In numerosi contesti è richiesto il progetto di sistemi dotati di meccanismi per apprendere automaticamente le regole di funzionamento in base ad opportune collezioni di esempi.

Questo ambito riguarda lo studio di modelli e sistemi per l'analisi e l’elaborazione di informazioni attraverso l'apprendimento (sia supervisionato che non), l'estrazione di contenuto attraverso la generalizzazione, la classificazione ed il riconoscimento.

L'impiego di questa tipologia di sistemi è molto diffuso per l’analisi di dati nell'ambito della visione (guida autonoma, videosorveglianza, ...), della bioinformatica, della medicina, della gestione industriale, del marketing, dell'e-commerce, della cyber-security, del riconoscimento del linguaggio naturale ecc.

 La definizione di un piano di studi in questo ambito è soggetta ai seguenti vincoli:

• 6 esami a scelta tra i seguenti a 9 CFU: Computational Vision, Computer Graphics and 3D, Data and Document Mining, Big Data Architectures, Human Computer Interaction, Image and Video Analysis, Machine Learning, Parallel Computing, Visual and Multimedia Recognition.
• 1 esame a scelta tra: Laboratory of Automatic Control, Multiagent systems, Navigation and Estimation of Mobile Robots.
• 2 esami a scelta tra: Advanced Algorithms and Graph Mining, Optimization Methods, Optimization of Complex Systems.
• 2 esami a scelta tra: Image Processing and Security, Information Theory, Networks and Technologies for Smart Systems.
• 2 esami a scelta libera (12 CFU): Nel caso che gli esami a scelta libera non siano tra quelli previsti dal Regolamento Didattico del CdLM, se ne dovrà esplicitare la coerenza con il resto del piano formativo.