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INTELLIGENZA ARTIFICIALE
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[B340] INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Tipologia di accesso
Libero
Durata
2 anni
Crediti
120
Sede
FIRENZE
Struttura
Ingegneria dell'Informazione
Classe di laurea
LM-32 - Classe delle lauree magistrali in Ingegneria informatica
Lingua
Italiano
Modalità di erogazione
Convenzionale
Piano di studi - A.A 2026/2027
GENERICO
Anno di corso: 1
Anno di corso: 2
Obbligatori
AUTONOMOUS AGENTS AND INTELLIGENT ROBOTICS
6 crediti - 48 ore - Primo Semestre
DEEP LEARNING/DEEP LEARNING APPLICATIONS (C.I.)
15 crediti - 120 ore
FOUNDATIONS OF STATISTICAL MODELLING/ FOUNDATIONS OF STATISTICAL LEARNING (C.I.)
12 crediti - 96 ore
Opzionali, secondo le regole di scelta del proprio piano di studio
COMPUTATIONAL VISION
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
BIG DATA ARCHITECTURES
6 crediti - 48 ore - Primo Semestre
COMBINATORIAL OPTIMIZATION
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
DATA MINING
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
PARALLEL PROGRAMMING FOR MACHINE LEARNING
6 crediti - 48 ore - Primo Semestre
STOCHASTIC MODELS
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
KNOWLEDGE ENGINEERING
6 crediti - 48 ore - Primo Semestre
FOUNDATIONS OF NEUROSCIENCE
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
RIGHTS AND RULES FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
STATISTICAL PHYSICS AND COMPLEX SYSTEMS
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
PROJECT WORK IN STOCHASTIC MODELS
3 crediti - 0 ore
ROBOTICS AND INTELLIGENT MACHINES
6 crediti - 48 ore - Primo Semestre
PROJECT WORK IN BIG DATA ARCHITECTURES
3 crediti - 0 ore
PROJECT WORK IN COMPUTATIONAL VISION
3 crediti - 0 ore
PROJECT WORK IN DATA MINING
3 crediti - 0 ore
PROJECT WORK IN KNOWLEDGE ENGINEERING
3 crediti - 0 ore
PROJECT WORK IN PARALLEL PROGRAMMING FOR MACHINE LEARNING
3 crediti - 0 ore
PROJECT WORK IN DEEP LEARNING APPLICATIONS
3 crediti - 0 ore
INTERAZIONE UOMO-ROBOT
6 crediti - 48 ore - Primo Semestre
NEURO-SYMBOLIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE AT SCALE
6 crediti - 48 ore - Secondo Semestre
PROJECT WORK IN NEURO-SYMBOLIC ARTIFICIAL INTELLIGENCE AT SCALE
3 crediti - 24 ore
Obbligatori
FINAL EXAMINATION
18 crediti - 0 ore
OPTIMIZATION TECHNIQUES FOR MACHINE LEARNING
6 crediti - 48 ore
Opzionali, secondo le regole di scelta del proprio piano di studio
IMAGE AND VIDEO ANALYSIS
6 crediti - 48 ore
GENERATIVE MODELS
6 crediti - 48 ore
COMPUTER VISION AND INTELLIGENT MEDIA RECOGNITION
6 crediti - 48 ore
GEOMETRIC LEARNING
6 crediti - 48 ore
CAUSAL INFERENCE
9 crediti - 72 ore
QUANTUM MACHINE LEARNING
6 crediti - 48 ore
DIGITAL MARKETING AND MARKET AUTOMATION
6 crediti - 48 ore
PROJECT WORK IN GENERATIVE MODELS
3 crediti - 0 ore
PROJECT WORK IN ROBOTICS
3 crediti - 0 ore
PROJECT WORK IN COMPUTER VISION AND INTELLIGENT MEDIA RECOGNITION
3 crediti - 0 ore
CAUSAL INFERENCE
6 crediti - 48 ore
EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
6 crediti - 48 ore
NATURAL LANGUAGE PROCESSING
6 crediti - 48 ore
PROJECT WORK IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING
3 crediti - 24 ore
PROJECT WORK IN EXPLAINABLE ARTIFICIAL INTELLIGENCE
3 crediti - 24 ore
PROJECT WORK IN IMAGE AND VIDEO ANALYSIS
3 crediti - 24 ore
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