Insegnamenti a.a. 2024-2025   

L'intelligenza artificiale e i metodi di scienza dei dati e data analytics sono considerati da molteplici studi di settore uno dei principali motori di sviluppo economico del presente e del futuro (si veda, a tal fine, la strategia nazionale sull'intelligenza artificiale del 2019, disponibile sul sito del Ministero dello Sviluppo Economico).
L'intelligenza artificiale, nella sua declinazione odierna, coniuga approcci 'classici' basati sulla logica e sul ragionamento automatico con approcci 'moderni' basati sull'apprendimento automatico, la statistica e i metodi formali propri dei sistemi complessi. Questi metodi sono essenzialmente basati su dati, il che rende intelligenza artificiale, scienza dei dati e data analytics discipline fortemente sovrapposte, anche dal punto di vista metodologico.

L'obiettivo formativo principale di questo corso di studi triennale è di fornire competenze teoriche e metodologiche di tipo fondazionale e conoscenze applicative legate all'uso di strumenti nelle aree principali dell'intelligenza artificiale e delle metodologie computazionali di analisi dei dati tipiche della data analytics; in particolare tale corso di studi sarà in grado di:
- fornire solide basi matematiche e fisiche, necessarie per la comprensione e lo sviluppo di metodologie moderne di intelligenza artificiale e data analytics;
- fornire solide basi informatiche, concettuali e tecnologiche, per l'analisi, la progettazione, la produzione e l'impiego delle applicazioni informatiche in ambito dell'intelligenza artificiale e della data analytics;
- fornire solide basi statistiche e informatiche per la gestione e l'analisi dei dati e il loro utilizzo in ambito applicativo e nello sviluppo dei moderni sistemi di intelligenza artificiale;
- fornire conoscenze e competenze sia classiche che moderne sugli strumenti concettuali e tecnologici dell'intelligenza artificiale e sulle loro applicazioni, in particolare alla data analytics.

Gli insegnamenti del corso di laurea coniugano una formazione teorica e metodologica di tipo fondazionale con l'uso di strumenti computazionali negli ambiti dell'intelligenza artificiale e della data analytics. Queste competenze sono complementate anche con l'acquisizione di competenze operative e orientate al problem solving e al lavoro di gruppo, combinando lezioni frontali con attività progettuali e di laboratorio.

Il laureato di questo corso di studi è preparato adeguatamente per continuare gli studi in una laurea magistrale in ambito scientifico e tecnologico, nella quale mettere a frutto la formazione metodologica di base conseguita e conseguire competenze e conoscenze avanzate nell'ambito dell'intelligenza artificiale e della scienza dei dati, sia a livello teorico che applicativo.
Il laureato sarà altresì in grado di svolgere attività professionale come sviluppatore di sistemi di intelligenza artificiale, data analyst e data manager e sviluppatore software, nonché di svolgere attività di supporto alle decisioni in materia di automazione e informatizzazione.

Percorso formativo
Il percorso formativo si articola con insegnamenti in quattro aree, connesse ai quattro obiettivi formativi del corso:
- area dei fondamenti matematico-fisici, che comprende insegnamenti di matematica e di fisica, per fornire gli strumenti analitici fondamentali per la comprensione delle tecniche moderne di intelligenza artificiale e di data analytics e per lo sviluppo delle capacità di formalizzazione e di astrazione;
- area dei fondamenti Informatici, che comprende insegnamenti sui concetti fondamentali delle discipline informatiche, sia tecnologici che teorico-metodologici;
- area della statistica e della gestione dei dati, che include insegnamenti sui fondamenti probabilistici e statistici della data analytics e dell'intelligenza artificiale e sulle tecnologie e metodologie informatiche per la gestione dei dati;
- area dell'intelligenza artificiale, che consiste di insegnamenti più specifici sull'intelligenza artificiale, sia classica che moderna, con un focus particolare alle tecniche di apprendimento automatico.

Il percorso formativo si articola nei tre anni iniziando dai corsi fondamentali, per arrivare ad affrontare al terzo anno gli insegnamenti più specifici negli ambiti dell'intelligenza artificiale e della data analytics.

