Primo quadrimestre
Il Master in Intelligenza Artificiale è strutturato in due quadrimestri. Il primo, che prevede un totale di 36 crediti(6 per ogni materia), è concepito per sviluppare una conoscenza approfondita e trasversale. Non si tratta solo di imparare a programmare, ma di comprendere il “perché” di ogni modello matematico e il contesto aziendale in cui verrà applicata ciascuna soluzione di IA.
L’IA nel mondo aziendale
Un modello di IA ha valore solo se risolve un problema aziendale reale. Questo corso ti fornirà la visione strategica necessaria per raggiungere questo obiettivo. Esplorerai come l’IA stia rivoluzionando interi settori e imparerai a implementare un’efficace governance dei dati (Data Governance) per garantire la qualità e l’affidabilità delle informazioni.
Acquisirai competenze nella gestione dei progetti con metodologie agili, che ti consentiranno di adattarti ai cambiamenti e di fornire valore in modo continuo. Infine, affronterai gli aspetti etici e legali fondamentali dell’IA e del MLOps, la disciplina che integra i modelli nei sistemi di produzione di un’azienda in modo scalabile ed efficiente.
Matematica e statistica per l’IA
Tutta l’intelligenza artificiale si basa su un solido fondamento matematico e statistico. Questo corso va oltre la teoria per farti immergere nelle tecniche di cui avrai bisogno per lavorare con i big data. Imparerai ad applicare la teoria della stima per effettuare inferenze precise, a utilizzare la statistica bayesiana per aggiornare i tuoi modelli con nuove evidenze e a padroneggiare la teoria dei grafi complessi, fondamentale per analizzare i social network, i sistemi di raccomandazione o individuare le frodi.
È la base che ti consentirà non solo di utilizzare, ma anche di innovare e valutare criticamente qualsiasi modello di IA. Questo corso prevede 6 crediti obbligatori.
Programmazione e ambiente di lavoro per l’IA
È qui che la teoria si trasforma in codice eseguibile e soluzioni concrete. Il corso ti fornirà una padronanza pratica di Python, il linguaggio standard del settore del Machine Learning , e anche di R, molto potente per l’analisi statistica. Acquisirai familiarità con l’ecosistema delle librerie essenziali come Pandas per la manipolazione dei dati, Numpy per il calcolo numerico e i framework di Deep Learning come SKLearn e Tensorflow per costruire e addestrare modelli complessi.
Inoltre, acquisirai una competenza fondamentale nel mondo professionale: il controllo delle versioni con Git, indispensabile per il lavoro di squadra e la gestione dei progetti. Questo corso prevede 6 crediti obbligatori.
Tecniche di IA: Classificazioni e raggruppamenti
Questo modulo, da 6 crediti, approfondisce due delle attività più importanti del Machine Learning. Imparerai a “insegnare” alle macchine a classificare le informazioni (classificazione) per problemi quali il rilevamento dello spam o la diagnosi medica, e a individuare strutture e modelli nascosti nei dati (raggruppamento) per la segmentazione dei clienti, ad esempio.
Padroneggerai algoritmi fondamentali come le Support Vector Machines (SVM), il metodo k-Nearest Neighbors (k-NN) o il popolare K-Means, e comprenderai l’importanza del Feature Engineering per preparare e selezionare i dati che renderanno i tuoi modelli davvero potenti.
Tecniche di IA: regressioni, Deep Learning e altro
In questo corso vengono affrontati alcuni dei modelli predittivi più potenti e avanzati. Passerai dalle regressioni lineari e logistiche, fondamentali per comprendere le relazioni nei dati, all’affascinante mondo del Deep Learning.
Lavorerai con le reti neurali ricorrenti (LSTM), specializzate in dati sequenziali come il testo o il tempo, e con le reti convoluzionali (CNN), alla base della visione artificiale. Concluderai con l’apprendimento per rinforzo (Reinforcement Learning), la tecnica che permette alle macchine di imparare a prendere decisioni ottimali attraverso ricompense e punizioni. Questo corso prevede 6 crediti obbligatori.
Linguaggio di programmazione
Prima di poter costruire modelli complessi di Machine Learning, è indispensabile padroneggiare il linguaggio con cui comunicano le macchine. Questo corso rappresenta il punto di partenza fondamentale nel tuo percorso come sviluppatore di IA. Qui non solo imparerai la sintassi di un linguaggio come Python, lo standard del settore, ma interiorizzerai la logica di programmazione che ti consentirà di risolvere i problemi in modo strutturato ed efficiente.
