L’Apprendimento Automatico è il motore silenzioso che ottimizza prodotti, servizi e decisioni in ogni settore, dalla finanza alla sanità, dall’industria alla cultura. Specializzarsi qui significa acquisire competenze rare e ad alto impatto, capaci di unire dati, algoritmi e visione strategica. Per un giovane laureato, è una scelta che apre porte a ruoli evolutivi e ben remunerati, in organizzazioni che cercano problem solver data-driven pronti a guidare l’innovazione.
Per orientarti con metodo, questa pagina mette a disposizione una vera bussola: l’analisi statistica basata su 138 Master, che ti aiuta a leggere l’offerta formativa in modo chiaro e comparabile. Usa i filtri per affinare la ricerca e consulta l’elenco completo con costo, durata, tipologia, modalità e borse di studio per scegliere con consapevolezza.
TROVATI 132 MASTER [in 154 Sedi / Edizioni]
IAAD Istituto d'Arte Applicata e Design
Il Master in AI Powered Design for Digital Experience si colloca all’intersezione tra il design e l’Intelligenza Artificiale (AI), focalizzandosi sull’applicazione strategica dell’AI per innovare e migliorare la progettazione di esperienze digitali interattive e coinvolgenti.
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The Major in Applied Artificial Intelligence for Business of the Master in Digital Transformation for Corporate and Business Strategy, is offered by Luiss Business School in partnership with Accenture S.p.A
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Uninform Group
Se vuoi lavorare nelle Risorse Umane con competenze moderne, questo è il percorso giusto: 2 mesi di aula su AI HR, talent acquisition e people analytics + 6 mesi di stage garantito, con 10 attestati qualificati. Inizia ora a costruire il tuo profilo HR.
Il Master dell’Università di Torino forma professionisti specializzati nell’utilizzo di tecniche di Data Science fornendo strumenti e competenze su metodologie di Data Quality e Data Management, di Analisi Statistica dei Dati, di Modellazione (Analytics), Segmentazione e Scoring.
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Our master programme will provide you with the key competencies that you will need to develop next-generation information systems used to describe and manage data, discover new facts and relations in the data, make predictions, and give advice to decision makers.
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POLIMI Graduate School of Management
Se hai: un profondo interesse nelle tecnologie di analisi e scienza dei dati per creare valore aziendale; una formazione in informatica, economia, ingegneria, management, matematica, scienze o statistica;Il desiderio di acquisire competenze per analizzare i dati. Questo master è pensato per te!
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Università Cattolica del Sacro Cuore
AI-driven Business Models aims to meet the growing demand for advanced AI competencies in business management. The program is designed to train leaders capable of integrating AI into organizational decision-making and strategic processes
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Il Master prepara laureati triennali o magistrali alla progettazione e realizzazione di edizioni digitali di libri e riviste,alla codifica informatica e al data-mining,alla creazione di archivi e biblioteche digitali.
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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Management
Il Master è gratuito. Ha durata biennale. E' un master on demand per alcune aziende piemontesi. Forma profili professionali capaci di comprendere e guidare la business transformation delle aziende e multinazionali del tessuto industriale italiano.
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Università degli Studi di Torino | Dipartimento di Informatica
Master in Alto Apprendistato, di durata biennale e rivolto a laureati/e, con assunzione dall’inizio del master da parte di aziende con sede operativa in Piemonte interessate a gestire le sempre più gravi e sofisticate minacce informatiche. LE SELEZIONI DA PARTE DELLE AZIENDE SONO IN CORSO.
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Università di Bologna - Alma Mater Studiorum
Il corso mira a creare una figura professionale che, partendo dalle conoscenze acquisite in lauree magistrali di ambito scientifico e tecnico, sia in grado di inserirsi nel mondo lavorativo in modo competitivo sia a livello nazionale che internazionale
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Il master mira a fornire agli studenti una solida base teorica e pratica nell'integrazione tra Intelligenza Artificiale e gestione aziendale
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Università Cattolica del Sacro Cuore
Il Master in Data Science for Management è un Master internazionale di primo livello organizzato dall'Università Cattolica del Sacro Cuore (UCSC), Milano, Italia, interamente insegnato in inglese.
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Do you want to become a data specialist, learn how to handle big data and apply cutting-edge data science techniques in business and economics? Do you want to produce predictions and results driving important processes and decisions in private or public organizations?
Sedi del master
Questo master offre formazione avanzata in teoria economica, econometria e tecniche di data analytics, erogata in inglese. Prevede insegnamenti obbligatori e a scelta, attività pratiche e accesso a seminari e risorse del Collegio per sviluppare competenze applicate.
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Università degli Studi di Catania | Dipartimento di Medicina Clinica e Sperimentale
Questo master forma professionisti interdisciplinari per la medicina di precisione, sviluppando competenze in analisi di dati biomedici, modelli predittivi, AI per imaging, medicina in silico e management clinico, per operare in ospedali, centri di ricerca e industria sanitaria.
