PROROGA SCADENZA BANDO 08/01/2025
Il Master universitario di secondo livello in “Applied Artificial Intelligence” (Prima Edizione), incluso nell’offerta formativa dell’Università degli Studi di Palermo per l’A.A. 2024-2025, è progettato per formare professionisti pronti a navigare il complesso mondo dell’intelligenza artificiale, una tecnologia in rapida evoluzione e sempre più fondamentale in diversi settori produttivi.
Questo Master si distingue per un approccio che non si limita solo all’apprendimento delle tecniche di programmazione e algoritmi di AI, ma si estende alla comprensione delle infrastrutture tecnologiche e alla gestione dei dati. Il percorso è ideale sia per i neolaureati che desiderano specializzarsi in questo ambito emergente, sia per i professionisti in cerca di aggiornamento o riqualificazione delle proprie competenze, in linea con le dinamiche di un mercato del lavoro in continua evoluzione.
Il programma mira a sviluppare esperti di AI con una solida base teorica e pratica, capaci di affrontare e guidare l’innovazione tecnologica in vari settori applicativi, garantendo una preparazione completa e multidisciplinare, indispensabile per affrontare le sfide tecnologiche e etiche del futuro.
Destinatari
Il Master universitario di secondo livello in “Applied Artificial Intelligence” dell’Università degli Studi di Palermo è rivolto a candidati che possiedono uno dei seguenti titoli di studio:
- Laurea Magistrale, ottenuta in conformità al D.M. 270/2004 o titoli equipollenti.
- Laurea Specialistica, acquisita secondo il D.M. 509/1999, o titoli equiparati dalle classi corrispondenti.
- Laurea conseguita secondo gli ordinamenti previgenti al D.M. 509/1999.
- Studenti che non hanno ancora conseguito il titolo di laurea richiesto per l’ammissione, ma che si prevede lo otterranno prima della data di immatricolazione al Master.
- La conoscenza della lingua inglese (non certificata)
Obiettivi
- Fornire agli studenti le competenze necessarie per utilizzare linguaggi di programmazione e librerie specifiche per l’analisi dei dati, con un focus sulle tecniche più avanzate di machine learning e deep learning.
- Consentire l’apprendimento dell’uso di piattaforme informatiche ad alte prestazioni, per la gestione e l’elaborazione di grandi quantità di dati e lo sviluppo di soluzioni di intelligenza artificiale scalabili.
- Offrire una formazione aggiornata sulle tecnologie più innovative, inclusi reti neurali profonde, transformers, large language models, foundation models e AI generativa, garantendo agli studenti una preparazione al passo con le tendenze tecnologiche più rilevanti.
- Valorizzare l’esperienza pratica tramite lo sviluppo di progetti reali e casi studio, favorendo l’incontro e la collaborazione con professionisti e manager aziendali, per integrare teoria e pratica.
- Integrare nel percorso didattico un’esperienza di stage significativa, che permetta agli studenti di applicare concretamente le conoscenze acquisite all’interno di realtà produttive, facilitando l’inserimento nel mercato del lavoro.
- Creare un ponte tra la domanda di lavoro degli studenti e le esigenze del mercato, mettendo in contatto diretto i partecipanti con aziende interessate a sviluppare e implementare soluzioni avanzate di AI.
Sbocchi occupazionali
Gli sbocchi occupazionali che il Master in “Applied Artificial Intelligence” può fornire includono:
- AI Specialist: Esperti nella progettazione, sviluppo e implementazione di algoritmi e modelli di intelligenza artificiale, capaci di operare in settori che richiedono soluzioni avanzate di machine learning e deep learning.
- AI Consultant: Consulenti esperti nel guidare le aziende nell’adozione di tecnologie di intelligenza artificiale, consigliando sulle migliori soluzioni da implementare e supportando la trasformazione digitale.
- Responsabile della gestione dei dati e delle infrastrutture AI: Figure incaricate della gestione di grandi volumi di dati e della loro infrastruttura computazionale, garantendo la scalabilità e l’efficienza delle applicazioni di intelligenza artificiale.
- Specialista in AI Generativa: Esperti in tecnologie di generative AI, capaci di sviluppare soluzioni innovative come modelli di creazione automatica di contenuti e altre applicazioni avanzate di AI.