Si approfondiscono gli algoritmi e le strutture dati (liste, dizionari, ecc.) che costituiscono le fondamenta per gestire ed elaborare informazioni su larga scala. Inoltre, vengono gettate le basi delle buone pratiche di programmazione, assicurando che il codice che scriverai sia pulito, leggibile e gestibile, un’abilità essenziale per qualsiasi progetto professionale.
Questo corso ti fornisce la padronanza necessaria affinché, nei corsi successivi, la tua unica preoccupazione sia il “cosa” vuoi realizzare, e non il “come” scriverlo. Questo corso prevede 6 crediti obbligatori.
Secondo semestre
Il secondo quadrimestre è dedicato alla specializzazione in aree di grande impatto, applicando tutto ciò che è stato appreso a problemi complessi con dati sia strutturati che non strutturati. Questa prima parte del master prevede un totale di 12 crediti, 6 per ogni materia.
Aree di applicazione e casi d’uso: ambienti con dati strutturati
Questo corso, che prevede 6 crediti obbligatori, si concentra su una delle sfide più rilevanti per le aziende: la previsione basata su serie temporali. Imparerai a prevedere la domanda di un prodotto, l’andamento dei mercati finanziari o il consumo energetico.
A tal fine, studierai modelli classici e robusti come ARIMA e Prophet (sviluppato da Facebook), fino alle architetture di Deep Learning più innovative come le reti LSTM e i rivoluzionari Transformers (Temporal Fusion Transformer), in grado di cogliere modelli complessi a lungo termine che altri modelli non riescono a individuare.
Aree di applicazione e casi d’uso: ambienti con dati non strutturati
La grande sfida dei Big Data risiede spesso nelle informazioni che non si presentano in tabelle ordinate, come testi, audio o immagini. Questo modulo si immerge a fondo nell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP), la branca dell’IA che insegna alle macchine a comprendere e generare il linguaggio umano.
Comprenderai l’evoluzione dalle reti RNN e LSTM ai modelli Transformer, come BERT o GPT, che hanno rivoluzionato il settore. Inoltre, l’approccio è eminentemente pratico: si tratterà di come implementare queste soluzioni nel cloud o su dispositivi locali (Edge Computing) ed esploreremo gli strumenti del futuro come LangChain e gli agenti intelligenti. Questo corso prevede 6 crediti obbligatori.
Una metodologia online e flessibile
Altrettanto importante quanto ciò che si studia è il modo in cui lo si fa. Il Master in Intelligenza Artificiale di UAX viene impartito con una metodologia online senza barriere, progettata per consentirti di conciliare la tua formazione con la tua vita personale e professionale.
- Accompagnamento costante: fin dal primo giorno, avrai a disposizione consulenti accademici che seguiranno i tuoi progressi e risolveranno i tuoi dubbi, affinché tu non ti senta mai solo davanti allo schermo.
- Flessibilità totale: avrai accesso 24 ore su 24, 7 giorni su 7, al Campus Virtuale, dove troverai tutti i materiali, i documenti e le lezioni. Potrai partecipare alle sessioni in diretta per interagire con docenti e compagni, oppure guardarle in differita quando ti è più comodo.
- Scegli tu come sostenere gli esami: ad ogni sessione d’esami, avrai la libertà di scegliere se preferisci sostenere gli esami online da casa tua o in presenza presso le sedi autorizzate dall’UAX.
- Il prestigio di una grande università: farai parte dell’Università Alfonso X el Sabio, un’istituzione con oltre 30 anni di esperienza e un campus a tua disposizione a Madrid per qualsiasi esigenza amministrativa.
Sintesi
In sintesi, la vera formazione in Intelligenza Artificiale risiede in un percorso completo. Il Master in Intelligenza Artificiale dell’UAX, con i suoi 60 crediti, è concepito proprio secondo questa filosofia: formare un professionista completo e versatile, il cui valore non risiede in una singola materia di intelligenza artificiale, ma nella sinergia di tutte le discipline.
Il suo piano di studi ti guida in modo progressivo, partendo da una solida base di matematica e programmazione per poi passare alle applicazioni più richieste dal settore, come il Deep Learning e l’Elaborazione del Linguaggio Naturale. L’obiettivo è ambizioso e chiaro: formare leader con una profonda comprensione del business, consapevoli delle sfide etiche e in grado di implementare soluzioni di IA che generino un impatto reale e positivo. Al termine del percorso, più che aver studiato materie isolate, avrai acquisito le competenze per diventare un protagonista della trasformazione digitale.
Fonti
