Il percorso magistrale AI@DEI del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Padova è un curriculum trasversale dedicato all’intelligenza artificiale, pensato per integrare competenze avanzate di AI nei diversi ambiti dell’ingegneria dell’informazione.
È un percorso comune alle lauree magistrali in Bioingegneria, Computer Engineering, Control System Engineering, ICT for Internet and Multimedia, Electronic Engineering, con l’obiettivo di offrire una visione sinergica e interdisciplinare dell’AI, declinata nei diversi contesti applicativi: dai sistemi embedded alla robotica, dalla sanità digitale ai sistemi multimediali e alle reti.
La struttura prevede insegnamenti fondazionali comuni, che garantiscono basi teoriche solide e strumenti metodologici condivisi, seguiti da approfondimenti specialistici integrati all’interno di ciascuna magistrale. In questo modo ogni studentessa e studente può costruire un profilo coerente con il proprio corso di studio, mantenendo una prospettiva ampia e aggiornata sulle tecnologie intelligenti.
Il percorso offre inoltre la possibilità di conseguire micro-credenziali (certificazioni accademiche che attestano competenze avanzate e mirate su specifici ambiti dell’intelligenza artificiale), come forma di specializzazione aggiuntiva e trasversale. Le micro-credenziali permettono di valorizzare ulteriormente il proprio percorso formativo oltre i 120 CFU necessari per il conseguimento del titolo, rafforzando il profilo professionale con competenze riconoscibili e spendibili anche in contesti internazionali.
Gli insegnamenti fondazionali comuni includono:
Foundations of Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning e Digital Circuits for Neural Networks (a scelta).
AI@DEI è rivolto a chi desidera progettare sistemi intelligenti, interpretare dati complessi e contribuire allo sviluppo di tecnologie che stanno trasformando industria, salute, comunicazione e società.
Micro-credenziali ottenibili
Control Systems Engineering
Industrial and edge machine-learning
Visual-Language-Action models for robotics
Bioingegneria
Biomedical wearable technologies for healthcare and wellbeing
Decision Support System for healthcare
Computer Electronics
Agentic Artificial Intelligence for Information Access
Learning from Networks
ICT for Internet and Multimedia
Digital Forensics and Biometrics
Machine Learning for Human Data