Corso di laurea magistrale in Data Science and Artificial Intelligence (LM Data) – sede di Trieste

Università degli Studi di Trieste · Dipartimento di Matematica, Informatica e Geoscienze · Laurea magistrale · piano di studi, esami e libri, a.a. 2026/2027

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Il piano di studi in breve

1º anno

Curriculum: Data Science and Artificial Intelligence for Economy and Society

1º semestre

• Statistical Methods · 9 CFU · Prof. Leonardo Egidi · testi non ancora pubblicati
• Unsupervised Learning · 6 CFU · Prof. Alejandro Rodriguez Garcia · testi non ancora pubblicati

2º semestre

• Advanced Statistical Methods · 6 CFU · Prof. Leonardo Egidi · 7 libri: Gelman – Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models; Gelman – Regression and other stories; Wood – Generalized additive models…
• Ethics And Law Of Data And Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Marta Infantino · testi non ancora pubblicati
• High Performance And Cloud Computing · 9 CFU · Prof. Stefano Cozzini · testi non ancora pubblicati
• Probabilistic And Deep Machine Learning · 12 CFU · Prof. Luca Bortolussi · testi non ancora pubblicati

Curriculum: Data Science and Artificial Intelligence for Health and Life Sciences

1º semestre

• Statistical Methods · 9 CFU · Prof. Leonardo Egidi · testi non ancora pubblicati
• Unsupervised Learning · 6 CFU · Prof. Alejandro Rodriguez Garcia · testi non ancora pubblicati

2º semestre

• Ethics And Law Of Data And Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Marta Infantino · testi non ancora pubblicati
• High Performance And Cloud Computing · 9 CFU · Prof. Stefano Cozzini · testi non ancora pubblicati
• Probabilistic And Deep Machine Learning · 12 CFU · Prof. Luca Bortolussi · testi non ancora pubblicati

Curriculum: Foundations of Artificial Intelligence and Machine Learning

1º semestre

• Statistical Methods · 9 CFU · Prof. Leonardo Egidi · testi non ancora pubblicati

2º semestre

• Ethics And Law Of Data And Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Marta Infantino · testi non ancora pubblicati
• High Performance And Cloud Computing · 9 CFU · Prof. Stefano Cozzini · testi non ancora pubblicati
• Probabilistic And Deep Machine Learning · 12 CFU · Prof. Luca Bortolussi · testi non ancora pubblicati
• Reinforcement Learning · 6 CFU · Prof. Emanuele Panizon · testi non ancora pubblicati

2º anno

Curriculum: Data Science and Artificial Intelligence for Economy and Society

1º semestre

• Software Development Methods · 8 libri: The Complete Reference, Thirteenth Edition, Herbert Schildt, McGraw-Hill; ● Modern Java in Action, Raoul-Gabriel Urma, Mario; Santos – Packt Publishing…

2º semestre

• Stochastic Modelling And Simulation · Prof. Alberto D'Onofrio · 5 libri: Gardiner – Elements of stochastic methods; Gardiner – Handbook of stochastic methods for physics, chemistry…; Van Kampen – Stochastic processes in physics and chemistry…

Curriculum: Data Science and Artificial Intelligence for Health and Life Sciences

1º semestre

• Computational Genomics · 6 CFU · Prof. Giulio Caravagna · testi non ancora pubblicati
• Molecular Simulation · testi non ancora pubblicati
• Software Development Methods · 8 libri: The Complete Reference, Thirteenth Edition, Herbert Schildt, McGraw-Hill; ● Modern Java in Action, Raoul-Gabriel Urma, Mario; Santos – Packt Publishing…
• Insegnamento opzionale (6 CFU) (esami a scelta)
• Unsupervised Learning · 6 CFU · Prof. Alejandro Rodriguez Garcia · testi non ancora pubblicati

2º semestre

• Stochastic Modelling And Simulation · Prof. Alberto D'Onofrio · 5 libri: Gardiner – Elements of stochastic methods; Gardiner – Handbook of stochastic methods for physics, chemistry…; Van Kampen – Stochastic processes in physics and chemistry…

