Laurea Magistrale in Statistica e Intelligenza Artificiale

Il percorso di apprendimento si articola in tre fasi. Nella prima fase, vengono rafforzate le conoscenze e le competenze di base nei metodi statistici e nell'inferenza. Gli argomenti trattati includono inferenza frequentista e bayesiana, analisi dei dati, modelli lineari generalizzati, calcolo statistico e comunicazione. Queste aree forniscono le basi per la comprensione dei meccanismi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico.

Nella seconda fase, vengono approfonditi gli studi attraverso moduli di apprendimento supervisionato e non supervisionato, apprendimento profondo e modelli statistici per processi complessi. Oltre ai principi statistici e computazionali utilizzati per dedurre la struttura di questi modelli, si sviluppano conoscenze pratiche attraverso la loro applicazione a dati reali.

Nella terza fase, viene completato un progetto di ricerca indipendente su un argomento scelto sotto la supervisione di esperti della Facoltà di Scienze Matematiche. Ciò può comportare l'approfondimento della comprensione di un argomento introdotto in un modulo didattico, l'approfondimento di un argomento non precedentemente trattato o l'esecuzione di un'analisi dati estesa.