Requisti

I titoli di studio idonei per l'accesso al Corso di Laurea in Intelligenza Artificiale e Data Analytics sono i diplomi di scuola secondaria di secondo grado e i titoli equipollenti conseguiti in Italia o all'estero.
Si richiede la conoscenza dei contenuti di matematica e logica e cenni di informatica di base tipici di un programma della scuola superiore.
È prevista una verifica preliminare di tali conoscenze, mediante un test di ingresso, il cui esito non è comunque vincolante per l'iscrizione al Corso di Laurea. Il mancato superamento del test comporterà l'assegnazione di obblighi formativi aggiuntivi le cui modalità di superamento sono demandate al regolamento didattico.
Le modalità di svolgimento del test, così come le modalità di recupero degli eventuali obblighi formativi accertati, sono specificate nel regolamento didattico del corso di studi.

Modalità

Il Corso di laurea in Intelligenza Artificiale e Data Analytics è ad accesso libero.

Per essere ammessi al corso di Laurea occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria superiore o di altro titolo di studio conseguito all'estero, riconosciuto idoneo ai sensi delle leggi vigenti. Inoltre, è richiesta la conoscenza della lingua inglese a livello almeno B1. Queste conoscenze vengono verificate attraverso il possesso di specifiche certificazioni linguistiche o il sostenimento di un test somministrato dal Centro linguistico di Ateneo.

Gli studenti che si iscrivono al primo anno del Corso di Laurea in Intelligenza Artificiale e Data Analytics devono sostenere una prova di orientamento e valutazione non selettiva, finalizzata ad accertare l'attitudine al ragionamento logico-deduttivo e la preparazione agli studi delle discipline di base e a individuare eventuali lacune.
A tale scopo sarà utilizzato il test TOLC-S del CISIA (https://www.cisiaonline.it/). Il test sarà considerato superato se sarà raggiunto il punteggio di 18 (diciotto).
Il test può essere sostenuto presso l'Università di Trieste nelle sessioni dei mesi di marzo, aprile, luglio, agosto e settembre; una prova di recupero si svolge nel mese di ottobre. Sarà riconosciuto valido anche il test TOLC-I. Saranno inoltre riconosciuti validi test TOLC-S o TOLC-I sostenuti in altre sedi universitarie, sia nelle sessioni anticipate sia in quelle autunnali. Le modalità sono definite annualmente nel Manifesto degli Studi.

Il non superamento del test non pregiudica la possibilità di iscriversi al Corso di Laurea, ma il non superamento del test dà origine a un debito formativo, che si riterrà colmato con il superamento dell'esame di Analisi matematica I, al primo semestre del primo anno.
Lo studente che non ha colmato il debito formativo nel primo anno potrà iscriversi comunque al secondo anno di corso, ma non potrà sostenere esami del secondo anno finché non avrà superato il primo esame di Analisi matematica I.
Per agevolare il superamento del debito formativo saranno attivate iniziative specifiche di mentoring e tutoring in cui potranno anche essere ripresi e discussi argomenti facenti parte dei programmi della scuola secondaria, che stanno alla base degli insegnamenti impartiti nel primo anno di corso.

Il non possesso dei requisiti di conoscenza della lingua inglese dà anch'esso origine ad un obbligo formativo aggiuntivo, che potrà essere colmato attraverso il superamento di una prova di idoneità di lingua inglese di livello B1. Al fine di agevolare gli studenti nel superamento del debito linguistico, verranno organizzate opportune iniziative di formazione. Il conseguimento del livello B1 in inglese è propedeutico per poter conseguire i crediti di competenza linguistica inglese previsti dal piano di studi.

Prova Finale

La prova finale consiste nella stesura e nella discussione, da parte dello studente, di un elaborato finale, concordato con un docente del Corso di Studi (relatore). Il relatore assume il ruolo di guida durante questa attività formativa. L'elaborato finale riporta l'attività svolta presso il gruppo, il laboratorio di ricerca o l'azienda scelti dallo studente con il benestare del relatore, avente come oggetto un argomento relativo a uno degli ambiti del Corso di Studi.

Modalità

Dopo aver acquisito tutti i necessari crediti formativi, lo studente è ammesso al sostenimento della prova finale per il conseguimento del titolo. La prova finale consente allo studente di acquisire i rimanenti CFU necessari al conseguimento dello stesso .

La prova finale consiste nella stesura, da parte dello studente, di un elaborato su un argomento relativo ad uno degli ambiti del Corso di Studi. Lo studente deve svolgere il lavoro necessario alla redazione dell'elaborato in autonomia, eventualmente apportando contributi originali in ambito pratico o teorico e fornendo una corretta inquadratura del lavoro svolto all'interno dello stato dell'arte della letteratura esistente.

