AI Engineering

Il corso introduce gli studenti ai concetti teorici e pratici alla base del funzionamento dei moderni calcolatori e della programmazione. Attraverso lo studio dell'architettura dei computer, degli algoritmi e dei linguaggi di programmazione, gli studenti imparano a progettare soluzioni informatiche efficienti, a sviluppare programmi in Java, a comprendere, analizzare e ottimizzare algoritmi, utilizzare correttamente la terminologia tecnica e acquisire autonomia nell'apprendimento e nell'uso degli strumenti digitali.

Modelli matematici e statistici per l'intelligenza artificiale (6 CFU)
Il corso introduce gli studenti ai fondamenti teorici e pratici della modellazione matematica e statistica nell'ambito dell'AI. Il percorso sviluppa le competenze per rappresentare, analizzare e interpretare fenomeni complessi, comprendere e applicare modelli predittivi, selezionare tecniche di machine learning adeguate e comunicare i risultati ottenuti in modo chiaro ed efficace.

Sistemi di IA Generativa (9 CFU)
Il corso offre una panoramica approfondita sull'AI Generativa (Gen AI), con un'introduzione ai modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), agli agenti intelligenti e ai principali attori del settore e alle tecnologie attualmente disponibili. Focus del corso è l'applicazione concreta di questi strumenti all'interno di processi e soluzioni aziendali. Per le attività pratiche si usano strumenti come Google Colab, OpenAI, LangChain, CrewAI, con Python come linguaggio di riferimento.

Introduzione all'Intelligenza Artificiale e Machine Learning (9 CFU)
Il corso introduce i concetti fondamentali dell'IA e del Machine Learning, fornendo una panoramica storica, teorica ed etica di queste tecnologie. Attraverso l'uso pratico di strumenti come Google Colab e Python, gli studenti imparano a gestire i dati, applicare modelli di apprendimento supervisionato e non supervisionato, e valutare le prestazioni dei modelli con metriche appropriate.