Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Piano Didattico

Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.
Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:

Laurea magistrale in Artificial Intelligence - Immatricolazione dal 2025/2026

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Final exam
18
E
-
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Final exam
18
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among the following (1st year: Knowledge representation, Natural language processing, HCI Intelligent interfaces - 2nd year:  AI & Cloud, Visual intelligence, Statistical learning - 1st and 2nd year: Computer Vision & Deep Learning)
6
C
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among the following (1st year: Knowledge representation, Natural language processing, HCI Intelligent interfaces - 2nd year: AI & Cloud - 1st and 2nd year: Computer Vision & Deep Learning)
6
B
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among the following (A.A. 2022/23 Quantum computing not activated; A.A. 2023/24: Complex systems not activated)
6
C
ING-INF/05
6
C
INF/01 ,ING-INF/05
6
C
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities: 3 CFU training and 3 CFU further language skill or 6 CFU training. International students (i.e. students who do not have an Italian bachelor’s degree) must compulsorily gain 3 CFU of Italian language skills (at least A2 level) and 3 CFU training.
6
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S010682

Crediti

6

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire i concetti fondamentali dei sistemi di calcolo distribuito che devono gestire grandi quantità di dati, insieme ai paradigmi di programmazione adottati da tali sistemi. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere acquisito le conoscenze necessarie per valutare le possibili alternative nella progettazione dell'analisi di grandi moli di dati, considerando i benefici e le limitazioni dei diversi approcci. Queste conoscenze consentiranno allo studente di: i) configurare sistemi paralleli di elaborazione di dati; ii) progettare soluzioni per analizzare grandi moli di dati; iii) valutare le soluzioni per l'analisi dei dati con sistemi paralleli, considerando le risorse di sistema necessarie all'analisi stessa; iv) proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dello sviluppo di analisi avanzate di grandi moli di dati.

Modalità di verifica dell’apprendimento

L'esame consiste nello svolgimento di un progetto e relativa documentazione. Obiettivo del progetto è quello di accertare la comprensione dei contenuti del corso e la capacità di applicare tali contenuti nella risoluzione di problemi. Il tema del progetto viene concordato con il docente e riguarda l'applicazione delle nozioni viste durante il corso in casi di studio specifici. Lo svolgimento del progetto include la valutazione delle prestazioni al variare delle dimensioni dell'input da analizzare, nonché la valutazione delle possibili alternative implementative. Dopo una valutazione della documentazione, è possibile sostenere una prova orale in cui viene discusso il progetto stesso.

Offerta formativa 2024/2025

ATTENZIONE: I dettagli dell'insegnamento (docente, programma, periodo di svolgimento, modalità d'esame, ecc.) saranno pubblicati nell'anno accademico in cui sar� attivato.
Puoi vedere la scheda informativa di questo insegnamento erogato in un anno accademico passato, cliccando uno dei seguenti link: