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Illustrazione sul tema dell'intelligenza artificiale

INFORMATICA APPLICATA E DATA ANALYTICS

Corso di Laurea
Accesso Programmato
SCIENZE
L-31 Classe delle lauree in Scienze e tecnologie informatiche
180 crediti
Italiano

Presentazione del corso

Il corso di laurea in Informatica Applicata e Data Analytics (IADA) ha come obiettivo la formazione di un laureato con le conoscenze di base in ambito matematico e fisico e una solida preparazione metodologica e applicativa in ambito informatico, con particolare riguardo alle tecnologie e metodiche relative alla data analytics e tecniche relative all’intelligenza artificiale e alla relativa ingegnerizzazione dei suoi modelli che ne consentano l'accesso diretto al mondo del lavoro. Particolare attenzione sarà rivolta ai metodi e modelli di analisi statistica dei dati in ambito economico-aziendale, e alle applicazioni della data analytics nei settori del riconoscimento dei pattern e della sicurezza informatica.  

Il percorso di studio è strutturato in modo tale da fornire agli studenti i fondamenti dell’economia aziendale, del management e dell’economia applicata al fine di formare figure professionali in grado di operare in diversi contesti aziendali. L'ammissione al corso di laurea è a numero programmato a livello locale, la numerosità verrà definita annualmente e indicata nel Manifesto degli studi. Gli insegnamenti del corso prevedono modalità di apprendimento basate sia sullo studio individuale, sia sulla loro attuazione pratica tramite attività di laboratorio, individuali e di gruppo. L’apprendimento delle tecniche della data analytics non può prescindere dallo svolgimento di attività pratiche, in cui gli studenti possano cimentarsi con la formulazione del problema in termini quantitativi, con la scelta ottimale degli algoritmi, con la verifica su dati, reali o simulati, dell’efficacia comparativa di vari possibili approcci.

Requisiti di accesso

Titoli opzionali (a scelta tra i seguenti):
  • [TSS] - Titolo di Scuola Superiore
  • [TS] - Titolo straniero

Piano di studi

Anno di corso: 1
Obbligatori
  • FISICA
    6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
Anno di corso: 2
Obbligatori
Anno di corso: 3
Obbligatori
ATTIVITA' FORMATIVE A SCELTA DELLO STUDENTE (12 CFU)
Anno di corso: ATTIVITÁ IN OFFERTA

