Obiettivi formativi specifici Magistrale

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L'obiettivo del Corso di Laurea Magistrale in Informatica Applicata (Machine Learning e Big Data) è la creazione di figure professionali e scientifiche con competenze approfondite e critiche nel campo delle metodologie, delle tecniche e degli strumenti dell'Informatica e nell'applicazione di questi a contesti applicativi reali, nonché la formazione di figure in grado favorire lo sviluppo e l’implementazione di innovazioni legate all’ICT e la nascita di start-up innovative. 

Nel corso vengono, in particolare, approfondite le tematiche del Machine Learning e Big Data. La disciplina scientifica del Machine Learning si concentra sullo sviluppo di algoritmi per trovare modelli o fare previsioni da dati empirici. Nel curriculum Innovation, poi, tali conoscenze sono orientate allo sviluppo e gestione delle innovazioni. 

Gli obiettivi del programma sono: 

  • preparare gli studenti per una carriera gratificante nell'informatica e nella tecnologia dell'informazione in generale; 
  • fornire agli studenti una comprensione critica delle tendenze emergenti e della ricerca, nonché una consapevolezza di come queste tecniche possano essere adattate nelle applicazioni industriali; 
  • fornire agli studenti un'esperienza pratica in modo che possano apprezzare le esigenze degli utenti finali della tecnologia e affrontare i problemi relativi alla progettazione e alla successiva gestione e alle prestazioni del software distribuito su larga scala; 
  • offrire agli studenti l'opportunità di acquisire competenze in tecniche aggiornate che portano a capacità professionali avanzate; 
  • offrire agli studenti l'opportunità di prepararsi per gli studi di dottorato di ricerca di base ed industriale; 
  • favorire la formazione, negli studenti, della capacità di individuare e progettare innovazioni e creare nuove opportunità di business connesse al loro specifico ambito di competenza. 

Descrizione del percorso formativo 

Tutti gli insegnamenti del percorso formativo e le loro corrispettive verifiche di profitto sono interamente erogati in lingua inglese. In sintesi, il percorso formativo del CdS si articola su tre aree: 

  • Area dell'Informatica Avanzata, con riferimento ai suoi contenuti tecnico-scientifici e ai suoi aspetti metodologici; 
  • Area Scientifica di supporto, con riferimento agli strumenti scientifici e metodologici necessari per operare e progettare applicazioni informatiche innovative; 
  • Area di Specializzazione, con riferimento alle pratiche ed alle tecnologie più importanti nei diversi settori specialistici dell'informatica. 

Il programma inizia con corsi obbligatori di apprendimento automatico, intelligenza artificiale, un corso avanzato di apprendimento automatico e metodologia di ricerca, che forniscono un'introduzione e solide basi sul campo. Gli studenti hanno la possibilità di seguire più corsi teorici di base in matematica applicata, statistica e apprendimento automatico. Di particolare interesse per molti sarà la possibilità di conoscere e comprendere in dettaglio il campo del deep learning attraverso diversi corsi all'avanguardia. 

I corsi prevedono, di norma, lo sviluppo di progetti che permettono allo studente di confrontarsi direttamente con gli strumenti informatici più avanzati e con la risoluzione di problemi, anche con riferimento al cloud computing, al computing & software design ed alle implicazioni dell’IoT. Tutte le attività sopra esposte permettono agli studenti di interagire con i docenti del corso di Laurea per lo sviluppo di ricerche nelle varie tematiche dell'Informatica. 

I corsi descriveranno come l'apprendimento automatico viene utilizzato per risolvere problemi in particolari domini applicativi come la visione artificiale, il recupero di informazioni, l'elaborazione del parlato e del linguaggio, la biologia computazionale e la robotica. 

Il programma ha corsi opzionali che possono essere scelti tra una adeguata gamma di corsi per specializzare ulteriormente nel campo di interesse o estendere le conoscenze a nuove aree nell'ambito dell'apprendimento automatico.