Curriculum: Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins

1º semestre

• Safe And Verified Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Laura Nenzi · testi non ancora pubblicati
• Software Development Methods · 8 libri: The Complete Reference, Thirteenth Edition, Herbert Schildt, McGraw-Hill; ● Modern Java in Action, Raoul-Gabriel Urma, Mario; Santos – Packt Publishing…
• Insegnamento opzionale (6 CFU) (esami a scelta)
• Unsupervised Learning · 6 CFU · Prof. Alejandro Rodriguez Garcia · testi non ancora pubblicati

Curriculum: Foundations of Artificial Intelligence and Machine Learning

1º semestre

• Safe And Verified Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Laura Nenzi · testi non ancora pubblicati
• Software Development Methods · 8 libri: The Complete Reference, Thirteenth Edition, Herbert Schildt, McGraw-Hill; ● Modern Java in Action, Raoul-Gabriel Urma, Mario; Santos – Packt Publishing…
• Insegnamento opzionale (6 CFU) (esami a scelta)
• Optimization For Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Luca Manzoni · testi non ancora pubblicati
• Unsupervised Learning · 6 CFU · Prof. Alejandro Rodriguez Garcia · testi non ancora pubblicati

2º semestre

• Stochastic Modelling And Simulation · Prof. Alberto D'Onofrio · 5 libri: Gardiner – Elements of stochastic methods; Gardiner – Handbook of stochastic methods for physics, chemistry…; Van Kampen – Stochastic processes in physics and chemistry…

Curriculum: High Performance Computing for Data Science and Artificial Intelligence

1º semestre

• Safe And Verified Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Laura Nenzi · testi non ancora pubblicati
• Software Development Methods · 8 libri: The Complete Reference, Thirteenth Edition, Herbert Schildt, McGraw-Hill; ● Modern Java in Action, Raoul-Gabriel Urma, Mario; Santos – Packt Publishing…
• Insegnamento opzionale (6 CFU) (esami a scelta)
• Optimization For Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Luca Manzoni · testi non ancora pubblicati
• Unsupervised Learning · 6 CFU · Prof. Alejandro Rodriguez Garcia · testi non ancora pubblicati

Note sul piano di studi

• Nel piano 2026/2027 pubblicato dall'ateneo, gli insegnamenti obbligatori del curriculum Data Science and Artificial Intelligence for Industry and Digital Twins del 2º anno sono tutti nel 1º semestre. Nel 2º semestre ci sono solo esami a scelta (8): li trovi in «Esami facoltativi».
• Nel piano 2026/2027 pubblicato dall'ateneo, gli insegnamenti obbligatori del curriculum High Performance Computing for Data Science and Artificial Intelligence del 2º anno sono tutti nel 1º semestre. Nel 2º semestre ci sono solo esami a scelta (10): li trovi in «Esami facoltativi».