Programma, testi e obiettivi

Status professionale conferito dal titolo
ESPERTO DI SISTEMI INFORMATICI INTELLIGENTI - Imprese, pubbliche amministrazioni e, più in generale, tutte le organizzazioni che utilizzano sviluppo software e consulenza informatica, in particolare di quelle compagnie che operano nell'ambito dell'analisi di grandi moli di dati (big data analytics) e il loro impiego per il design di sistemi di intelligenza artificiale. - Aziende che hanno esigenze di usare e sviluppare strumenti informatici per la gestione delle proprie attività. - Libera professione, accesso all’esame di abilitazione alla professione con conseguente iscrizione all'Albo degli ingegneri dell'informazione (Albo professionale - sezione B degli ingegneri junior - settore dell'informazione).
Caratteristiche prova finale
La prova finale consiste nella stesura, nella presentazione e nella discussione di una relazione scritta, elaborata autonomamente dallo studente, che documenti in modo organico il problema affrontato nell'ambito del tirocinio formativo. L'elaborato potrà essere scritto in lingua italiana o inglese. La discussione si svolge di fronte alla Commissione di laurea che accerta in particolar modo la preparazione tecnico-scientifica e professionale del candidato, unitamente alla sua capacità comunicativa e maturità culturale.
Conoscenze richieste per l'accesso
Per essere ammessi al corso di laurea in Informatica Applicata e Data Analytics occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria superiore ovvero di altro titolo di studio conseguito all'estero, riconosciuto idoneo. Il Corso di Laurea è programmato a livello locale. E' altresì richiesto il possesso o l'acquisizione di un adeguata preparazione iniziale verificata attraverso una prova di ammissione che ha anche funzione selettiva. Non sono richieste conoscenze specifiche ma, come stabilito dalla Commissione Didattica del GRIN, esclusivamente la conoscenza della lingua italiana parlata e scritta e dei contenuti di Matematica e Logica tipici di un programma della scuola secondaria superiore di un liceo scientifico o classico o professionale. Gli ammessi al CdS che hanno conseguito nella prova di ammissione un punteggio inferiore a quello stabilito ogni anno dal Consiglio di Classe, acquisiscono obblighi formativi aggiuntivi da soddisfare nel primo anno di corso. Le specifiche sugli obblighi formativi aggiuntivi nonché sul loro recupero sono indicate nel Regolamento didattico del CdS.
Descrizione obiettivi formativi specifici
Gli obiettivi formativi di un laureato in IADA ruotano attorno alle tecnologie dell’Intelligenza Artificiale e della data analytics, molto più specifici e settoriali rispetto a quelli della classe L-31. Un laureato in Informatica Applicata e Data Analytics dovrà perseguire i seguenti obiettivi formativi nei tre anni di corso: Alla fine del primo anno dovrà essere in grado di: - comprendere e formalizzare problemi complessi in vari contesti, non necessariamente solo informatici; - avere la capacità di raccogliere, interpretare e analizzare i dati ritenuti utili; Alla fine del secondo anno dovrà essere in grado di: - comprendere l'evoluzione delle tecnologie dell'Intelligenza Artificiale, in modo da poter integrare e trasferire l'innovazione tecnologica; - comprendere e produrre documentazione tecnica in italiano e in inglese; Alla fine del terzo anno dovrà essere in grado di: - analizzare e riconoscere un problema di intelligenza artificiale, capirne i dati, le tecnologie da usare e le opportunità nel mondo economico; - lavorare in gruppo, operare con definiti gradi di autonomia e inserirsi prontamente negli ambienti di lavoro. - saper comunicare informazioni, idee, problemi e soluzioni a interlocutori specialisti e non specialisti. - progettare, sviluppare, gestire e mantenere sistemi informatici di intelligenza artificiale; Il percorso formativo, sui tre anni, si articola nel seguente modo: nel primo anno, oltre alla formazione matematico-fisico-statistica di base, vengono fornite le basi scientifiche dell'informatica, dell’Intelligenza Artificiale insieme ai primi corsi relativi alla programmazione, alle architetture e alle strutture dati, fornendo le nozioni necessarie per poter affrontare gli anni successivi. Durante il secondo anno sono presenti insegnamenti relativi a sistemi operativi, tecniche e metodologie relative all’Intelligenza Artificiale, Machine Learning e, in particolare, tecniche per l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (Natural Language Processing). Completano la formazione gli insegnamenti relativi alle tecnologie delle Base di Dati e quelle relative alla gestione di grandi quantità di dati (Big Data), nonchè i fondamenti dell’economia aziendale e dell’economia applicata. In tal modo, si offrono i corsi nelle varie aree individuate dal GRIN (GRuppo di INformatica), per fornire allo studente una preparazione completa sugli aspetti salienti dell'Intelligenza Artificiale. Nel terzo anno si completa la formazione nelle aree non coperte dai corsi dei primi due anni attraverso insegnamenti specifici relativi all’impiego di tecniche di Intelligenza Artificiale negli ambiti della cybersecurity e dell'economia. Nello stesso anno, tramite insegnamenti relativi all’impatto economico derivante dall’impiego dell’Intelligenza Artificiale in diversi ambiti sociali e produttivi, e contenuti avanzati di statistica, si offrirà allo studente la possibilità di scelta della direzione professionale da approfondire, anche attraverso attività di stage o tirocinio che facilitino la transizione verso il mondo del lavoro.
