Master di Primo Livello in AI Engineering

Laurea triennale, magistrale o vecchio ordinamento (per il Master universitario di I livello);

Diploma di scuola secondaria di secondo grado (per il corso di formazione universitaria);

Titolo estero riconosciuto con dichiarazione di valore.

È consigliata una buona padronanza di linguaggi di programmazione e conoscenze matematiche di base.

L’obiettivo centrale del master è dotare i partecipanti delle competenze tecniche, metodologiche e operative necessarie per progettare, realizzare e gestire sistemi di intelligenza artificiale complessi in contesti aziendali. Il percorso si struttura su moduli di machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), visione artificiale, ingegneria del software per AI, nonché sull’organizzazione dei flussi di dati, validazione dei modelli e ottimizzazione delle prestazioni. Si punta a un profilo professionale moderno, capace di spaziare dalla raccolta e pre‑processamento dei dati fino all’integrazione dei modelli intelligenti nei processi aziendali. È consigliata una buona base di programmazione e matematica. Alla fine, il diploma di master deve offrire un vantaggio competitivo nel mercato del lavoro, consentendo di operare in ambiti innovativi legati ai dati e all’AI in aziende che investono tecnologicamente.

Il master prepara a ruoli chiave nel panorama dell’intelligenza artificiale e dei sistemi data-driven. Tra le figure professionali più indicate ci sono: AI Engineer, Machine Learning Engineer, Data Engineer e AI Solution Architect. Chi completa il percorso potrà intervenire nella progettazione, sviluppo e integrazione di soluzioni intelligenti all’interno di team interdisciplinari. Le aziende target spaziano dalle startup alle PMI fino alle grandi aziende, in settori come tecnologia, finanza, sanità, industria 4.0, e-commerce e servizi digitali. Lo studente potrà anche inserirsi come consulente tecnologico, o contribuire all’adozione di sistemi AI in progetti esistenti, curando aspetti di deployment, governance, controllo dei modelli e scalabilità. In definitiva, il corso mira a fornire ossigeno professionale in un mercato in forte crescita, dove le competenze legate ad AI e dati sono tra le più richieste.

Modalità di erogazione: full online con piattaforma accessibile 24/24;

Sono inoltre previste 128 ore di live webinar suddivise in otto weekend;

Project work o tirocinio formativo presso aziende convenzionate;

Discussione di una tesi finale.