisi dei dati e nella comunicazione scientifica. Saranno in grado di sviluppare e applicare metodologie di ricerca avanzate, di interpretare criticamente i risultati e di contribuire attivamente alla comunità scientifica internazionale. Le competenze acquisite includono anche la capacità di lavorare in team multidisciplinari e di utilizzare strumenti tecnologici avanzati per la ricerca.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando il settore della psicologia e delle neuroscienze in diversi modi. L'analisi dei dati comportamentali e delle neuroimmagini è diventata più efficiente grazie agli algoritmi di machine learning. I sistemi di I.A. vengono utilizzati per sviluppare strumenti diagnostici più precisi, per personalizzare i trattamenti e per automatizzare alcune attività cliniche. La ricerca in psicologia beneficia dell'I.A. per simulare modelli complessi e analizzare grandi quantità di dati.

  • I laureati in psicologia e neuroscienze si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di interfacce cervello-computer, l'analisi di dati complessi per la comprensione dei disturbi mentali e la creazione di sistemi di supporto alla salute mentale basati sull'I.A.. Le sfide includono la necessità di comprendere e gestire l'etica dell'I.A., la protezione dei dati dei pazienti e la collaborazione con professionisti dell'I.A. nello sviluppo di soluzioni.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri professionisti dovranno acquisire competenze in analisi dei dati, programmazione (ad esempio, Python), e comprensione dei principi dell'I.A.. Sarà fondamentale sviluppare capacità di pensiero critico, problem-solving e comunicazione efficace per interagire con sistemi di I.A. e interpretare i risultati. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. sarà sempre più importante.

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competenze da sviluppare

Analisi dei dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas, NumPy e Matplotlib per analizzare e visualizzare dati complessi. Approfondire la conoscenza di tecniche di machine learning applicate alla psicologia.
Competenze di programmazione
Acquisire familiarità con linguaggi di programmazione come Python. Studiare le basi dell'I.A. e del machine learning, inclusi algoritmi e modelli. Approfondire la conoscenza di TensorFlow e PyTorch.
Competenze etiche e legali sull'i.a.
Studiare le implicazioni etiche dell'I.A. in psicologia, inclusi i bias algoritmici e la privacy dei dati. Comprendere le normative sulla protezione dei dati (GDPR) e le implicazioni legali dell'uso dell'I.A. in ambito sanitario.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Leggere regolarmente articoli scientifici, libri e blog sull'I.A., le neuroscienze e la psicologia. Seguire i principali esperti del settore sui social media e partecipare a webinar e conferenze.
Pratica della programmazione e dell'analisi dati
Dedica tempo regolare alla pratica della programmazione e dell'analisi dei dati, partecipando a progetti personali o collaborando a progetti di ricerca. Utilizza Kaggle per competizioni di machine learning.
Networking e collaborazione multidisciplinare
Partecipare a eventi e conferenze del settore. Collaborare con esperti di I.A., ingegneri, medici e altri professionisti per sviluppare progetti innovativi. Utilizzare LinkedIn per connettersi con professionisti del settore.

esperienze utili

Progetti di ricerca con l'i.a.
Partecipare a progetti di ricerca che utilizzano l'I.A. per analizzare dati psicologici, sviluppare strumenti diagnostici o personalizzare i trattamenti. Collaborare con centri di ricerca e università.
Stage e tirocini in aziende tecnologiche
Svolgere stage o tirocini presso aziende che sviluppano soluzioni di I.A. per la salute mentale, come Google, IBM o startup innovative. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione dell'I.A..
Corsi e certificazioni online
Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per acquisire competenze specifiche in I.A., machine learning e analisi dei dati. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore.

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