- Responsabile dell’Etica e della Compliance nell’AI: Professionisti che si occupano di assicurare che le soluzioni di AI rispettino le normative vigenti e i principi etici, gestendo le questioni legate alla privacy dei dati e alla bias degli algoritmi.
Il Master forma figure professionali in grado di lavorare in vari settori, tra cui tecnologia, finanza, sanità, produzione, telecomunicazioni e pubblica amministrazione, rispondendo alla crescente domanda di competenze in AI per migliorare i processi decisionali, ottimizzare le operazioni e promuovere l’innovazione.
Elementi unici di valore
- Formazione a Distanza (FAD): Il Master può essere seguito interamente da remoto, in modalità mista, sincrona e asincrona, grazie alla piattaforma di e-learning messa a disposizione da U4Learn S.r.l., primo spin-off universitario dell’Università degli Studi di Palermo. Questa modalità consente agli studenti di accedere alle lezioni in tempo reale, favorendo l’interazione con i docenti, mantenendo la flessibilità necessaria per i professionisti.
- Stage e Work Experience: Gli studenti avranno la possibilità di svolgere l’attività di stage e work experience, prevista dal programma formativo, presso aziende di primo piano del panorama nazionale e internazionale, consentendo loro di applicare in contesti reali le competenze acquisite durante il corso e di ampliare il proprio network professionale.
Struttura
Il Master, articolato in Moduli che includono, lezioni frontali in modalità e-learning, laboratori, esercitazioni, seminari, incontri di studio, convegni, visite aziendali, Work Experience (obbligatorio per i Master di II livello), tirocini, stage, prova finale, per un totale di 60 CFU e 1500 ore di attività così suddivise:
- Lezioni di didattica frontale e in modalità e-learning e studio individuale 1125 ore – 45 CFU
- Stage / Tirocinio 225 ore – 9 CFU
- Work Experience 75 ore – 3 CFU
- Tesi -prova finale 75 ore – 3 CFU
Percorso Formativo
Le lezioni frontali si svolgeranno nella quasi totalità dei casi il martedì e il giovedì, dalle ore 15:00 alle ore 19:00, e il sabato dalle ore 9:00 alle ore 13:00 (non sono previste lezioni frontali nel mese di agosto).
Costi e Agevolazioni
La quota di iscrizione al Master è pari a € 3.000 da versare in due rate:
- € 1.800,00 al momento dell’immatricolazione
- € 1.200,00 entro tre mesi dall’inizio del Master
Modulo 1. Allineamento delle competenze di base – 13 CFU
- Programmazione in python
- Matematica per l’Intelligenza Artificiale
- Introduzione al Calcolo della Probabilità e alla Statistica
Modulo 2. Architetture Computazionali e Gestione dei Dati – 9 CFU
- Cloud Computing e High Performance Infrastructures
- Databases
Modulo 3. Intelligenza Artificiale – 23 CFU
- Applied Machine Learning and Deep Learning
- NLP, Foundation Models e IA Generativa
- Prompt Engineering
- Open issues in AI: privacy, laws, and ethics
Stage – 9 CFU
- Stage – 9 CFU
Work Experience – 3 CFU
- Work Experience – 3 CFU
Project Work finale – 3 CFU
- Project Work finale – 3 CFU
Modalità di partecipazione
La domanda di partecipazione al concorso per l’ammissione al Master Universitario annuale di II livello in “Applied Artificial Intelligence” deve essere compilata online seguendo la procedura sotto riportata:
- a) registrarsi al Portale Studenti UNIPA. Chi già possiede username e password di accesso può passare direttamente al punto b)
- b) accedere al Portale Studenti UNIPA inserendo le credenziali personali ricevute via e-mail (username e password)
- c) fare riferimento alla voce di menu “Pratiche” e selezionare la voce “Nuova Pratica”; nell’elenco proposto a video cliccare sulla voce “Master di Primo Livello, Master di Secondo Livello e Corsi di Perfezionamento” e selezionare la voce “Domanda di partecipazione a concorso per l’accesso ad un Master o ad un Corso di Perfezionamento” per l’avvio di una nuova pratica di partecipazione a concorso
- d) compilare la domanda, seguendo le istruzioni guidate, fino al calcolo delle tasse e conferma dei dati
Il sistema propone:
- stampare “Bollettino e Domanda”
- procedere con “Paga adesso pagoPA” via internet
I bollettini di pagamento pagoPA possono essere pagati nelle seguenti due modalità:
- online, direttamente dal Portale Studenti: sulla pagina riepilogativa della pratica studente compilata e confermata sul web vengono visualizzati l’icona “pagoPA” ed un collegamento ipertestuale “Paga adesso”, mediante il quale l’utente sceglie il PSP con cui effettuare il pagamento online ed effettua il pagamento online sul sito dell’AgID
- presentando la stampa del bollettino di pagamento pagoPA presso un qualunque PSP presente nel territorio (tabaccherie, SISAL, SUPERENALOTTO, etc.)
