Indice dei contenuti
- Introduzione
- Caratteristiche del corso di laurea
- Piano di studi e struttura del percorso formativo
- Requisiti di accesso e riconoscimento dei crediti
- Modalità didattica
- Sbocchi professionali e opportunità di carriera
- Come si colloca rispetto agli altri indirizzi
- L’ateneo e il valore del titolo
- Costi e agevolazioni
- Come scegliere l’università telematica giusta
Introduzione
La LM-32 è la magistrale in ingegneria informatica, e l’indirizzo Artificial Intelligence Engineering la orienta alla progettazione di sistemi basati sull’apprendimento automatico. La parola che conta nel nome è engineering: il tema non è solo addestrare un modello, ma metterlo in produzione, monitorarlo, gestirne il ciclo di vita e i costi.
È la competenza che il mercato fatica a trovare, perché richiede di stare a cavallo fra la statistica e l’ingegneria dei sistemi, due mondi che raramente convivono nella stessa persona.
Il biennio approfondisce l’apprendimento profondo, le architetture distribuite per il calcolo e le questioni di affidabilità e conformità, che con il regolamento europeo sull’intelligenza artificiale sono diventate un vincolo di progetto e non più una considerazione etica astratta.
Caratteristiche del corso di laurea
In tabella i dati che servono per il confronto: classe, durata e crediti complessivi.
| Caratteristica | Dettaglio |
|---|---|
| Classe di Laurea | LM-32 |
| Tipologia | Laurea Magistrale |
| Durata | 2 Anni |
| CFU | 120 |
| Modalità | Online, con esami in presenza |
| Ateneo | Università degli Studi Guglielmo Marconi |
Piano di studi e struttura del percorso formativo
Il percorso combina i metodi avanzati di apprendimento automatico con l’ingegnerizzazione dei sistemi che li ospitano. Il percorso vale 120 CFU complessivi, tra insegnamenti di base, caratterizzanti, attivita’ a scelta e prova finale.
- Deep learning e reti neurali avanzate
- Metodi statistici per l’apprendimento
- Elaborazione del linguaggio naturale avanzata
- Computer vision e riconoscimento di pattern
- Architetture distribuite e calcolo ad alte prestazioni
- Ingegnerizzazione e messa in produzione dei modelli
- Big data e gestione di dati su larga scala
- Reinforcement learning
- Affidabilità, spiegabilità e valutazione dei modelli
- Regolamentazione europea dell’intelligenza artificiale
Come sempre, il documento che vale è il piano di studi ufficiale dell’anno accademico in cui ti immatricoli: questo elenco ne è una sintesi.
Requisiti di accesso e riconoscimento dei crediti
Per iscriversi serve una triennale, ma il titolo da solo non basta: contano i CFU acquisiti nei settori richiesti dal regolamento didattico.
Se la triennale è di un’altra area, l’ateneo può chiedere integrazioni. Anche gli esami sostenuti da studente singolo rientrano nel conteggio, e spesso ci si dimentica di dichiararli.
Modalità didattica
La didattica è asincrona: videolezioni disponibili senza vincoli di orario, dispense scaricabili e test di autovalutazione per capire a che punto si è. Le prove d’esame si svolgono di persona presso Roma e le sedi d’esame distribuite in tutta Italia, con più appelli distribuiti nell’anno.
Il rischio dell’asincrono è rimandare. Gli abbandoni si concentrano nel primo anno, ed è quasi sempre una questione di organizzazione più che di difficoltà dei contenuti.
Sbocchi professionali e opportunità di carriera
Il profilo è quello dell’ingegnere che porta i modelli dalla sperimentazione all’esercizio.
- Machine learning engineer
- Data scientist in ambito industriale e dei servizi
- Progettazione di sistemi di automazione intelligente
- Ricerca e sviluppo applicata in azienda
- Ingegnere dell’informazione, sezione A dell’albo, dopo l’esame di Stato
Da tenere presente: in questo ambito la formazione invecchia in fretta: strumenti e architetture cambiano di anno in anno, mentre restano stabili le basi matematiche e statistiche. È su quelle che conviene investire durante il percorso, perché il resto si aggiorna sul campo.
Come si colloca rispetto agli altri indirizzi
Rispetto agli altri due indirizzi della LM-32 è il più specialistico e il più esigente sul piano quantitativo. Digital Innovation Engineering è più orientato al governo dei progetti, Internet of Things Engineering ai sistemi distribuiti e all’integrazione hardware.
L’ateneo e il valore del titolo
Guglielmo Marconi è un ateneo riconosciuto dal MUR: il titolo che rilascia ha lo stesso valore legale di quello di un’università statale, per i concorsi pubblici come per l’iscrizione agli albi professionali. È uno degli atenei telematici più grandi per numero di corsi: l’offerta copre quasi tutte le aree disciplinari.
Costi e agevolazioni
La retta di listino è di 2.760 euro l’anno, e la quota effettiva dipende dall’ISEE e dalle convenzioni. Molti studenti pagano meno del listino grazie alle convenzioni di categoria. È la prima cosa da verificare, insieme alla rateizzazione, che qui è la norma e non un’eccezione.
Le tasse universitarie degli atenei non statali sono detraibili entro i limiti che il ministero fissa ogni anno per area disciplinare e area geografica: non è l’intera cifra, ma incide. Fatti mettere per iscritto cosa comprende la retta: il riconoscimento dei CFU e la prova finale a volte si pagano a parte.
Come scegliere l’università telematica giusta
Prima del nome del corso guarda la classe, la LM-32 in questo caso: è il codice con cui i concorsi e le magistrali riconoscono il titolo. Nella pagina della classe trovi tutti i corsi equivalenti. Poi viene il pregresso: quanti dei tuoi esami vengono convalidati cambia la durata reale, e la risposta la dà solo la valutazione formale.
Da ultimo dove si sostengono gli esami, aspetto che si sottovaluta all’iscrizione e pesa dal secondo anno in avanti. Trovi tutti i percorsi dell’ateneo nella pagina dedicata.