Esami facoltativi e a scelta

• Advanced Data Management · Prof. Andrea Bignamini · testi non ancora pubblicati
• Advanced Deep Learning And Kernel Methods · 6 CFU · Prof. Fabio Anselmi · 1 libro: Hastie – The elements of statistical learning
• Advanced High Performance Computing · 6 CFU · Prof. Luca Tornatore · testi non ancora pubblicati
• Advanced Numerical Analysis · 6 CFU · Prof. Andrea Cangiani · 3 libri: Larsson & Thomee Partial Differential Equations with…; Quarteroni Numerical Models for Differential Problems; Morton & Mayers Numerical Solution of Partial…
• Advanced Programming For Computational Science · 6 CFU · Prof. Pasquale Claudio Africa · 3 libri: Principles and Practice Using C++; Guide to Scientific Computing in C++; Learning Scientific Programming with Python
• Advanced Statistical Methods · 6 CFU · Prof. Leonardo Egidi · 7 libri: Gelman – Data analysis using regression and multilevel/hierarchical models; Gelman – Regression and other stories; Wood – Generalized additive models…
• Algorithmic Data Mining · 6 CFU · Prof. Antonio Emanuele Cinà · testi non ancora pubblicati
• Algorithmic Design · 6 CFU · Prof. Antonio Emanuele Cinà · testi non ancora pubblicati
• Bayesian Statistics · 6 CFU · Prof. Leonardo Egidi · testi non ancora pubblicati
• Computational Neuroscience · 6 CFU · Prof. Alberto D'Onofrio · 3 libri: Chakraborty – Neuronal Dynamics; Coombes – Neural fields; Sanei, Saeid; Chambers, Jonathon A., EEG Signal Processing,
• Computer Vision And Pattern Recognition · 6 CFU · Prof. Felice Andrea Pellegrino · 5 libri: Torralba – Foundations of Computer Vision; Vision – Three-Dimensional Reconstruction Techniques; Vision – Algorithms and Applications…
• Control Of Cyber-Physical Systems · 6 CFU · Prof. Davide Martino Raimondo · 3 libri: Advanced and multivariable control; Bemporad – Predictive Control for Linear and Hybrid Systems; Control – Model Predictive Control
• Data Management · 6 CFU · Prof. Adriano Peron · 1 libro: For OLTP – 7th Edition
• Data Science For Insurance · 6 CFU · testi non ancora pubblicati
• Explainable, Causal And Neuro-Symbolic Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Luca Bortolussi · 1 libro: Arrieta – Explainable Artificial Intelligence (XAI)
• Information Retrieval And Data Visualization · 6 CFU · Prof. Laura Nenzi · 6 libri: Manning – Introduction to Information Retrieval; Grainger – AI-Powered Search; A K Peters Visualization Series, CRC Press, Boca…
• Introduction To Machine Learning · 6 CFU · Prof. Eric Medvet · testi non ancora pubblicati
• Machine Learning Operations · Prof. Sylvio Barbon Junior · 4 libri: Atzeni – Basi di Dati; Bishop – Pattern Recognition and Machine Learning; Murphy – Machine Learning…
• Mathematical Optimisation · 6 CFU · Prof. Lorenzo Castelli · 2 libri: John Wiley and Sons, New York, 1999. (Chapters; Integer Programming – John Wiley and Sons
• Multi-Agent Systems · 6 CFU · Prof. Tatjana Petrov · 7 libri: Shoham – Multiagent Systems; Wooldridge – An Introduction to Multi-Agent Systems; Aceto – Reactive Systems…
• Natural Language Processing · 6 CFU · Prof. Diego Doimo · 1 libro: I. J. Goodfellow, Y. Bengio, and A. C.
• Numerical Analysis · 6 CFU · Prof. Gianluigi Rozza · 10 libri: Quarteroni – Numerical mathematics, volume 37 of Texts in…; Quarteroni – Modellistica Numerica per problemi differenziali; Quarteroni – Numerical Models for Differential Problems…
• Numerical Methods For Machine Learning · testi non ancora pubblicati
• Optimization For Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Luca Manzoni · testi non ancora pubblicati
• Quantum Machine Learning · testi non ancora pubblicati
• Reinforcement Learning · 6 CFU · Prof. Emanuele Panizon · testi non ancora pubblicati
• Responsible And Fair Artificial Intelligence · 6 CFU · Prof. Alessandro Fabris · 2 libri: Solon Barocas – Fairness and machine learning; Friedman – Value Sensitive Design
• Scientific Machine Learning And Simulation Intelligence · 6 CFU · Prof. Francesca Cairoli · 3 libri: Towards a new generation of scientific methods; Quarteroni, A., Gervasio, P., Regazzoni, F., 2025. Combining; Hesthaven – Stamm 'Certified reduced basis methods and a…
• Statistical Analysis Of Networks · 6 CFU · Prof. Domenico De Stefano · 4 libri: Theory – Methods and Applications in Stata; Lusher – Exponential random graph models for social networks; Riddle – Introduction to social network methods…
• Statistical Learning in Epidemiology · 6 CFU · Prof. Giulia Barbati · 2 libri: Harrell – Regression Modeling Strategies; Hernan – Causal Inference
• Stochastic Modelling And Simulation · 6 CFU · Prof. Alberto D'Onofrio · 5 libri: Gardiner – Elements of stochastic methods; Gardiner – Handbook of stochastic methods for physics, chemistry…; Van Kampen – Stochastic processes in physics and chemistry…