L'argomento dell'elaborato deve essere concordato dallo studente con un docente del Corso di Studi (relatore), che si assumerà il ruolo di guida durante tutto questo percorso formativo, e può essere svolto anche sotto la supervisione congiunta di un correlatore interno o esterno. Il relatore può essere anche un docente dell'ateneo o di un'università o ente di ricerca consorziato non afferente al CCS, previa autorizzazione del CCS.

L'elaborato può essere scritto e discusso in inglese.

L'esame finale consiste in una discussione dell'elaborato, di fronte ad una Commissione nominata secondo le modalità specificate nell'Articolo 9 del Regolamento del Corso di Studi.

Il voto finale di si basa sulla valutazione complessiva del curriculum degli studi, dei contenuti dell'elaborato, della sua presentazione e su ulteriori attività formative svolte dallo studente, secondo modalità dettagliate nell'Articolo 9 del Regolamento del Corso di Studi, disponibile via web.

Sviluppatore di Sistemi di Intelligenza Artificiale

• Funzioni: Il laureato, all'interno di un team di sviluppo o come consulente nell'esercizio della libera professione, si occupa di progettare, sviluppare e attuare modelli predittivi in funzione della tecnologia esistente, e di mantenerli. Inoltre il laureato deve essere in grado di definire e gestire le infrastrutture informatiche adeguate per svolgere questi compiti.
• Competenze: Riconoscimento dei compiti richiedenti l'impiego di tecniche di intelligenza artificiale e non risolvibili efficientemente con tecniche algoritmiche tradizionali. Conoscenza dei linguaggi e degli strumenti informatici d'uso comune necessari per l'applicazione di tecniche moderne di intelligenza artificiale. Capacità di valutare le architetture hardware e software necessarie a sostenere lo svolgimento di specifici task di intelligenza artificiale. Conoscenza delle tecniche di valutazione di un sistema di intelligenza artificiale per applicazioni reali.
• Sbocco: Aziende nel settore pubblico e privato che necessitino di automatizzare processi “human-like” di moderata complessità tramite tecniche informatiche, sia per l'uso interno che per fornire servizi e/o prodotti.
  Libera professione come consulente per la realizzazione e manutenzione di sistemi di intelligenza artificiale.

Data Analyst e Data Manager

• Funzioni: Il laureato, all'interno di un team di sviluppo o come consulente nell'esercizio della libera professione, si occupa della gestione e dell'analisi statistica ed algoritmica dei dati a fini predittivi o descrittivi, mediante applicazione di metodi e tecniche statistiche e tecnologie informatiche.
  Il laureato è in grado di interagire con esperti del settore per individuare le metodologie adatte ad acquisire e a gestire i dati; è inoltre capace di individuare le tecnologie informatiche e i metodi statistici adeguati a sostenere l'analisi, la gestione e l'immagazzinamento dei dati, nonché la loro fruizione a scopi di analisi.
  
• Competenze: Conoscenze delle tecniche statistiche di base per l'analisi e la visualizzazione di dati. Basi matematiche per lo sviluppo e l'uso di tecniche predittive a partire da dati esistenti. Conoscenza degli strumenti e delle tecnologie informatiche per la gestione, l'acquisizione e l'elaborazione di dati. Conoscenza di base delle tecniche per la gestione, l'acquisizione e l'elaborazione di grandi quantità di dati.
• Sbocco: Aziende nel settore pubblico e privato che necessitano di analizzare o acquisire dati tramite strumenti informatici, con lo scopo di individuare o predire trend e/o regolarità, con l'obiettivo di fornire o personalizzare servizi.
  Libera professione come consulente in analisi e gestione di dati.
  

Sviluppatore di sistemi software

• Funzioni: Attività di progettazione, sviluppo, installazione e manutenzione di sistemi software, all'interno di un gruppo di lavoro o nell'ambito della libera professione. L'attività di svolge a stretto contatto con gli utenti per stabilire i requisiti funzionali del software.
• Competenze: Conoscenza degli strumenti informatici, della terminologia e delle metodologie matematiche e informatiche per l'analisi dei requisiti, la progettazione dell'architettura software e degli algoritmi e la loro implementazione seguendo le moderne metodologie di sviluppo.
• Sbocco: Aziende del settore pubblico o privato che sviluppano o personalizzano applicazioni informatiche e strumenti software, sia per uso interno che come core business. In tale contesto il laureato sarà essenzialmente occupato nella scelta, nell'aggiornamento e nella personalizzazione degli strumenti informatici sviluppati.
  Libera professione come consulente informatico e sviluppatore free-lance.