L’Intelligenza Artificiale è ormai il motore invisibile di prodotti, servizi e decisioni in ogni settore: dalle aziende tech alla sanità, dalla finanza al manifatturiero. Specializzarsi con un Master in AI significa acquisire competenze ad alta spendibilità, guidare l’innovazione e posizionarsi su ruoli strategici come data scientist, machine learning engineer e AI strategist. In un mercato che evolve rapidamente, la scelta del percorso giusto fa la differenza tra “sapere” e saper fare.
Su questa pagina trovi la tua bussola: un’analisi statistica basata su 168 master per orientarti con criteri oggettivi e comparabili. Usa i filtri per affinare la ricerca e consulta l’elenco completo con costi, durata, tipologia, modalità di frequenza ed eventuali borse di studio per decidere con lucidità.
TROVATI 165 MASTER [in 192 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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Università degli Studi di Firenze - Dipartimento di Scienze della Salute
Il Master ha lo scopo di trasmettere agli allievi concetti, teorie e metodi scientifici concernenti la psichiatria forense, la psicopatologia forense e la criminologia. Ha lo scopo di fornire una formazione nel campo della prevenzione e del riconoscimento dei comportamenti criminali.
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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L'Executive Program in AI, Privacy & Whistleblowing per la Digital HR di GEMA approfondisce l'uso etico e legale dell'AI nelle risorse umane, con focus su privacy e whistleblowing. Ideale per chi vuole guidare l'innovazione digitale in HR nel rispetto delle normative.
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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 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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In this programme, you will learn how to leverage next-generation technologies such as Cloud Computing, Internet of Things, and Analytics to create, connect, optimise and engineer innovative systems moving to the pragmatic application and commercialisation on a rapid and large scale.
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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 ad accellerare la digitalizzazione e l'automazione dei processi.
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Il Master in User Interface Design e AI di IED Roma forma professionisti in grado di padroneggiare gli strumenti per progettare esperienze che vanno oltre ogni immaginazione.
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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 Salerno
Questo master offre una formazione avanzata in chimica e tecnologie farmaceutiche, con competenze teoriche e pratiche per ricerca, sviluppo e controllo qualità nel settore farmaceutico, includendo esperienze di laboratorio e opportunità internazionali.
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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 Cattolica del Sacro Cuore | Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative
Questo master offre un percorso formativo dedicato all'innovazione nel settore finanziario, con focus su FinTech, AI, Blockchain, Cybersecurity e Metaverso, in un contesto di blended learning a Milano per l'anno accademico 2024/2025.
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Università Cattolica del Sacro Cuore | Facoltà di Scienze Bancarie, Finanziarie e Assicurative
Questo master offre un percorso di crescita professionale nell'ambito dell'innovazione finanziaria e tecnologica, con focus su FinTech, AI, Blockchain, Cybersecurity e Metaverso. Comprende lezioni, laboratori, stage e project work.
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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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Master Intelligenza Artificiale
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Con i nostri dati statistici aggiornati su 168 Master Intelligenza Artificiale puoi analizzare le tipologie più diffuse, confrontare i costi medi, scoprire le città e le università con l'offerta formativa più ampia.
Master Intelligenza Artificiale
Un percorso completo su teoria, tecniche e applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, dai fondamenti matematici alla messa in produzione di modelli
Il Master in Intelligenza Artificiale fornisce una formazione solida e aggiornata sull’intero ciclo di vita dei sistemi di AI, integrando basi matematiche, algoritmi di apprendimento automatico, gestione del dato e processi di messa in produzione. Il percorso è pensato per laureati e professionisti che desiderano acquisire competenze spendibili subito in contesti aziendali e di ricerca, con un approccio fortemente orientato all’applicazione pratica e alla qualità del software. Accanto a contenuti teorici rigorosi, il programma prevede laboratori intensivi, progetti capstone su dataset reali e una costante attenzione agli aspetti etici, legali e di governance. Al termine, i partecipanti saranno in grado di progettare pipeline di AI end‑to‑end, valutare le prestazioni dei modelli, garantirne la robustezza e l’osservabilità, e dialogare efficacemente con stakeholder tecnici e di business.
Questa area sviluppa le basi teoriche che sostengono i modelli di Intelligenza Artificiale. Si affrontano algebra lineare (spazi vettoriali, autovalori, decomposizioni SVD e QR), calcolo differenziale e ottimizzazione (gradienti, metodi di discesa, regolarizzazione L1/L2), probabilità e statistica inferenziale (variabili aleatorie, massima verosimiglianza, Bayes, stime e intervalli di confidenza). Sono trattati concetti di teoria dell’informazione (entropia, cross‑entropy, KL divergence) e di generalizzazione (overfitting, bias‑variance trade‑off, VC dimension). Completano il modulo nozioni di complessità computazionale, strutture dati e calcolo numerico, indispensabili per comprendere stabilità, scalabilità e costi dei modelli in ambienti reali.