Il pagamento della tassa di partecipazione, corrispondente ad € 50,00, dovrà effettuarsi, inderogabilmente, entro il 08/01/2025, data di scadenza del bando.
La domanda di partecipazione al concorso di ammissione al Master Universitario annuale di II livello in “Applied Artificial Intelligence”, compilata online, vale come autocertificazione resa ai sensi dell’art. 3 della Legge n. 127/97 e del D.P.R. n. 445/2000 e ss.mm.ii.
Il candidato dovrà inoltre allegare alla domanda, tramite upload, i seguenti documenti, in formato pdf:
- a) copia di un valido documento di identità;
- b) dichiarazione sostitutiva di certificazione, ex art. 46 del D.P.R. 445/2000 e ss.mm.ii., di laurea con l’indicazione del voto finale;
- c) Curriculum Vitae et Studiorum datato e firmato;
- d) dichiarazione sostitutiva di certificazione (ai sensi dell’art. 46 del D.P.R. 445/2000 e ss.mm.ii.) di eventuali altri titoli valutabili ai fini del punteggio per la graduatoria di merito ovvero fotocopia degli stessi, con annessa dichiarazione sostitutiva di atto di notorietà che ne attesti la conformità all’originale (ai sensi degli artt. 47 e 19 del D.P.R. n. 445/2000 e ss.mm.ii.);
- e) l’autocertificazione ex art. 6, comma 1, del D.M. n. 930 del 29/07/2022 corredata di allegati in caso contemporanea iscrizione a due corsi di studio tra quelli previsti dalla normativa di riferimento citata.
Modalità di selezione
L’accesso al Master, nel limite dei posti disponibili, sarà consentito a seguito di valutazione, da parte della Commissione esaminatrice, dei titoli presentati da ciascun candidato e da un colloquio.
La Commissione esaminatrice è composta dal Coordinatore del Corso o da un altro docente componente il Consiglio Scientifico dallo stesso delegato e da due professori designati dal Consiglio Scientifico.
La Commissione avrà a disposizione per ciascun candidato fino ad un massimo di 75 punti, di cui 50 punti per i titoli, 25 punti per il colloquio.
Le prove di selezione avranno luogo in modalità telematica tramite Skype o sistemi analoghi di videoconferenza, giorno 23/01/2025 a partire dalle ore 15:00.
Coordinamento didattico e scientifico
Coordinatore del Master:
Prof.ssa Liliana Lo Presti, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Coordinatore Vicario:
Prof. Marco La Cascia, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Consiglio Scientifico:
Prof.ssa Liliana Lo Presti, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Marco La Cascia, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Salvatore Gaglio, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Antonio Chella, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Roberto Pirrone, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Referente Amministrativo:
Dott.ssa Giaccone Maria Graziella
Corpo docenti
Prof.ssa Liliana Lo Presti, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Marco La Cascia, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Salvatore Gaglio, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Marcello Chiodi, Dipartimento di Scienze Economiche, Aziendali e Statistiche, Unipa
Prof. Fabrizio Martino, Dipartimento di Matematica e Informatica, Unipa
Prof. Roberto Pirrone, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Pierluigi Gallo, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Donato Cascio, Dipartimento di Chimica e Fisica, Unipa
Prof. Vincenzo Taormina, Dipartimento di Matematica e Informatica, Unipa
Prof. Orazio Gambino, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof. Rosario Sorbello, Dipartimento di Ingegneria, Unipa
Prof.ssa Arianna Pipitone, Dipartimento di Scienze Umanistiche, Unipa
Prof. Giuseppe Mazzola, Dipartimento di Scienze Umanistiche, Unipa
