Conoscenza e comprensione.

AREA DEI FONDAMENTI MATEMATICI E FISICI
Lo studente, al termine del percorso formativo, avrà acquisito le conoscenze matematiche e analitiche fondamentali per poter formalizzare e manipolare i modelli dell'intelligenza artificiale moderna e della data analytics. In particolare, lo studente avrà acquisito le seguenti conoscenze:
- Conoscenza dei concetti e dei metodi matematici dell'analisi matematica, dell'algebra lineare, e dell'analisi numerica.
- Conoscenza dei concetti e dei metodi della fisica di base.
- Conoscenza dei metodi e dei modelli matematici per l'intelligenza artificiale moderna.

Le conoscenze e la capacità di comprensione degli argomenti trattati vengono promosse con insegnamenti dedicati ad attività formative di base aventi prevalente carattere metodologico.

AREA DEI FONDAMENTI INFORMATICI
Gli insegnamenti di quest'area formano il nucleo delle competenze informatiche, di base e caratterizzanti, fondamentali per poter sviluppare applicazioni nell'ambito dell'intelligenza artificiale moderna e della data analytics. Lo studente, al termine del percorso formativo, avrà acquisito le seguenti conoscenze:
- Conoscenza delle principali tecniche e paradigmi di programmazione e di linguaggi di programmazione
- Conoscenza dei principali metodi nella progettazione e nell'analisi di algoritmi
- Conoscenza delle architetture informatiche e dei principi del calcolo parallelo
- Conoscenza dei fondamenti teorici (computabilità, linguaggi formali) e logici dell'informatica.

Le conoscenze e la capacità di comprensione degli argomenti vengono trattati in insegnamenti dedicati ad attività formative, di base e caratterizzanti, a prevalente carattere metodologico, affiancate da attività di laboratorio.

AREA STATISTICA E GESTIONE DEI DATI
Gli insegnamenti di quest'area forniscono allo studente conoscenze sui metodi probabilistici e statistici per la gestione dell'incertezza e per l'estrazione dell'informazione e la visualizzazione dai dati, nonché dei metodi informatici per la progettazione, gestione, e analisi delle basi di dati. Lo studente, al termine del percorso formativo, avrà acquisito le seguenti conoscenze:
- conoscenza dei concetti e metodi del calcolo delle probabilità e della statistica descrittiva e inferenziale e di modelli statistici essenziali per lo sviluppo delle tecniche di data analytics;
- conoscenza dei concetti e metodi della rappresentazione e visualizzazione dei dati, e dell'estrazione dell'informazione dai dati;
- conoscenza dei concetti e metodi delle basi di dati.

Le conoscenze e la capacità di comprensione degli argomenti trattati vengono promosse con insegnamenti aventi carattere metodologico, affiancati da attività di laboratorio.

AREA INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Gli insegnamenti di quest'area forniscono allo studente conoscenze su tecniche di intelligenza artificiale sia classica che moderna, ovvero fondata su algoritmi di apprendimento automatico e metodi statistici, anche provenienti dalle tecniche di analisi dei sistemi complessi provenienti dalla fisica. Lo studente, al termine del percorso formativo, avrà acquisito le seguenti conoscenze:
- Conoscenza delle principali tecniche di intelligenza artificiale classica, con particolare riferimento alle tecniche di rappresentazione e deduzione della conoscenza e di ricerca e ottimizzazione
- Conoscenza delle metodologie e delle principali tecniche di apprendimento automatico e di ragionamento inferenziale
- Conoscenza degli strumenti di base della fisica statistica per l'analisi di sistemi complessi.

Le conoscenze e la capacità di comprensione degli argomenti trattati saranno convenute attraverso insegnamenti che prevedono anche attività progettuali e di laboratorio.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione.

AREA DEI FONDAMENTI MATEMATICI E FISICI
Lo studente, al termine del percorso formativo, sarà in grado di
- astrarre, formalizzare e modellare un problema del mondo reale con strumenti matematici.
- utilizzare gli strumenti analitici e numerici della matematica per analizzare problemi reali di complessità moderata, con specifica attenzione agli strumenti fondamentali per l'intelligenza artificiale moderna.

L'approfondimento e l'elaborazione delle conoscenze è demandato prevalentemente allo studio personale, sia di natura teorica che mediante lo svolgimento di esercizi proposti dal docente. Lo studio potrà essere supportato da valutazioni intermedie delle conoscenze acquisite, che concorreranno alla valutazione finale; essa sarà basata sulla capacità dello studente di risolvere esercizi e di produrre ragionamenti di carattere ipotetico-deduttivo.

AREA DEI FONDAMENTI INFORMATICI
Lo studente, al termine del percorso formativo, sarà in grado di:
- formalizzare un problema con gli strumenti dell'informatica
- formalizzare e implementare una soluzione algoritmica efficiente a un certo problema assegnato
sfruttare risorse computazionali ad alta prestazione per applicazioni in intelligenza artificiale
- formalizzare un problema e ragionare mediante l'uso di strumenti di logica formale.

Gli insegnamenti di quest'area prevedono modalità di apprendimento basato sia sullo studio individuale e sulla rielaborazione personale, sia sulla loro attuazione pratica basata su attività di laboratorio individuali e di gruppo.
È prevista una valutazione finale sostenuta da eventuali valutazioni intermedie.

