Scienze matematiche per l’intelligenza artificiale

Dipartimento di MATEMATICA
Scienze matematiche per l’intelligenza artificiale (L-35) A.A. 2024/2025 Scheda SUA-Cds

Descrizione del Percorso di Formazione:

Il corso di Laurea in Scienze Matematiche per l’Intelligenza Artificiale consiste di un unico curriculum, che è organizzato in attività formative caratterizzate da rigore logico ed elevato livello di astrazione, caratteristiche di un corso di laurea in matematica, affiancate da insegnamenti di informatica, sia teorici che più prettamente algoritmici e di programmazione. Gli strumenti teorici vengono successivamente utilizzati per introdurre i concetti fondamentali dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Accanto a questi insegnamenti fondamentali, il curriculum prevede insegnamenti in cui gli strumenti acquisiti vengono applicati a diverse discipline, dalla fisica alla biologia, che fornisce, con le neuroscienze e la bio-informatica, un paradigma sullo sviluppo e sulla natura dell’intelligenza.

Nei primi due anni, viene fornita buona parte della matematica di base e degli elementi di informatica e programmazione necessari per lo sviluppo degli argomenti successivi. In particolare, nel primo anno per matematica sono previsti insegnamenti di analisi, algebra, geometria e probabilità e statistica, mentre per informatica gli insegnamenti si concentrano soprattutto sull’acquisizione di tecniche di programmazione, con una forte presenza di attività in laboratorio. A partire dal secondo semestre, gli strumenti acquisiti vengono applicati allo studio della fisica e delle neuroscienze.
Nel secondo anno si intensifica la contaminazione fra matematica, informatica e applicazioni con lo studio degli algoritmi e della loro complessità, dell’analisi numerica e dell’ottimizzazione, delle tecniche di machine learning e dell’intelligenza artificiale applicate all’analisi di grandi moli di dati, e con gli aspetti matematici della fisica e della costruzione di modelli.
Il terzo anno è dedicato al consolidamento e al completamento degli insegnamenti del corso di studi, tramite insegnamenti sui processi stocastici e applicazioni alla bio-informatica. Inoltre, il terzo anno del corso di studi è dedicato anche allo sviluppo delle inclinazioni personali dello studente, permettendo il raccordo con le diverse lauree magistrali alle quali gli studenti di Scienze per l’Intelligenza Artificiale possono avere accesso. A questo sono dedicati i numerosi corsi opzionali, che permettono di scegliere un percorso più vicino agli aspetti matematici o a quelli informatici dell’intelligenza artificiale, oppure ancora scegliere un percorso più vicino alle applicazioni.
Infine, il cammino proposto include insegnamenti utili per il mondo del lavoro, come lo studio dell’inglese, gli aspetti etici dell’intelligenza artificiale, e le tecniche di comunicazione scientifica.
Il corso di studi si conclude in una prova finale che consiste nella discussione pubblica di un elaborato (tesi) svolto in autonomia dallo studente, assistito da un docente, su un tema oggetto del percorso di studi.
La valutazione del profitto individuale dello studente, per ciascun insegnamento, viene espressa mediante l’attribuzione di un voto in trentesimi, nel qual caso il voto minimo per il superamento dell'esame è 18/30, oppure di una idoneità. Alla valutazione finale di ogni insegnamento possono concorrere i seguenti elementi: - un esame scritto (da cui spesso si può essere esonerati svolgendo più prove scritte durante ed alla fine del corso); - una prova orale.