Conoscenza e comprensione
Area di Fondamenti di Informatica Conoscenza e capacità di comprensione delle principali tecniche e paradigmi di programmazione e di linguaggi di programmazione; - Conoscenza e capacità di comprensione dei principali metodi nella progettazione e nella analisi di algoritmi; - Conoscenza e capacità di comprensione delle architetture informatiche; - Conoscenza e capacità di comprensione delle nozioni fondamentali per l’ingegneria del software; - Conoscenza e capacità di comprensione dei sistemi operativi e della programmazione in rete. Area di Fondamenti di Matematica e Fisica Conoscenza e capacità di comprensione dei concetti e dei metodi matematici dell’analisi matematica, e dell’algebra lineare; - Conoscenza e capacità di comprensione dei concetti e dei metodi della fisica di base. Area di Statistica, Gestione Dati ed Economia Conoscenza e capacità di comprensione dei concetti e metodi del calcolo delle probabilità e della statistica descrittiva e inferenziale e di modelli statistici essenziali per lo sviluppo delle tecniche di data analytics; - Conoscenza e capacità di comprensione dei concetti e metodi per la gestione di strutture di dati semplici e complesse; - Conoscenza e capacità di comprensione dei concetti e metodi per la rappresentazione e visualizzazione dei dati, e dell’estrazione dell’informazione dai dati - Conoscenza delle caratteristiche strutturali e di comportamento delle diverse tipologie di aziende, della dinamica dei flussi economici e finanziari ad esse relativi e dei sistemi informativi aziendali; - Conoscenza delle dinamiche dei processi innovativi e delle modalità di gestione delle innovazioni all’interno delle organizzazioni, nonché dei principali fenomeni relativi alla localizzazione delle attività economiche e all'analisi quantitativa ed empirica dei fenomeni economici. Area di Intelligenza Artificiale - Conoscenza e capacità di comprensione dei principali approcci di Machine Learning; - Conoscenza e capacità di comprensione delle reti neurali e delle tecnologie di Deep Learning; - Conoscenza e capacità di comprensione delle applicazioni delle tecniche di Intelligenza Artificiale alla sicurezza.
Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Area di Fondamenti di Informatica • Capacità di formalizzare un problema con gli strumenti informatici; • Capacità di formalizzare e implementare una soluzione algoritmica efficiente per un certo problema assegnato; • Capacità di formalizzare e progettare semplici strutture per la comunicazione su rete; • Capacità di utilizzare chiamate di sistemi operativi per la comunicazione di processi; • Capacità di organizzare il software e la relativa documentazione in modo efficiente. Area di Fondamenti di Matematica e Fisica Capacità di astrarre, formalizzare e modellare un problema del mondo reale con strumenti matematici. Area di Statistica, Gestione Dati ed Economia - Capacità di formalizzare l’incertezza con gli strumenti del calcolo delle probabilità e dell’inferenza statistica; - Capacità di organizzare dati in modo strutturato, di progettare, implementare e interrogare basi di dati, e di estrarre informazione da esse; - Capacità di analizzare grandi moli di dati e di estrarre informazioni con modelli statistici basati sul paradigma dell’apprendimento statistico supervisionato e non supervisionato. - capacità di interpretare i risultati di analisi empiriche, dimestichezza nell’analisi dei dati economici attraverso l’impiego di metodi econometrici di base - dimestichezza nell’uso delle principali fonti dei dati economici; - capacità di applicare concetti fondamentali della contabilità a casi concreti aziendali e di leggere e interpretare i documenti contabili; - capacità di applicare le conoscenze del sistema impresa a scenari nuovi, derivanti dall’innovazione e dal cambiamento delle imprese e dei mercati o dalla creazione di imprese innovative; Area di Intelligenza Artificiale • Capacità di utilizzare le tecniche fondamentali dell’Intelligenza Artificiale per rappresentare la conoscenza e il ragionamento automatico con l’obiettivo di risolvere problemi reali; • Capacità di applicare strumenti di apprendimento automatico per la costruzione di modelli predittivi; • Capacità di applicare strumenti di Intelligenza Artificiale per la risoluzione di problemi legati alla sicurezza delle reti informatiche.
Autonomia di giudizio