AREA STATISTICA E GESTIONE DEI DATI
Lo studente, al termine del percorso formativo, sarà in grado di:
- formalizzare l'incertezza con gli strumenti della probabilità;
- analizzare un insieme di dati e di estrarre informazione con gli strumenti della analisi esplorativa dei dati, della statistica inferenziale e di semplici tecniche di data analytics;
- organizzare dati in modo strutturato, di progettare, implementare e interrogare basi di dati, e di estrarre informazione da esse.

Gli insegnamenti di quest'area prevedono modalità di apprendimento basate sia sullo studio individuale e sulla rielaborazione personale, sia sulla loro attuazione pratica basata su attività di laboratorio individuali e di gruppo.

AREA INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Lo studente, al termine del percorso formativo, sarà in grado di:
- utilizzare tecniche fondamentali di intelligenza artificiale in ambito di formalizzazione della conoscenza e ragionamento automatico, per risolvere problemi reali.
- applicare, in modo scientificamente corretto, strumenti di apprendimento automatico per la costruzione di modelli predittivi e per estrarre informazioni da dati.
- utilizzare gli strumenti base della fisica statistica per la descrizione e l'analisi di sistemi complessi.

Gli insegnamenti di quest'area prevedono modalità di apprendimento che coniugano lo studio individuale con le attività di laboratorio e i progetti di gruppo.

Sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati.

Sviluppatore di Sistemi di Intelligenza Artificiale
Aziende nel settore pubblico e privato che necessitino di automatizzare processi “human-like” di moderata complessità tramite tecniche informatiche, sia per l'uso interno che per fornire servizi e/o prodotti.
Libera professione come consulente per la realizzazione e manutenzione di sistemi di intelligenza artificiale.

Data Analyst e Data Manager
Aziende nel settore pubblico e privato che necessitano di analizzare o acquisire dati tramite strumenti informatici, con lo scopo di individuare o predire trend e/o regolarità, con l'obiettivo di fornire o personalizzare servizi.
Libera professione come consulente in analisi e gestione di dati.


Sviluppatore di sistemi software
Aziende del settore pubblico o privato che sviluppano o personalizzano applicazioni informatiche e strumenti software, sia per uso interno che come core business. In tale contesto il laureato sarà essenzialmente occupato nella scelta, nell'aggiornamento e nella personalizzazione degli strumenti informatici sviluppati.
Libera professione come consulente informatico e sviluppatore free-lance.

Competenze associate alla funzione.

Sviluppatore di Sistemi di Intelligenza Artificiale
Riconoscimento dei compiti richiedenti l'impiego di tecniche di intelligenza artificiale e non risolvibili efficientemente con tecniche algoritmiche tradizionali. Conoscenza dei linguaggi e degli strumenti informatici d'uso comune necessari per l'applicazione di tecniche moderne di intelligenza artificiale. Capacità di valutare le architetture hardware e software necessarie a sostenere lo svolgimento di specifici task di intelligenza artificiale. Conoscenza delle tecniche di valutazione di un sistema di intelligenza artificiale per applicazioni reali.

Data Analyst e Data Manager
Conoscenze delle tecniche statistiche di base per l'analisi e la visualizzazione di dati. Basi matematiche per lo sviluppo e l'uso di tecniche predittive a partire da dati esistenti. Conoscenza degli strumenti e delle tecnologie informatiche per la gestione, l'acquisizione e l'elaborazione di dati. Conoscenza di base delle tecniche per la gestione, l'acquisizione e l'elaborazione di grandi quantità di dati.

Sviluppatore di sistemi software
Conoscenza degli strumenti informatici, della terminologia e delle metodologie matematiche e informatiche per l'analisi dei requisiti, la progettazione dell'architettura software e degli algoritmi e la loro implementazione seguendo le moderne metodologie di sviluppo.

Funzione in contesto di lavoro.

Sviluppatore di Sistemi di Intelligenza Artificiale
Il laureato, all'interno di un team di sviluppo o come consulente nell'esercizio della libera professione, si occupa di progettare, sviluppare e attuare modelli predittivi in funzione della tecnologia esistente, e di mantenerli. Inoltre il laureato deve essere in grado di definire e gestire le infrastrutture informatiche adeguate per svolgere questi compiti.

Data Analyst e Data Manager
Il laureato, all'interno di un team di sviluppo o come consulente nell'esercizio della libera professione, si occupa della gestione e dell'analisi statistica ed algoritmica dei dati a fini predittivi o descrittivi, mediante applicazione di metodi e tecniche statistiche e tecnologie informatiche.
Il laureato è in grado di interagire con esperti del settore per individuare le metodologie adatte ad acquisire e a gestire i dati; è inoltre capace di individuare le tecnologie informatiche e i metodi statistici adeguati a sostenere l'analisi, la gestione e l'immagazzinamento dei dati, nonché la loro fruizione a scopi di analisi.


Sviluppatore di sistemi software
Attività di progettazione, sviluppo, installazione e manutenzione di sistemi software, all'interno di un gruppo di lavoro o nell'ambito della libera professione. L'attività di svolge a stretto contatto con gli utenti per stabilire i requisiti funzionali del software.

Caratteristiche della prova finale.

La prova finale consiste nella stesura e nella discussione, da parte dello studente, di un elaborato finale, concordato con un docente del Corso di Studi (relatore). Il relatore assume il ruolo di guida durante questa attività formativa. L'elaborato finale riporta l'attività svolta presso il gruppo, il laboratorio di ricerca o l'azienda scelti dallo studente con il benestare del relatore, avente come oggetto un argomento relativo a uno degli ambiti del Corso di Studi.