The programme
This section provides a comprehensive overview of the degree programme, including details on its structure, regulations, and additional resources. It also introduces the University’s Quality Assurance system and outlines the Student Orientation services available to prospective students, aimed at guiding them in selecting the most suitable course.
Course of study in brief
The objective of the master's degree course in "Artificial Intelligence" (AI) is to train experts in artificial intelligence, capable of developing intelligent agents in a wide range of application contexts.
The course is aimed at students, graduates of science (e.g., Computer Science, Physics, Mathematics) or engineering (e.g., Computer Science, Bioengineering, Electronics, Management) degree programs, who have a solid foundation in computer science.
The need to train specialists in the fields of computer science and ICT is clear from the AlmaLaurea 2021 Report in which it is shown that computer science and ICT are the educational fields with the highest demand and the highest net income 5 years after graduation, followed immediately by degrees in Industrial and Information Engineering.
The Master's Degree in Artificial Intelligence aims to train specialists in the field of computer science (Master's Degree Class LM18) capable of developing tools, mostly software, based on the techniques and methodologies specific to Artificial Intelligence (AI). It is also widely recognized how these technologies are being characterized in the landscape of computer science and information technology as a unified corpus for methodologies employed (automatic reasoning and machine learning) and represent one of the most developing areas in the field of STEM sciences.
The main educational objective is to acquire methods and tools to develop fundamental techniques of artificial intelligence, and to design agents capable of autonomously acquiring knowledge and developing models and strategies. Possible applications include areas such as: ecology (e.g., environmental monitoring, climate change), economics (e.g., finance and insurance markets), sustainable growth (e.g., smart building, smart cities, smart grids), medicine (e.g., diagnostics, tele-medicine), product and service industries (e.g., AI-assisted programming, automatic text and speech translation, social signal processing, cybersecurity, autonomous robots, assisted and autonomous driving systems), gaming and entertainment, intelligent, social and human-centered user interfaces (Human Centered Design).
With this in mind, the course places special emphasis on issues related to the development of methods and technologies, mainly software, of artificial intelligence that are secure, reliable, fair, interpretable, i.e., capable of explaining one's decisions, according to the new paradigm of XAI ("eXplainable Artificial Intelligence"). In relation to these educational objectives, the Master's Degree Course in Artificial Intelligence proposes teachings aimed at obtaining specific skills mainly in the fields of computer science and information engineering, with an emphasis on methods and tools to develop artificial intelligence techniques, with particular reference to machine learning, intelligent agents, automatic reasoning, computer vision, knowledge representation, planning, game theory, natural language processing, logic, and the history of artificial intelligence. These teachings will be complemented by learning paths that will enable students to develop knowledge on: analytical/quantitative tools, such as methods and models of probability calculus and physics, inferential statistics, optimization techniques, and decision theory; epistemological and philosophical aspects underlying computational thinking; ethical foundations for the management of artificial intelligence technologies; legal aspects and principles concerning the regulation for the management of artificial intelligence-based technologies; and tools for the development of applications in economics and finance.
More information about, e.g., contact people and international opportunities, can also be found at the dedicated website.
Course presentation event - May 17, 2022
Here are the presentation slides of the event; below is the YouTube playlist of the speeches.
- Degree type Corsi di laurea Magistrale
- Duration 2 years
-
Part-time Study option available
Yes
- Admissions Subject to entry requirements
-
Degree class
-
S.T.E.M. course
Yes
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Ammesso al progetto PA 110 e lode
Yes
- Administrative headquarters verona
- Locations for lessons and exams Map of the Locations
- Language English
Tali conoscenze saranno coadiuvate da approfondimenti in altre discipline volte a sviluppare percorsi di apprendimento riguardanti: lo sviluppo di modelli matematici e la risoluzione di problemi di ottimizzazione; l’utilizzo di principi e fonti del diritto riguardanti la gestione di strumenti di intelligenza artificiale; lo svluppo di applicazioni in ambito economico e finanziario; la conoscenza delle basi etiche per la gestione di tecnologie di intelligenza artificiale in contesto produttivo ed in relazione all’interpretazione dei fenomeni socio-economici ad esso connessi.
Sono stati individuati, in particolare, i seguenti obiettivi formativi specifici:
• una consistente base teorica e pratica su machine learning e deep learning che fornisca allo studente le basi e lo stato dell’arte nel settore;
• una consistente base teorica e pratica su planning e scheduling, ovvero programmazione simbolica ed a vincoli che costituiscono le fondamenta dell'AI classica;
• una consistente base teorica e pratica su elementi di reinforcement learning per la progettazione di sistemi di intelligenza artificiale adattivi;
• una consistente base teorica e pratica su elementi di programmazione avanzata per AI al fine di fornire allo studente le basi per la progettazione, l’assemblaggio ed il deployment (e.g., su cloud) di architetture software finalizzate all’AI;
• una consistente base teorica e pratica su metodi per lo studio, la analisi e la valutazione della cooperazione tra agenti, in questo caso algoritmi di AI ed operatori umani;
• aspetti metodologico-operativi della matematica, della statistica, della fisica, del diritto e dell’etica, relativi ai problemi di intelligenza artificiale;
• La comprensione dell’impatto delle soluzioni di intelligenza artificiale nel contesto sociale;
• La conoscenza delle proprie responsabilità professionali ed etiche;
• La conoscenza degli strumenti cognitivi di base per l’aggiornamento continuo delle proprie conoscenze.