La seconda area copre algoritmi classici e avanzati: regressione lineare e logistica, alberi decisionali, random forest, gradient boosting, SVM e metodi di clustering (k‑means, DBSCAN). Il focus si sposta poi sul deep learning: reti feed‑forward, CNN per visione, RNN/LSTM/GRU, meccanismi di attenzione e Transformer. Si studiano tecniche di training (mini‑batch, scheduler, ottimizzatori Adam e RMSProp), normalizzazione, dropout, data augmentation e metriche specifiche per classificazione, regressione e ranking. È inclusa un’ampia sezione su modelli generativi (VAE, GAN, diffusion models), NLP con embedding, fine‑tuning di LLM, prompt engineering e retrieval‑augmented generation, con enfasi su allineamento, safety e valutazione automatica e umana della qualità dei risultati.
Questa area insegna come strutturare pipeline dati affidabili e riproducibili per alimentare modelli di AI in produzione. Si trattano ingestion e integrazione dati, data quality, feature engineering e feature store, versioning di dataset e modelli, gestione degli esperimenti e tracciabilità (MLflow, DVC). Vengono approfonditi containerizzazione, orchestrazione e deployment su cloud e on‑prem (Docker, Kubernetes, serverless), continuous training/continuous delivery (CT/CD), monitoraggio delle prestazioni con metriche di servizio e di modello, rilevamento drift e data shift, A/B e canary release. Particolare attenzione è riservata a sicurezza, cost management, privacy by design e compliance con norme come GDPR e AI Act, inclusi audit trail e documentazione tecnica.
L’ultima area collega teoria e pratica attraverso casi d’uso in ambiti chiave: manifattura predittiva, retail e raccomandazione, fintech e rischio, sanità e triage, energia e smart grid, martech e personalizzazione. Si analizzano requisiti e vincoli di dominio, traduzione degli obiettivi di business in metriche tecniche, interpretabilità (feature importance, SHAP, LIME), fairness e mitigazioni di bias, robustezza adversarial e test di sicurezza. Sono inclusi elementi di governance: AI policy, ruoli e responsabilità (model owner, data steward), AI lifecycle management, model cards e datasheets for datasets, oltre a pratiche di Responsible AI e coinvolgimento degli stakeholder. Laboratori guidati portano dalla prototipazione al valore misurabile, con reportistica e comunicazione dei risultati.
La didattica alterna teoria rigorosa e pratica intensiva, con un disegno modulare che consente di consolidare i concetti attraverso esercitazioni, coding assistito e progetti con feedback continuo da docenti e tutor.
"L’Intelligenza Artificiale non sostituisce gli esperti: amplifica la loro capacità di analizzare, prevedere e decidere quando è progettata e governata con rigore."
— Andrew Ng
Carriere, retribuzioni e settori per chi si specializza in Intelligenza Artificiale
L'Intelligenza Artificiale è oggi una leva competitiva trasversale a settori industriali, finanza, sanità, retail e PA. Il Master in Intelligenza Artificiale prepara figure in grado di progettare, addestrare e portare in produzione modelli, orchestrando dati, infrastrutture e governance per creare impatto misurabile. I diplomati acquisiscono competenze in machine learning, deep learning, MLOps, gestione del ciclo di vita dei modelli, AI generativa e prompt engineering, oltre a soft skill su product management, etica e conformità normativa. Questo consente di coprire posizioni tecniche e ibride, partecipando a iniziative AI-first, programmi di trasformazione digitale e progetti di automazione intelligente. Le opportunità includono tanto aziende tech e consulenza, quanto realtà tradizionali in fase di modernizzazione, con ruoli che vanno dall'implementazione di pipeline ML alla definizione della strategia AI a livello di business unit.
Progetta, addestra e ottimizza modelli ML e deep learning, integrandoli in applicazioni e microservizi scalabili. Collabora con data engineer e product per definire dataset, metriche e requisiti di latenza, automatizzando training, validazione e deployment in CI/CD.
Traduce problemi di business in esperimenti data-driven, realizzando feature engineering, modelli predittivi e analisi causali. Crea prototipi, valuta performance e interpretabilità, produce insight azionabili e supporta stakeholder su metriche, scenari e decisioni basate sui dati.
Industrializza l'intero ciclo di vita dei modelli con pipeline riproducibili, monitoraggio e governance. Definisce infrastrutture cloud, gestione di dati e artifact, sicurezza, versioning e osservabilità per garantire affidabilità, compliance e costi sotto controllo in produzione.
Guida roadmap e metriche di prodotto AI, bilanciando valore utente, fattibilità tecnica e rischi. Coordina team cross-funzionali su discovery, design sperimentale, priorità e go-to-market, curando validazione, A/B test, feedback loop e allineamento con la strategia aziendale.
Analizza processi e opportunità per identificare casi d'uso AI a ROI misurabile, definendo business case e piani di adozione. Supporta selezione tecnologie, prototipazione, change management e compliance, trasferendo competenze e accelerando l'esecuzione presso clienti.
Il percorso di carriera dopo il Master può evolvere da ruoli hands-on a responsabilità di guida tecnica e strategica. Nei primi anni si consolidano le basi su modelli, dati e pipeline operative; successivamente si estendono impatto, ownership e ambito, assumendo la guida di progetti, team e portafogli di use case. Con esperienza, si approda a ruoli di responsabilità su budget, roadmap e governance, fino a funzioni executive che definiscono la visione AI, la misurazione del valore e la scalabilità delle iniziative a livello enterprise.
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