Il master AI Engineering permette di acquisire le competenze necessarie per comprendere, progettare, realizzare, gestire e correggere sistemi di Intelligenza Artificiale applicati a contesti reali, Machine Learning e applicazioni AI per dispositivi mobili.
Grazie agli insegnamenti, gli studenti avranno sviluppato le competenze per creare applicazioni AI end-to-end: dalla progettazione di chatbot e interfacce vocali all’integrazione di computer visioni e automazioni business-oriented, fino al deployment di soluzioni scalabili.
Al termine delle lezioni è previsto lo svolgimento di uno stage formativo (in un’azienda convenzionata o attraverso un project work di gruppo) in cui lo studente potrà applicare fin da subito tutte le nozioni e competenze acquisite.
Struttura del master AI Engineering
Le lezioni sono accessibili in ogni momento da qualsiasi dispositivo (computer, tablet e smartphone) grazie alla piattaforma personalizzata eCampus.
I live webinar teorico-pratici sono divisi in otto weekend (uno al mese per un totale di 128 ore), di sabato e domenica, ed approfondiscono argomenti specifici con esercitazioni correlate.
Sbocchi occupazionali
Il master AI Engineering prevede lo svolgimento di un tirocinio formativo che rispetta le esigenze di tutti i suoi studenti lavoratori e non. Per questo motivo sono previste due modalità di tirocinio di almeno 75 ore:
Tirocinio esterno: da svolgere presso un’azienda convenzionata con eCampus o aziende partner in presenza, in modalità ibrida o in smart working.
Tirocinio interno: questa tipologia è gestita completamente in modalità smart working e prevede la partecipazione di un ciclo di laboratori online introduttivi e lo svolgimento di un project work di gruppo.
Piani di studio dei master AI Engineering
| INSEGNAMENTI | SSD nuovo | SSD vecchio | CFU | ORE PRESENZA | mod erogaz |
|---|---|---|---|---|---|
| FONDAMENTI DI INFORMATICA E MODELLI MATEMATICI PER L’IA | 18 | ||||
| FONDAMENTI DI INFORMATICA | IINF-05/A | ING-INF/05 | 12 | – | e-learning |
| MODELLI MATEMATICI E STATISTICI PER L’INTELLIGENZA ARTIFICIALE | MATH-03/A | MAT/05 | 6 | – | e-learning |
| TECNOLOGIE DI GEN AI E MACHINE LEARNING | 18 | ||||
| INTRODUZIONE ALL’IA E MACHINE LEARNING | IINF-05/A | ING-INF/05 | 9 | – | e-learning |
| SISTEMI DI IA GENERATIVA | IINF-05/A | ING-INF/05 | 9 | – | e-learning |
| APPLICAZIONI E SISTEMI DI AI | 18 | ||||
| APPLICAZIONI E SISTEMI DI AI I | IINF-05/A | ING-INF/05 | 9 | 64 | webinar |
| APPLICAZIONI E SISTEMI DI AI II | IINF-05/A | ING-INF/05 | 9 | 64 | webinar |
| TIROCINIO | 3 | ||||
| PROVA FINALE | 3 |