Tutte queste conoscenze avranno l’obiettivo di consentire alle studentesse ed agli studenti di saper sviluppare metodi, strumenti e tecnologie complessi basati sull’intelligenza artificiale in vari ambiti applicativi.
Questi obiettivi forniscono le basi culturali, scientifiche e tecniche del laureato in Artificial Intelligence e considerano le richieste emerse dall’incontro con gli stakeholder.
I corsi sono organizzati nei due anni in modo da garantire una corretta sequenzialità nell’acquisizione dei concetti. In particolare, le conoscenze relative ai fondamenti teorici dell’Intelligenza Artificiale sono fornite nei corsi del primo anno. Le consocenze più specifiche, riguardanti tecniche avanzate, specifiche applicazioni dell’Intelligenza Artificiale ed attività affini sono fornite nel secondo semestre del primo anno e nel secondo anno. L’armonizzazione dei contenuti degli insegnamenti è coadiuvata dalla presenza di laboratori che integrano diverse conoscenze e capacità applicative, e sono atti a sviluppare capacità applicative, relazionali e di team-working. I laboratori servono altresì come preparazione al tirocinio. L’armonizzazione dei contenuti è supportata dalla presenza di esami applicativi e per natura interdisciplinari. Nel secondo anno lo studente dovrà inoltre svolgere un tirocinio formativo e di orientamento.
PROFILI PROFESSIONALI
ARTIFICIAL INTELLIGENCE SPECIALIST
Funzione in un contesto di lavoro
Ricopre ruoli quale il coordinatore di progetti di intelligenza artificiale, l’analista di software con funzionalità di intelligenza artificiale, lo sviluppatore di moduli software con funzionalità di intelligenza artificiale, l’integratore di tali moduli o l’addetto alla verifica di tali moduli. In generale, l’AI Specialist assume ruoli di responsabilità nella progettazione e sviluppo di metodi e strumenti di intelligenza artificiale per realizzare sistemi capaci autonomamente di acquisire conoscenza ed elaborare modelli e strategie. Esempi di tali sistemi sono: sistemi di gestione della conoscenza e di estrazione di conoscenza da grandi quantità di dati (e.g., reti sociali, internet); sistemi di intelligenza artificiale per l'industria del cinema e dei videogiochi; sistemi di IA per estrarre, gestire e processare dati relativi al monitoraggio ambientale e cambiamenti climatici; sistemi di IA per economia e finanza; sistemi di IA per la crescita sostenibile (e.g., “smart building”, “smart cities”, “smart grids”); sistemi di IA per la medicina (e.g., diagnostica, tele-medicina); sistemi di IA per l’industria dei prodotti e dei servizi (e.g., “AI-assisted programming”, traduzione automatica del testo e del parlato, cybersecurity, robot autonomi, sistemi di guida assistita ed autonoma).
Competenze associate alla funzione
- Capacità di interagire efficacemente con gli esperti dei diversi settori applicativi, al fine di coordinare progetti relativi a software basato su intelligenza artificiale;
- Capacità di supervisionare collaboratori, coordinare e partecipare a gruppi di progetto di prodotti basati sull’AI, e di pianificare e condurre la formazione su tematiche di AI;
- Capacità di interagire efficacemente con gli esperti dei diversi settori applicativi, al fine di comprendere le specifiche esigenze di progetto relative ai moduli di AI ed alla loro interazione con gli utenti ed i processi interessati;
- Capacità di analizzare, progettare e verificare le funzionalità e le prestazioni di sistemi di Intelligenza Artificiale;
- Capacità di sviluppare tecnologie basate su intelligenza artificiale e di descrivere in modo chiaro e comprensibile le soluzioni e gli aspetti tecnici adottate utenti finali e agli organi decisionali;
- Capacità di comprendere le funzionalità richieste dai vari moduli di una applicazione di intelligenza artificiale e di integrare tali moduli in modo armonico all’interno dell’applicazione;
- Capacità di eseguire test specifici per la valutazione delle applicazione di intelligenza artificiale e la verifica di proprietà richieste per il loro utilizzo.
Sbocchi occupazionali
Le conoscenze avanzate fornite dal CdS consentono all’Artificial Intelligence Specialist di trovare occupazione presso industrie operanti negli ambiti della produzione software, imprese operanti nell'area dei multimedia, imprese di servizi e per la sicurezza, imprese operanti nella salvaguardia dell'ambiente e nel turismo, nella Pubblica Amministrazione, in imprese operanti nel commercio, distribuzione e logistica, imprese ed enti che operano in ambito sanitario, enti assicurativi o banche, in industrie per l'automazione e la robotica, oppure operare come liberi professionisti.