Questo Master intende preparare esperti qualificati e consapevoli, dotati di solida preparazione teorica e tecnica, in grado di comprendere, analizzare e progettare oltre che mettere in atto concretamente soluzioni basate su AI in diversi ambiti applicativi.
Unendo preparazione tecnica e pratica, i partecipanti acquisiranno:
- Competenze nell’uso di algoritmi e tool avanzati
- Gestione e analisi dei dati complessi
- Sviluppo e integrazione di soluzioni AI
- Interpretazione dei risultati
- Gestione completa di progetti end-to-end
Il percorso, arricchito da seminari con esperti internazionali, promuove la collaborazione tra Università, Istituzioni e Imprese; unendo basi teoriche rigorose e un approccio fortemente applicativo.
L’obiettivo è preparare esperti in grado di utilizzare strumenti di frontiera e guidare progetti end-to-end, dall’analisi alla definizione concettuale, trasformando l’AI in valore reale per imprese e istituzioni.
Il Master ha una durata annuale e prevede un percorso formativo complessivo di 855 ore, così suddivise:
- 480 ore dedicate a lezioni frontali e attività progettuali;
- 375 ore dedicate al project work finale o al tirocinio.
A queste si aggiungono le ore di studio individuale e autoapprendimento, che completano il percorso formativo, integrando teoria e pratica.
Il Master prevede una frequenza a tempo parziale, con attività didattiche concentrate principalmente nelle giornate di venerdì e sabato, svolte in presenza presso la sede del Politecnico di Torino e online.
Il calendario delle lezioni sarà pubblicato entro la data di scadenza delle iscrizioni.
Project Work
Al termine del Master verrà presentato un project work che costituisce la prova finale e consiste in un’attività di applicazione dell’esperienza formativa per mettere in pratica le competenze acquisite attraverso l’elaborazione di un progetto reale.
Il Project Work viene sviluppato progressivamente durante l’intero percorso didattico, integrando gli insegnamenti teorici e l’utilizzo degli applicativi di intelligenza artificiale che verranno sperimentati e applicati direttamente nel progetto.
Insegnamenti
Questo Master prevede i seguenti insegnamenti che hanno lo scopo di approfondire i diversi aspetti di tecnologie hardware e software, modelli teorici e algoritmi che compongono l’AI.
Accanto a questi sono previsti sia delle lezioni iniziali su concetti e strumenti di base dell’AI, in modo da creare un livello di conoscenza omogeneo fra tutti i partecipanti, sia approfondimenti di specifici ambiti applicativi, con lo scopo di favorire le capacità di utilizzare in modo concreto quanto appreso nei diversi insegnamenti.
| Modulo | Dettaglio |
|---|---|
| AI: CONCETTI PRELIMINARI | Elementi di gestione e analisi dei dati, fondamenti di programmazione in linguaggio Python e librerie introduttive per la Data Science |
| INFRASTRUTTURE PER L'AI | tecnologie hardware e ottimizzazioni software a supporto dell'apprendimento di modelli di AI e della loro applicazione. |
| MODELLI PER L'AI | approcci supervisionati e non supervisionati per l'estrazione di conoscenza, compresi I modelli machine learning idonei per l'analisi di tipologie di dati specifici (ad es. immagini) |
| GENERATIVE AI | modelli per la comprensione, analisi avanzata e generazione del linguaggio, compresi i Language Large Model, e delle sorgenti multimodali (ad es. video) |
Applicazioni di AI
Applicazioni di AI è il modulo del Master più pratico in quanto i contenuti verranno messi in pratica in specifici contesti applicativi e scenari complessi che richiedono l’adattamento di modelli AI per risolvere problemi complessi.
| Applicazione | Dettaglio |
|---|---|
| CYBERSECURITY | utilizzo di modelli di machine learning e generative AI, inclusi i Large Language Model, per identificare vulnerabilità, stendere report di sicurezza e definire strategie di prevenzione e protezione di dati e modelli. |
| ANOMALY DETECTION | utilizzo di modelli di machine learning e generative AI, inclusi i Large Language Model, per identificare vulnerabilità, stendere report di sicurezza e definire strategie di prevenzione e protezione di dati e modelli. |
| ANALISI DI IMMAGINI SATELLITARI | raccolta, elaborazione, annotazione e ricerca di immagini satellitari catturate in formati e contesti differenti |
| AGENTIC AI | progettazione, sviluppo e testing di agenti autonomi in grado di esplorare soluzioni alternative a problemi complessi, compiere scelte e azioni mirate, coordinando le azioni di più modelli di machine learning o LLM |