Il Laureato in Informatica Applicata e Data Analytics avrà acquisito: - autonomia di giudizio venendo stimolato a formare giudizi autonomi specialmente sull'impatto che quanto loro apprendono ha nel mondo esterno; - capacità del saper fare, del saper prendere iniziative e decisioni nella consapevolezza dei rischi, tenendo conto, oltre che degli aspetti tecnici, anche di quelli economici. Le attività di esercitazione e di laboratorio, nonché gli elaborati personali e i progetti di gruppo, e la relazione finale offrono allo studente le occasioni per sviluppare in modo autonomo le proprie capacità decisionali e di giudizio. Esse offrono anche la capacità di reperire e vagliare fonti di informazione, dati, letteratura. La verifica dell'acquisizione dell'autonomia di giudizio avviene tramite la valutazione degli insegnamenti, in particolare di quelli che prevedono un'attività progettuale. La verifica del raggiungimento dei risultati di apprendimento avviene tramite gli esami finali dei singoli corsi e complessivamente attraverso la prova finale, dove lo studente acquisirà capacità di riassumere e comunicare il lavoro svolto per la tesi ad un audience generale.
Abilità comunicative
Il Laureato in Informatica Applicata e Data Analytics avrà acquisito la capacità di: - presentare ed argomentare le proprie idee in merito ai problemi affrontati e alle soluzioni proposte, tanto ad interlocutori specialisti che non specialisti; - comunicare efficacemente e discutere proficuamente con colleghi ed utenti circa i problemi relativi alla propria area di competenza professionale. Lo sviluppo delle abilità comunicative avviene nell'arco di tutto il corso di studio, sia in occasione di colloqui fra lo studente ed i docenti, sia nell'ambito dei gruppi che svolgono attività di laboratorio, sia fra lo studente ed interlocutori esterni durante il tirocinio formativo. Le abilità vengono inoltre sviluppate attraverso l'attività didattica dei docenti che, utilizzando varie forme di comunicazione, costituiscono un esempio di comunicazione efficace. La verifica di tali abilità avviene attraverso la valutazione di ciò che viene espresso dagli studenti in forma orale o scritta sia durante le prove intermedie e la prova d'esame dei singoli insegnamenti che in occasione delle attività di laboratorio, del tirocinio formativo e della prova finale. Ultimo ma non meno importante sarà la verifica delle abilità comunicative in lingua Inglese.
Lingua/e ufficiali di insegnamento e di accertamento della preparazione
ITALIANO
Sbocchi occupazionali e professionali previsti per i laureati
ESPERTO DI SISTEMI INFORMATICI INTELLIGENTI - Imprese, pubbliche amministrazioni e, più in generale, tutte le organizzazioni che utilizzano sviluppo software e consulenza informatica, in particolare di quelle compagnie che operano nell'ambito dell'analisi di grandi moli di dati (big data analytics) e il loro impiego per il design di sistemi di intelligenza artificiale. - Aziende che hanno esigenze di usare e sviluppare strumenti informatici per la gestione delle proprie attività. - Libera professione, accesso all’esame di abilitazione alla professione con conseguente iscrizione all'Albo degli ingegneri dell'informazione (Albo professionale - sezione B degli ingegneri junior - settore dell'informazione).
Capacità di apprendimento
Il Laureato in Informatica Applicata e Data Analytics avrà acquisito capacità di apprendimento tali da: - comprendere l'evoluzione tecnologica ed essere in grado di adeguarsi al progredire delle discipline informatiche nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale e della Data Analytics; - proseguire il proprio percorso formativo anche in autonomia grazie alla capacità di consultare efficacemente documentazione di tipo scientifico e tecnologico. Lo sviluppo delle capacità di apprendimento avviene durante l'intero percorso formativo attraverso le attività previste (lezioni, esercitazioni, laboratori, lavori di gruppo, tirocinio e prova finale). La verifica avviene in tutte le fasi del corso di studio. In particolare, attraverso le prove d'esame (concepite in modo da evidenziare l'autonomia dello studente nell'organizzare il proprio apprendimento), e attraverso la prova finale.
Competenze associate alla funzione
ESPERTO DI SISTEMI INFORMATICI INTELLIGENTI Competenze di matematica di base generale nel campo della progettazione e analisi di algoritmi e della programmazione. Competenze su algoritmi di intelligenza artificiale, reti neurali e sistemi informatici complessi basati su machine learning, che comprendono la modellazione, la preparazione dei dati e l'istruzione -- il learning -- su larga scala. Competenze relative ad ambiti applicativi, che comprendono aspetti di sicurezza, interazione, modellizzazione statistica in ambito decisionale, processamento parallelo e distribuito, e di sistemi di rete di varia natura. Competenze di base necessarie per comprendere e saper applicare le tecnologie attuali e future.
Funzione in contesto di lavoro
ESPERTO DI SISTEMI INFORMATICI INTELLIGENTI Sviluppo di nuovi sistemi software e di intelligenza artificiale e di analisi di dati o manutenzione evolutiva e adattativa di sistemi di intelligenza artificiale e di analisi di dati esistenti. Progettazione, sviluppo e test di nuove componenti software. Sviluppo e manutenzione di motori di intelligenza artificiale. Preparazione e processamento di dati.