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Master Professionale | Area AI

Master in AI Engineering

Padroneggia MLOps, model serving e infrastrutture AI. Porta modelli di machine learning in produzione con scalabilita e affidabilita enterprise.

9 mesi
Part-time
EQF 6
Coaching 1:1
Richiedi informazioni
Docente ProfessionAI

Perche ProfessionAI?

  • Lezioni in remoto per studiare dove e quando vuoi
  • Coaching 1:1 e Supporto in chat 7/7
  • Certificazione delle competenze professionali
  • Career Service incluso a fine percorso

Piu di 50.000 studenti ci hanno gia scelti

50.000+studenti iscritti
200+ore di formazione
4.9 su 5
Trustpilot

Perche diventare AI Engineer nell'era dell'AI

L'AI Engineer e il ponte tra la ricerca e la produzione. E la figura che trasforma i modelli sperimentali in sistemi AI robusti, scalabili e pronti per il business reale.

Ruolo chiave nell'AI. Senza AI Engineer, i modelli restano nei notebook. Tu li porti in produzione dove generano valore.

Competenze MLOps. Padroneggerai CI/CD per ML, model registry, feature store, monitoring e l'intero lifecycle del modello.

Tra i ruoli piu pagati. L'AI Engineering e tra le specializzazioni piu remunerative, con domanda in forte crescita.

Fai carriera, diventa AI Engineer:

+10.000

Posizioni attualmente
aperte in Europa

€42.000

Salario medio per una figura
junior

€65.000+

Salario medio
dopo 2-3 anni

A chi e rivolto?

Professionisti tecnici
e sviluppatori

Sviluppatori, Data Analyst, AI o Cloud Engineer che vogliono andare oltre il codice e imparare a costruire modelli di Machine Learning end-to-end, comprendendo le logiche di business e la strategia dei dati. Un passaggio naturale per chi aspira a diventare un referente tecnico-strategico all'interno di progetti data-driven.

Professionisti di
business e manager

Project Manager, Product Manager, Innovation Lead, Ops Manager e consulenti che desiderano potenziare la propria visione tecnica per dialogare in modo autorevole con i team di data science, valutare la fattibilita delle soluzioni ML e guidare progetti di trasformazione digitale con maggiore consapevolezza.

Chi vuole costruire
una nuova carriera nell'AI

Il Master e il punto di partenza per chi desidera reinventarsi professionalmente nella Data Science. E l'ideale per chi proviene da IT, matematica, fisica o economia e vuole acquisire le competenze necessarie per analizzare dati e costruire modelli predittivi in modo consapevole e strategico.

Come strutturiamo il master:

Durata Master

9 mesi

Pratica

15+ progetti reali

Supporto

Coach dedicati

Career Service

Simulazione tecnica

Il Programma

10 moduli, 9 mesi di formazione

Diventa un AI Engineer: deploy di modelli, MLOps, fine-tuning e infrastrutture AI scalabili per portare l'intelligenza artificiale in produzione.

01

ML Fundamentals Refresh

Ripasso dei fondamenti di ML necessari per comprendere le sfide del deployment.

02

MLOps Foundations

Principi di MLOps: versioning, reproducibility, experiment tracking e collaboration.

03

Model Serving

Deploy di modelli con TensorFlow Serving, TorchServe, BentoML e serverless.

04

Feature Store

Gestisci feature con Feast e feature store enterprise per training e inference.

05

CI/CD per ML

Pipeline di continuous integration e deployment per modelli ML con GitHub Actions e MLflow.

06

Model Monitoring

Monitora i modelli in produzione: data drift, model drift, performance degradation e alerting.

07

Fine-tuning e Transfer Learning

Ottimizza modelli pre-trained per task specifici: PEFT, LoRA e tecniche di fine-tuning efficienti.

08

LLM Deployment

Deploy di Large Language Models: quantization, optimization e inference at scale.

09

Kubernetes per ML

Orchestra workload ML con Kubernetes: Kubeflow, KServe e gestione delle risorse GPU.

10

Cloud AI Platforms

Utilizza i servizi AI managed di AWS, GCP e Azure: SageMaker, Vertex AI, Azure ML.

Progetti Pratici

Impara facendo

Durante il Master lavorerai su progetti reali per costruire un portfolio professionale che ti distinguera nel mercato del lavoro.

MLOps Pipeline End-to-End

Costruisci una pipeline MLOps completa: dal training al deploy con monitoring.

MLflowDockerGitHub Actions

Model Serving at Scale

Implementa un sistema di serving scalabile per modelli di deep learning.

TorchServeKubernetesGPU

Fine-tuning LLM

Fine-tune un LLM per un task specifico con tecniche di parameter-efficient training.

LoRAHugging FacePEFT

ML Monitoring System

Costruisci un sistema di monitoring per rilevare drift e degradazione delle performance.

MonitoringAlertingMLflow

E molti altri...

Scopri tutti i 15+ progetti pratici inclusi nel Master.

Scopri tutti i progetti

Modalita di studio

Studia con brevi lezioni on-demand durante la tua giornata

Studia dove e quando vuoi e ottieni la massima flessibilita senza rinunciare alla qualita. Concilia studio e lavoro grazie alle mini lezioni di 15 minuti.

Fai pratica con progetti reali che rispecchiano casi di business

Approfondisci con lezioni live tenute dai migliori esperti italiani

Interagisci con i tuoi coach, tutor e colleghi in chat e in live

import pandas as pd

import numpy as np

# Load dataset

df = pd.read_csv("data.csv")

# Group by species

grouped = df.groupby("species").mean()

Docente
Certificazione ProfessionAI - AI Engineering

Ottieni una certificazione valida in tutta l'Unione Europea

Le nostre certificazioni sono rilasciate dall'Istituto di Certificazione Europea del Personale (ICEP). Il titolo e accreditato al Livello 6 EQF (European Qualification Framework), lo standard di certificazione avanzata piu alto in ambito extra-universitario.

  • Riconoscimento Formale: Certificazione accreditata dall'Istituto di Certificazione Europea del Personale (ICEP).

  • Validita Europea: Titolo riconosciuto dalle aziende in tutta la UE grazie allo standard internazionale EQF.

  • Crediti Formativi: Il percorso rilascia crediti formativi (CF) utili per l'aggiornamento professionale certificato.

Certificazione in 9 mesi o meno: sei tu a stabilire il ritmo

Con il nostro programma, hai il potere di stabilire il tuo ritmo. Dedicando 15 ore di apprendimento mirato a settimana, puoi ottenere la certificazione in 9 mesi. Piu ore puoi dedicare all'apprendimento, piu velocemente la otterrai.

AI Engineer
6 mesi
9 mesi
Periodo medio utilizzato
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per 3 mesi (totale 1.875€)

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Rate mensili

315/mese

per 6 mesi (totale 1.890€)

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