Il percorso formativo si compone di 120 ore di didattica e 20 di PW, che includono lezioni frontali, esercitazioni, lavori di gruppo e discussioni di casi di studio, così distribuite:
- 60 ore di didattica a distanza in modalità sincrona;
- 60 ore di didattica in presenza con videoregistrazione sincrona;
20 ore di project work a distanza in modalità asincrona
L’Executive Master offre una preparazione completa e interdisciplinare nell’ambito dell’intelligenza artificiale, con un equilibrio tra teoria e applicazioni pratiche. Il percorso si sviluppa in quattro aree fondamentali:
Fondamenti matematici e statistici per l’AI
Acquisizione delle conoscenze essenziali di matematica, statistica e ottimizzazione necessarie per comprendere e utilizzare efficacemente gli strumenti dell’intelligenza artificiale.
AI discriminativa: il processo di apprendimento automatico
Studio dei principali algoritmi di machine learning supervisionato e non supervisionato, tra cui alberi decisionali, reti neurali profonde, reti convoluzionali e ricorrenti, con l’obiettivo di comprendere come le macchine imparano dai dati e come applicare queste tecniche a casi concreti.
AI generativa e modelli linguistici avanzati
Esplorazione delle tecnologie che permettono di generare contenuti originali, come testi e immagini, attraverso architetture come GAN, LSTM e Transformer. Approfondimento dei modelli di linguaggio di ultima generazione (BERT, GPT), delle tecniche di rappresentazione del linguaggio e dell’uso di modelli multimodali.
AI trasformativa: impatti su decisioni, lavoro e organizzazioni
Analisi di come l’intelligenza artificiale stia cambiando i processi decisionali e le competenze richieste, integrando capacità tecniche e giudizio umano. Studio delle implicazioni etiche, regolatorie e culturali, nonché degli effetti sull’evoluzione dei modelli di business e delle dinamiche competitive.