Questo corso punta a formare figure altamente specializzate nel Machine Learning e nella gestione dei Big Data: abilità teoriche e pratiche per progettare, implementare e valutare soluzioni basate su apprendimento automatico per l'analisi di grandi moli di dati. Offre attività di laboratorio, collaborazioni con centri di ricerca e aziende, e fornisce competenze su strumenti e framework (es. TensorFlow, Python) per applicazioni in R&S, telecomunicazioni, banche, assicurazioni e imprese che lavorano con dati su larga scala. Durata biennale, orientamento pratico e professionale con possibilità di stage e tesi applicativa.
Contenuto della Laurea Magistrale
La Laurea Magistrale in breve
Il corso forma figure in grado di progettare e sviluppare software basati su algoritmi di Machine Learning per l'analisi e la gestione di grandi quantità di dati.
Finalità della Laurea Magistrale
Formare esperti altamente specializzati impiegabili in enti pubblici di ricerca, aziende informatiche e di telecomunicazioni e in aziende che gestiscono grandi quantità di dati (operatori telefonici, banche, assicurazioni).
La didattica della Laurea Magistrale
Didattica focalizzata sul Machine Learning con corsi fondamentali, corsi a scelta, attività di laboratorio e redazione di un elaborato finale; durata 2 anni, 12 esami, 120 CFU.
Ammissione alla Laurea Magistrale
Requisiti di Ammissione
Possesso di laurea triennale o titolo estero riconosciuto; requisiti curriculari minimi di 45 CFU distribuiti in: almeno 5 CFU area fisica, almeno 22 CFU area informatica, almeno 15 CFU area matematica. Nullaa osta automatico per laureati in Informatica (classe C-26 o L-31).
Candidarsi alla Laurea Magistrale
Iscrizione previa richiesta telematica del nulla osta; la Commissione del Dipartimento valuta la documentazione e verifica i requisiti; modalità e bando annuale dell'Ateneo.