Primo anno

Insegnamenti obbligatori

Codice Denominazione Caratteristiche Attestato
10603327 ALGEBRA LINEARE E STRUTTURE ALGEBRICHE AP
STRUTTURE ALGEBRICHE 6 cfu in B - Formazione Teorica MAT/02
ALGEBRA LINEARE 6 cfu in A - Formazione Matematica di base MAT/03
10599697 ANALISI I 9 cfu in A - Formazione Matematica di base MAT/05 AP
10603314 FONDAMENTI DI PROGRAMMAZIONE CON LABORATORIO 9 cfu in A - Formazione informatica INF/01 AP
1011790 FISICA 9 cfu in A - Formazione Fisica FIS/01 AP
10603331 TECNICHE DI PROGRAMMAZIONE CON LABORATORIO 9 cfu in A - Formazione informatica ING-INF/05 AP
1031978 PROBABILITA' E STATISTICA 9 cfu in A - Formazione Matematica di base MAT/06 AP
10603329 FONDAMENTI DI NEUROSCIENZE AP
FONDAMENTI DI NEUROSCIENZE 2 3 cfu in C - Attività formative affini o integrative M-PSI/02
FONDAMENTI DI NEUROSCIENZE 1 3 cfu in C - Attività formative affini o integrative BIO/09

Secondo anno

Insegnamenti obbligatori

Codice Denominazione Caratteristiche Attestato
10603315 ALGORITMI E COMPLESSITA' 6 cfu in C - Attività formative affini o integrative INF/01 AP
10604473 MODELLI MATEMATICI PER LA FISICA AP
MODELLI MATEMATICI PER LA FISICA II 6 cfu in A - Formazione Fisica FIS/02
MODELLI MATEMATICI PER LA FISICA I 6 cfu in A - Formazione Matematica di base MAT/07
10599698 ANALISI II 9 cfu in B - Formazione Teorica MAT/05 AP
1031979 METODI NUMERICI 9 cfu in B - Formazione Modellistico-Applicativa MAT/08 AP
10603316 FONDAMENTI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE E GESTIONE DEI DATI 12 cfu in B - Formazione Modellistico-Applicativa ING- INF/05 AP
10603317 MACHINE LEARNING 9 cfu in B - Formazione Modellistico-Applicativa INF/01 AP
1017662 OTTIMIZZAZIONE 6 cfu in B - Formazione Modellistico-Applicativa MAT/09 AP

Terzo anno

Insegnamenti obbligatori

Codice Denominazione Caratteristiche Attestato
10603328 BIOLOGIA COMPUTAZIONALE AP
BIOLOGIA COMPUTAZIONALE 3 cfu in C - Attività formative affini o integrative BIO/10
ELEMENTI DI BIOLOGIA MOLECOLARE 3 cfu in C - Attività formative affini o integrative BIO/11
1031451 PROCESSI STOCASTICI 6 cfu in B - Formazione Modellistico-Applicativa MAT/06 AP
- A SCELTA DELLO STUDENTE 6 cfu in D - A scelta dello studente AP
AAF2227 INGLESE 1 cfu in E - Per la conoscenza di almeno una lingua straniera , 3 cfu in F - Ulteriori conoscenze linguistiche I
AAF1006 PROVA FINALE 8 cfu in E - Per la prova finale I
AAF2229 ETICA DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE 3 cfu in F - Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro I
AAF2228 COMUNICAZIONE SCIENTIFICA 3 cfu in F - Altre conoscenze utili per l'inserimento nel mondo del lavoro I
Insegnamenti opzionali

Gruppo opzionale A
Codice Denominazione Caratteristiche Attestato
10603320

10603321

10603357
10605218 LOGICA E METODI PROBABILISTICI PER L'INFORMATICA

FISICA DEI TERREMOTI E MACHINE LEARNING
CALCOLO SCIENTIFICO
ARCHITETTURE DEGLI ELABORATORI PER L'INTELLIGENZA ARTIFICIALE 6 cfu in C - Attività formative affini o integrative ING- INF/05

6 cfu in C - Attività formative affini o integrative GEO/10

6 cfu in C - Attività formative affini o integrative MAT/08 6 cfu in C - Attività formative affini o integrative INF/01 AP AP
AP AP
Gruppo opzionale B
Codice Denominazione Caratteristiche Attestato
10603322
10603323

10603330 MATEMATICA PER IL MACHINE LEARNING
APPLICAZIONI INFORMATICHE DEL MACHINE LEARNING

METODI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE PER LA FISICA 6 cfu in C - Attività formative affini o integrative MAT/07

6 cfu in C - Attività formative affini o integrative ING- INF/05

6 cfu in C - Attività formative affini o integrative FIS/01 AP AP

AP