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Università degli Studi "Parthenope" – Napoli | Dipartimento Scienze e Tecnologie
Questo corso è focalizzato sul Machine Learning e i Big Data, formando professionisti in grado di progettare e sviluppare software basati su algoritmi di apprendimento automatico per l'analisi e la gestione di grandi quantità di dati, con sbocchi in ricerca, aziende e servizi.
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Università degli Studi di Salerno | Dipartimento di Farmacia
Questo master offre un percorso avanzato focalizzato sull’applicazione dell’intelligenza artificiale alle sfide del settore farmaceutico e della ricerca biomedica, con moduli pratici, competenze interdisciplinari e opportunità di networking professionale.
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Università degli Studi di Udine
Questo master offre una formazione di alto livello nel campo dell'intelligence e delle tecnologie emergenti, creando specialisti capaci di gestire l'intelligence tramite strumenti informatici avanzati.
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Università degli Studi di Roma "La Sapienza" | Dipartimento di Matematica
Questo corso di laurea magistrale offre un percorso formativo approfondito nel campo della matematica applicata, con focus su competenze e conoscenze specifiche richieste per affrontare sfide professionali complesse.
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Università degli Studi di Perugia | Dipartimento di Matematica e Informatica
Questo corso offre una Laurea Magistrale biennale (120 CFU) con due curricula focali in Artificial Intelligence e Cybersecurity. Insegnamenti in inglese e italiano, attività di laboratorio, tirocinio, mobilità internazionale ed elevata connessione con il mondo del lavoro.
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Master Apprendimento Automatico
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Con i nostri dati statistici aggiornati su 138 Master Apprendimento Automatico puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Apprendimento Automatico
Struttura, contenuti e competenze del Master in Apprendimento Automatico: teoria, pratica e casi d’uso end‑to‑end
Il Master in Apprendimento Automatico offre un percorso completo che integra solide basi teoriche, competenze pratiche di sviluppo e una visione sistemica dell’intero ciclo di vita dei modelli. Gli studenti imparano a progettare, addestrare, valutare e distribuire sistemi di machine learning in contesti reali, con attenzione a robustezza, scalabilità e responsabilità. Il programma copre i fondamenti matematico‑statistici, le principali famiglie di algoritmi (supervisionati, non supervisionati e deep), l’ingegneria dei dati per ML e le pratiche MLOps per portare in produzione modelli affidabili. Ampio spazio è dedicato a interpretabilità, fairness, privacy e conformità normativa, affinché le soluzioni siano non solo efficaci ma anche eticamente sostenibili e allineate ai requisiti di business.
Questa area consolida il linguaggio formale dell’apprendimento automatico: variabili aleatorie, distribuzioni, momenti, campionamento e disuguaglianze di concentrazione per comprendere la variabilità stimatoria. Si approfondiscono inferenza e test d’ipotesi, massima verosimiglianza, MAP e Bayes, oltre a misure d’incertezza e intervalli di confidenza. La sezione di ottimizzazione introduce problemi convessi, metodi di gradiente e varianti stocastiche, regolarizzazione L1/L2, early stopping e vincoli. Si trattano capacità del modello, bias‑variance trade‑off e teoria della generalizzazione con VC‑dimension e Rademacher complexity, per motivare scelte di modello e strategie di validazione.
L’area copre i metodi cardine: regressione lineare e logistica con feature engineering, encoding, scaling e selezione; alberi decisionali, Random Forest e Gradient Boosting con tuning sistematico e gestione dell’overfitting. Si studiano Support Vector Machines con kernel e margine massimo, k‑NN e metodi basati sulla distanza. Per l’apprendimento non supervisionato si affrontano clustering (k‑means, GMM, DBSCAN), riduzione dimensionale (PCA, t‑SNE, UMAP) e rilevamento anomalie. Ampio spazio a metriche e strategie di valutazione (cross‑validation, learning curves, calcolo dell’incertezza), sbilanciamento di classe (ponderazioni, oversampling/SMOTE), explainability locale e globale sui modelli non deep.
Questa area introduce reti neurali feed‑forward, funzioni di attivazione, normalizzazione, inizializzazioni e tecniche di regolarizzazione (dropout, data augmentation). Si studiano CNN per visione artificiale, RNN/LSTM/GRU per sequenze, e architetture Transformer con self‑attention per NLP e time series. Vengono trattati ottimizzatori moderni (Adam, AdamW), scheduling del learning rate, batch normalization e mixed precision training. Si esplorano autoencoder, VAE e GAN per generazione e compressione di rappresentazioni, insieme a transfer learning, fine‑tuning e prompt‑tuning su modelli pre‑addestrati. La sezione include best practice per gestione di dataset su GPU, tracking degli esperimenti e valutazioni robuste in contesti reali.
