Scienze del patrimonio audiovisivo e dell'educazione ai media (GORIZIA)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di laurea magistrale in Scienze del patrimonio audiovisivo e dell'educazione ai media dell'Università degli Studi di Udine, in collaborazione con diverse università internazionali, mira a formare professionisti capaci di operare nel campo della tutela e valorizzazione del patrimonio cinematografico e audiovisivo, nonché nell'ambito dell'educazione ai media. Il corso si focalizza sulla convergenza tra le pratiche patrimoniali, educative e comunicative dei media, offrendo una solida base teorico-metodologica e storico-critica, insieme a competenze pratiche avanzate. L'obiettivo è preparare figure professionali in grado di gestire progetti di conservazione, restauro, diffusione e didattica, sia nel settore pubblico che privato.
Piano di studi
Il piano di studi prevede due curricula specifici: uno dedicato al patrimonio audiovisivo e l'altro all'educazione ai media. Il corso offre anche un percorso internazionale (International Master in Cinema Studies - IMACS), con rilascio di un titolo congiunto o multiplo. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, laboratori pratici, tirocini e progetti di tesi. I laboratori dell'università sono all'avanguardia e coprono l'intero processo creativo e produttivo del settore, dalla progettazione alla postproduzione digitale, garantendo un costante aggiornamento scientifico e professionale.
Competenze acquisite
I laureati acquisiranno competenze avanzate nella conservazione, restauro e diffusione del patrimonio audiovisivo, nella progettazione e gestione di progetti educativi e formativi legati ai media, e nell'utilizzo delle tecnologie digitali per la comunicazione e l'apprendimento. Saranno in grado di operare con funzioni di alto livello organizzativo in contesti museali, archivistici, editoriali e di ricerca scientifica. Le competenze includono anche la capacità di analisi critica, la conoscenza delle normative di settore e la gestione di progetti complessi.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore del patrimonio audiovisivo e dell'educazione ai media. L'automazione dei processi di restauro e conservazione, l'analisi automatica di grandi quantità di dati per la catalogazione e l'archiviazione, e la creazione di contenuti multimediali interattivi basati sull'I.A. stanno diventando sempre più comuni. L'I.A. facilita anche la personalizzazione dell'apprendimento e la creazione di esperienze educative immersive.
Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici: dalla gestione di archivi digitali avanzati all'utilizzo di strumenti di I.A. per la creazione di contenuti educativi innovativi. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di sviluppare una comprensione critica delle implicazioni etiche e sociali dell'I.A. nel settore culturale e educativo. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di interpretare i risultati delle analisi automatizzate sarà fondamentale.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la capacità di programmazione di base, la conoscenza delle piattaforme di I.A. per l'analisi dei dati e la creazione di contenuti, e la comprensione dei principi di machine learning. Sarà inoltre importante sviluppare competenze nella gestione dei dati, nella cybersecurity e nella comunicazione efficace dei risultati dell'analisi. La capacità di valutare criticamente l'impatto dell'I.A. sulla cultura e sulla società sarà un valore aggiunto.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Comprensione dei principi di machine learning
Acquisire una solida base sui concetti fondamentali del machine learning, inclusi algoritmi di classificazione, regressione, clustering e reti neurali. Approfondire la conoscenza dei modelli di deep learning applicati all'analisi di immagini e video.Competenze di data literacy
Imparare a raccogliere, pulire, analizzare e interpretare dati. Sviluppare la capacità di utilizzare strumenti di visualizzazione dei dati per comunicare efficacemente i risultati delle analisi. Approfondire la conoscenza delle tecniche di data storytelling.Competenze di programmazione (python)
Acquisire familiarità con il linguaggio Python e le librerie specifiche per l'analisi dei dati e l'I.A., come TensorFlow e PyTorch. Saper scrivere codice per automatizzare processi, analizzare dati e sviluppare prototipi di applicazioni di I.A.routine di successo
Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog, riviste specializzate e pubblicazioni scientifiche per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi nel campo dell'I.A. e del patrimonio audiovisivo. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar e conferenze.Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare attivamente con strumenti e piattaforme di I.A. per la creazione di contenuti e l'analisi dei dati. Realizzare progetti personali e partecipare a hackathon per sviluppare competenze pratiche e costruire un portfolio.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e conferenze del settore per entrare in contatto con professionisti e ricercatori. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo con università, aziende e istituzioni culturali.esperienze utili
Tirocini e stage in contesti innovativi
Effettuare tirocini e stage presso archivi digitali, musei, aziende tecnologiche e istituzioni culturali che utilizzano l'I.A. per la conservazione, il restauro e la diffusione del patrimonio audiovisivo. Cercare opportunità in aziende che sviluppano software e piattaforme per l'educazione ai media.Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare a progetti di ricerca universitari o aziendali che esplorano l'applicazione dell'I.A. nel campo del patrimonio audiovisivo e dell'educazione ai media. Contribuire alla stesura di articoli scientifici e presentazioni a conferenze.Formazione continua e certificazioni
Seguire corsi di formazione e ottenere certificazioni in aree specifiche dell'I.A., come machine learning, data science e cloud computing (es. AWS, Google Cloud). Partecipare a workshop e masterclass per approfondire le competenze pratiche.Segnala un problema
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