Il corso di laurea in Intelligenza Artificiale e Data Analytics è strutturato in un unico curriculum.
Più in dettaglio il percorso formativo si articola con insegnamenti in quattro aree:
- area dei fondamenti matematico-fisici, che comprende insegnamenti di matematica e di fisica, per fornire gli strumenti analitici fondamentali per la comprensione delle tecniche moderne di intelligenza artificiale e di data analytics e per lo sviluppo delle capacità di formalizzazione e di astrazione;
- area dei fondamenti Informatici, che comprende insegnamenti sui concetti fondamentali delle discipline informatiche, sia tecnologici che teorico-metodologici;
- area della statistica e della gestione dei dati, che include insegnamenti sui fondamenti probabilistici e statistici della data analytics e dell'intelligenza artificiale e sulle tecnologie e metodologie informatiche per la gestione dei dati;
- area dell'intelligenza artificiale, che consiste di insegnamenti più specifici sull'intelligenza artificiale, sia classica che moderna, con un focus particolare alle tecniche di apprendimento automatico.
Il percorso formativo si articola nei tre anni iniziando dai corsi fondamentali nelle aree matematico-fisica e dei fondamenti informatici, per arrivare ad affrontare al terzo anno gli insegnamenti più specifici negli ambiti dell'intelligenza artificiale e della data analytics.
Nel terzo anno lo studente potrà scegliere liberamente insegnamenti per 12 CFU (usualmente due insegnamenti) per completare e specializzare la propria formazione su temi di interesse personale. Gli insegnamenti potranno essere scelti tra quelli attivati per il Corso di Studi o, previa approvazione del piano di studi, tra tutti quelli attivati presso l'Ateneo.
Il piano di studi di seguito presentato si riferisce al piano di studi in vigore a partire dall'A.A. 2024-25. Per i piani di studio in vigire negli anni precedenti si faccia riferimento alla guida dello studente.
I Anno (60 CFU)
Insegnamento | Settore | TAF | CFU |
Analisi Matematica I | MAT/05 | A | 10 |
Algebra Lineare ed Elementi di Geometria | MAT/03 | A | 6 |
Introduzione alla Programmazione e Laboratorio | INF/01 | A | 15 |
Data Analytics | SECS-S/01 | C | 6 |
Analisi Matematica II | MAT/05 | A | 8 |
Architetture degli Elaboratori e Sistemi Operativi | INF/01 | A | 9 |
Calcolo delle Probabilità | MAT/06 | A | 6 |
II Anno (60 CFU)
Insegnamento | Settore | TAF | CFU |
Programmazione Avanzata e Parallela | INF/01 | B | 9 |
Basi di Dati | INF/01 | B | 9 |
Inferenza Statistica | SECS-S/01 | C | 9 |
Algoritmi e Strutture Dati | INF/01 | B | 6 |
Algoritmi di Ottimizzazione | MAT/09 | C | 6 |
Computabilità, Complessità e Logica | INF/01 | B | 9 |
Lingua Inglese | E | 3 | |
Introduzione alla Fisica | FIS/01 | A | 9 |
III Anno (60 CFU)
Insegnamento | Settore | TAF | CFU |
Metodi e modelli Matematici per l'Intelligenza Artificiale | MAT/05 | A | 6 |
Analisi Numerica | MAT/08 | C | 6 |
Introduzione al Machine Learning | INF/01 | B | 12 |
Introduzione all’Intelligenza Artificiale | INF/01 | B | 9 |
Teoria dell'informazione e sistemi complessi | FIS/02,INF/01 | B-C | 9 |
Aspetti etici, sociali e legali dell’Intelligenza Artificiale |
M-FIL/03,SPS/07,IUS/01 |
B | 3 |
Esami a scelta | D | 12 | |
Esame finale | 3 |