Master in Artificial Intelligence for Business & Security
Master di II Livello
Online, in aula e in azienda
7 mesi
I numeri dell'intelligenza artificiale
(Market Size)
annuale del mercato
di un Data Scientist
come data scientist
I trend internazionali mostrano che le aziende guardano con interesse agli investimenti in Intelligenza Artificiale ma più della metà di queste non ha al suo interno le competenze necessarie per poter sfruttare questi investimenti.
Studiare AI al MAIBS
Strategia e Tecnica
Digital Transformation in Business Organizations
Dalla digitalizzazione fino alla produzione lean e smart: in questo modulo approfondiamo il ruolo che l’intelligenza artificiale ha nelle organizzazioni.
Data Modeling, Big Data Analysis and Tools
Un modulo dedicato strutturazione di database (con focus su tecnologie Google a Amazon) e all’estrazione di dati mediante web scraping e APIs.
Machine Learning
Entriamo nel cuore del corso: dalla teoria dell’apprendimento, fino allo sviluppo dei primi modelli supervisionati e non supervisionati, all’analisi delle serie storiche e alla feature selection.
Deep Learning
Approfondiamo l’utilizzo di reti neurali profonde, utilizzando Tensorflow e Keras per sviluppare RNN, CNN e GAN e risolvere task di classificazione e predizione in diversi ambiti applicativi.
Natural Language Processing
Un focus particolare sull’analisi del linguaggio e dei sequence data: analizzeremo le principali tecniche di NLP, partendo dai classici TF-IDF e arrivando modelli che usano word embedding e il meccanismo dell’attenzione.
Risks, Privacy, and Ethics
Quando si processano dati e si prendono decisioni sulla base di questi è bene tenere conto di alcuni fondamentali della data governance. Approfondiremo temi legali come il GDPR e alcune applicazioni specifiche in ambito cyber security e reputation.
Challenges and risks of artificial intelligence
L’intelligenza artificiale ha alcune sfide delicate ancora aperte: la generazione delle bolle comunicative, l’utilizzo di fake assistiti da sistemi di AI e la generazione di deep fake video. Tutte sfide a cui esser preparati della prevenzione del rischio.
Machine learning applications
Le aziende partner presenteranno e daranno modo di lavorare su casi applicativi pratici: fraud detection, churn prediction, anomaly detection, analisi di alternative data per i mercati finanziari, energy forecasting.
Metodologia didattica
Un modello di master che unisce la capacità di fornire alta formazione dell’Università con l’occhio al mercato delle aziende più innovative.
La partnership fra l’Università degli Studi della Tuscia e Datrix S.p.A. ha portato allo sviluppo di un percorso formativo unico nel suo genere: 500h di formazione, erogate il venerdì e il sabato in modalità blended (potrai seguire il corso da dove vuoi, online o in aula) affiancate da un tirocinio curriculare in azienda che permette di applicare immediatamente le competenze acquisite in aula. Ogni azienda partner concorda con l’Università un programma di tirocinio coerente al Master e le attività pratiche in aula sono tarate in modo tale da ottimizzare il risultato della sinergia fra l’aula e l’azienda.
A chi si rivolge?
Il Master di rivolge a laureati magistrali in Ingegneria, Informatica, Economia, Matematica, Fisica o Statistica. Candidati provenienti da altre lauree magistrali saranno valutati di volta in volta dal comitato ordinatore, verificando le competenze di programmazione e informatica in ingresso.
Informazioni sull'Università
L’Università della Tuscia si trova a Viterbo, con campus all’interno e nei dintorni del suo centro storico. Viterbo è la provincia più settentrionale del Lazio, situata a meno di 100 km da Roma e a poco più di 200 km da Firenze.
L’Università degli Studi della Tuscia è stata fondata nel 1979 e si è sviluppata rapidamente in quello che è oggi: il centro della cultura e dell’apprendimento della provincia, offrendo corsi adatti alle esigenze degli studenti locali, nazionali e internazionali.
Datrix è un gruppo di tech company data-driven che sviluppano soluzioni software di Augmented Analytics per finalità di Marketing, Sales, Publishing e Investing.
Il gruppo lavora per essere punto di riferimento nella Digital & Fintech Data Disruption, lavora con clienti in tutto il mondo fra i quali: Google, CheBanca!, Nestlé, Euronics, L’Oréal, TIM, Rothschild, UniCredit, Forbes.
Main partner dell'iniziativa
Le aziende partner