L’ultima area collega la modellazione alla produzione: progettazione di pipeline dati riproducibili, data versioning e feature stores. Si affrontano containerizzazione (Docker), orchestrazione (Airflow/Prefect), continuous integration e continuous delivery per il ciclo ML (CI/CD), e monitoraggio in produzione con metriche di drift e degrado. Si introduce il serving (batch/real‑time), A/B testing e canary release, oltre a tecniche di model retraining e governance. Vengono approfonditi interpretabilità, fairness, mitigazioni dei bias, privacy‑by‑design, gestione dei dati sensibili e compliance (es. GDPR). La sezione conclude con casi d’uso end‑to‑end in ambiti finance, health, manufattura e retail, con valutazioni costi‑benefici e metriche di impatto.
La didattica integra teoria rigorosa e pratica intensiva con dataset reali, favorendo l’apprendimento per progetti, la collaborazione in team e il feedback continuo da parte di docenti e professionisti del settore.
"L’apprendimento automatico è la nuova elettricità: pervade prodotti e processi e abilita un salto di produttività trasversale ai settori."
— Andrew Ng
Carriere nell’apprendimento automatico: ruoli, RAL, settori e percorsi di crescita per valorizzare competenze tecniche e di business
Il Master in Apprendimento Automatico prepara professionisti capaci di progettare, addestrare e distribuire modelli di machine learning in contesti produttivi, integrando competenze di data engineering, programmazione, MLOps e governance dei modelli. I diplomati sono pronti a intervenire lungo l’intero ciclo di vita del modello, dalla definizione del problema alla messa in produzione, con attenzione a performance, explainability, qualità dei dati, costi di esercizio e responsabilità etica. Le opportunità si estendono dall’ICT alla manifattura, dalla finanza alla sanità, con ruoli che combinano impatto tecnico e responsabilità di business, e una crescita accelerata in ambienti data-driven.
Progetta pipeline di addestramento e inferenza, ottimizza feature e modelli, e integra servizi ML in prodotti digitali con attenzione a scalabilità, latenza e costi. Lavora a stretto contatto con data engineer e product manager, gestendo esperimenti, A/B test, metriche di qualità e monitoraggio in produzione. È spesso responsabile della traduzione dei requisiti di business in soluzioni modellistiche affidabili, curando versioning dei dati, validazioni e conformità.
Analizza dati complessi per generare insight e modelli predittivi, scegliendo metodologie statistiche e algoritmi ML in funzione di obiettivi e vincoli. Conduce analisi esplorative, costruisce prototipi, valuta metriche di performance e interpretabilità, e collabora alla definizione di KPI. Supporta decisioni di pricing, churn, scoring, forecasting o segmentazione, comunicando risultati in modo chiaro a stakeholder non tecnici tramite visualizzazioni e storytelling dei dati.
Specialista dell’industrializzazione dei modelli, automatizza CI/CD per ML, orchestrazione di pipeline, gestione feature store e monitoraggio del drift. Definisce infrastrutture on-prem o cloud, controlli di qualità, retraining e roll-back, garantendo compliance, sicurezza e tracciabilità. Collabora con ML Engineer e IT per ridurre il time-to-production, standardizzare ambienti e contenere i costi di esercizio dei modelli su larga scala.
Sviluppa modelli per analisi immagini e video, dall’ispezione visiva in fabbrica al rilevamento di oggetti, segmentazione e sistemi di guida assistita. Cura data labeling, augmentation e ottimizzazione di reti profonde, includendo compressione, quantizzazione e deployment su edge device. Integra pipeline di acquisizione, pre-processing e inferenza, valutando trade-off tra accuratezza, latenza e consumo energetico.
Progetta soluzioni di Natural Language Processing: classificazione testi, estrazione entità, question answering e fine-tuning di modelli linguistici di grandi dimensioni. Gestisce pulizia dati, tokenizzazione, prompt engineering, valutazione con metriche specifiche e mitigazione di bias. Implementa sistemi di ricerca semantica, assistenti virtuali e analisi del sentiment, integrandoli nei flussi aziendali con attenzione a privacy e sicurezza.
La progressione di carriera nell’apprendimento automatico premia l’impatto sui risultati e la capacità di portare i modelli in produzione in modo affidabile. Dopo i primi anni in ruoli hands-on, la crescita passa dall’assunzione di ownership su casi d’uso e roadmap, fino alla guida di team e portafogli di progetti. La maturità professionale si misura sull’intero ciclo di vita dei modelli: qualità dei dati, robustezza, costi, compliance, sicurezza e valore economico generato. Investire su competenze di MLOps, architetture cloud, gestione del rischio dei modelli e stakeholder management accelera l’accesso a posizioni senior e poi manageriali, con responsabilità su budget, talenti e strategia AI.
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