Cos'è un Minor?
Un percorso “Minor” è un percorso trasversale che si rivolge a studenti dei Corsi di Laurea Magistrale che vogliono dare una specifica curvatura al proprio percorso di studi, ed anche a professionisti già inseriti nel modo del lavoro che intendano allargare il proprio spettro di competenze sui temi specifici nel quadro di processi di formazione permanente per la qualificazione/riqualificazione professionale. Le attività formative previste dal Minor corrispondono ad un numero di 27 CFU di cui almeno 6 riservati ad attività extracurriculari aggiuntive rispetto ai CFU del piano statutario per il conseguimento del titolo di studio.
Il Minor in Applied Machine Learning
Il Minor ”Applied Machine Learning” è un percorso tematico interdisciplinare che intende formare gli studenti competenze sullo utilizzo degli strumenti tipici dell’intelligenza artificiale (con particolare riferimento al “Machine Learning”) negli ambiti specifici dei domini applicativi della chimica e dell’ingegneria di processo e di prodotto.
Percorso Formativo
Il percorso formativo prevede 27 CFU, suddivisi in 4 insegnamenti ed attività formative per la promozione delle competenze trasversali, organizzati in tre gruppi:
Attività formative di allineamento asimmetriche
- Forniscono le conoscenze di base sulle tecnologie di AI e Machine Learning. Per tale motivo queste attività formative vanno svolte all’inizio del percorso Minor.
Attività formative applicative
- Presentano l’implementazione delle tecnologie di Machine Learning in specifici domini applicativi.
Attività formative per la promozione delle competenze trasversali.
- Seminari, Soft Skills, Tirocini presso Istituzioni pubbliche o private qualificate.
Attività formative di allineamento asimmetriche
|
Corso di Studi |
Attività formative selezionabili |
SSD |
CFU |
|---|---|---|---|
|
CdS in Informatica LM-18 |
Advanced Databases |
INF/01 |
6 |
|
Machine Learning |
INF/01 |
6 |
|
|
Methods for Artificial Intelligence |
INF/01 |
6 |
|
|
CdS in Ingegneria delle Telecomunicazioni e dei Media Digitali LM-27 |
Elaborazione di Segnali Multimediali |
ING-INF/03 |
9 |
|
Image Processing for Computer Vision |
ING-IND/03 |
6 |
|
|
CdS in Ingegneria Informatica – L8 |
Basi di Dati |
ING-INF/05 |
9 |
|
Advanced Computer Programming |
ING-INF/05 |
9 |
|
|
Elementi di Intelligenza Artificiale |
ING-INF/05 |
6 |
|
|
CdS in Ingegneria Informatica LM-32 |
Cognitive Computing Systems |
ING-INF/05 |
6 |
|
CdS in Informatica – L-31 |
Laboratorio di Programmazione |
INF/01 |
9 |
|
CdS in Ingegneria Meccanica per la Progettazione e la Produzione LM-33 |
Machine Learning for Engineering |
ING-INF/05 |
6 |
|
Image and Video Processing for Autonomous Driving |
ING-INF/03 |
6 |
|
|
CdS in Transportation Engineering And Mobility |
Machine Learning and big data |
ING-INF/05 |
9 |
Attività formative applicative
|
Corso di Studi |
Attività formative selezionabili |
SSD |
CFU |
|---|---|---|---|
|
CdS in Ingegneria Chimica LM-22 |
Machine learning for Product and Process Engineering (Corso modulare) |
ING-IND/25 ING-IND/26 ING-IND/27 |
6 |
|
CdS in Ingegneria Meccanica per la Progettazione e la Produzione LM-33 |
Bio-inspired Generative Design for Additive Manufacturing |
ING-IND/15 |
9 |
|
Statistica per la Tecnologia |
SECS-S/02 |
6 |
|
|
Statistical Learning for Industrial Engineering |
SECS-S/02 |
6 |
|
|
CdS in Scienze Chimiche LM-54 |
Chimica e Tecnologia della Catalisi |
CHIM/03 |
6 |
|
Chimica Computazionale |
CHIM/02 |
6 |
|
|
CdS in Transportation Engineering and Mobility LM23 |
Unmanned Aircraft Systems for Transportation and Mobility |
ICAR/05 ING-IND/05 |
6 |
|
Resilience of Transportation Systems |
ICAR/05 |
6 |
|
|
Structural Health Monitoring for Infrastructures |
ICAR/09 |
9 |
Come applicare
Gli studenti che intendono partecipare al minor non devono fare altro che compilare il proprio piano di studi (in maniera compatibile con il regolamento del minor) e inviarlo al coordinatore del proprio corso di studi.
Regolamento
Il Regolamento del Minor in Applied Machine Learning è disponibile cliccando qui.