✦ Master in AI Engineering · da €2.100 · 11 corsi, 11 project work →
100% pratico · da zero alla produzione

Oggi è PyTorch.Domani un altro framework.Le fondamenta che costruisci restano.

Master in AI Engineering. Impari a progettare, addestrare e portare in produzione modelli di AI: dal machine learning al deep learning, dalla computer vision alla Generative AI, fino all'MLOps. Con undici project work reali.

Leggi il programma →Scopri il master sul sito →
livelloDa zerosi parte da Python
durata6-12 mesial tuo ritmo
percorso11 corsiteoria e project work
sboccoAI Engineertra i più pagati
due minuti, poi decidi tu

C'è un momento preciso in cui capisci che un modello che funziona nel notebook non basta. È quando deve reggere il carico reale: addestrarsi su GPU, ottimizzarsi, servirsi via API, monitorarsi e scalare senza rompersi. Non chi conosce l'algoritmo, ma chi lo porta e lo tiene in produzione.

Il punto non è addestrare un modello: quello lo fa in molti. È saperlo portare in produzione — ottimizzato, servito, monitorato — così che funzioni, scali e regga il carico reale nel tempo.

Il rumore là fuori ti vende l'ennesimo modello. Noi ti insegniamo l'unica cosa che resta: a progettare.

Due studenti ProfessionAI lavorano insieme a un progetto AI
ancora indeciso?Hai due minuti? Un advisor ne ha trenta — gratis — per capire se fa per te.
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per chi è

Questo master è pensato per te se...

Tocca quello in cui ti riconosci. Ti dico da dove parti.

01 / 04

Sei sviluppatore e vuoi diventare AI Engineer

Sai programmare, ma l'AI vera — reti neurali, computer vision, GenAI — ti sembra lontana. Vuoi le fondamenta solide per progettare e addestrare modelli, non solo chiamare librerie.

Da developer ad AI Engineer.
parti dahai già il codice: acceleri su ML, deep learning e MLOps.
corsi chiaveML · Deep Learning · PyTorch · Computer Vision.
dove arrivil'ingegnere che addestra e spedisce modelli.
02 / 04

Sei data scientist e vuoi la parte ingegneristica

Alleni modelli, ma restano nel notebook. Vuoi imparare l'MLOps, l'ottimizzazione e il serving per portarli in produzione e farli scalare.

Dal notebook al sistema in produzione.
parti dahai i modelli: impari a ottimizzarli, servirli e monitorarli.
corsi chiaveMLOps · Deep Learning · Ottimizzazione · GenAI.
dove arrividai modelli isolati ai sistemi che reggono il carico.
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Parti da zero e punti a un ruolo tra i più pagati

L'AI Engineer è tra i profili più richiesti e pagati, ma non hai basi. Ti serve un percorso che parta da Python e arrivi fino alla Generative AI in produzione.

Da zero a un profilo che le aziende si contendono.
parti dada zero, dalla programmazione Python e C++.
corsi chiavePython · C++ · ML · Deep Learning · GenAI.
dove arriviun AI Engineer con 11 modelli nel portfolio.
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Vieni dalla ricerca e vuoi competenze applicate

Conosci la teoria, ma ti manca la parte ingegneristica: portare un modello dal paper alla produzione, con GPU, MLOps e monitoraggio.

Dalla ricerca al modello in produzione.
parti dahai la teoria: ti concentri su ingegneria e produzione.
corsi chiaveMLOps · PyTorch · Computer Vision · Generative AI.
dove arrividal paper al sistema reale che regge il carico.
la traiettoria
si parte dal notebook

Parti da un modello nel notebook. Arrivi a un sistema ML in produzione.

l'AI Engineer è la figura che unisce ricerca e ingegneria: prende un modello e lo rende un sistema reale — training su GPU, ottimizzazione, MLOps, serving e monitoraggio. Si parte da zero con Python e si arriva alla Generative AI in produzione.

MLOps in produzione

Qui il modello vive: pipeline, monitoraggio, retraining e scaling. Un sistema che regge il carico e si mantiene da solo. Il punto di arrivo.

Notebook · Serving
un modello nel notebookun sistema in produzione
trascina il pallino →
il master

Diventa l'ingegnere che porta l'AI in produzione.

Il Master in AI Engineering è una salita graduale: si parte dalle fondamenta — Python, C++ e machine learning — e si sale un livello alla volta, dal deep learning all'MLOps, fino a servire e scalare modelli in produzione. Nessun prerequisito, solo la voglia di costruire. Trascina il pallino e guarda dove ti porta.

a chi si rivolge
Sviluppatori

Chi programma già e vuole le fondamenta dell'AI vera: reti neurali, computer vision, GenAI, non solo chiamare librerie.

Data scientist

Chi allena modelli e vuole la parte ingegneristica: MLOps, ottimizzazione e serving per portarli in produzione.

Chi parte da zero

Career changer che puntano a un ruolo da AI Engineer, tra i più pagati, partendo da Python e C++.

Chi viene dalla ricerca

Chi conosce la teoria e vuole le competenze applicate per portare un modello dal paper alla produzione.

un dubbio in meno · 30 minuti

Non sei sicuro che sia il master giusto per te?

Un advisor ti dice da dove parti, cosa puoi saltare e in quanti mesi arrivi — o se NON fa per te. Gratis, senza impegno.

Prenota la call gratuita 14 giorni soddisfatti o rimborsati
cosa rende unico

Sei cose che non trovi altrove in un solo percorso.

Passa su ogni scheda, o toccala: da una parte quello che ti danno altrove, dall'altra quello che trovi qui.

01
11 corsi, 11 project work

Un portfolio di modelli reali su casi concreti, non solo teoria.

altrove: un corso su un singolo modello, senza progetti.
02
Da Python alla Generative AI

Tutta la filiera in un percorso: ML, deep learning, computer vision, RL, GenAI e MLOps.

altrove: solo un pezzo, senza il ciclo completo.
03
Le fondamenta, non solo le librerie

Matematica, algoritmi e C++ ad alte prestazioni: capisci come funziona un modello, non lo copi.

altrove: import di una libreria e via, senza capire.
04
Modelli in produzione con l'MLOps

Training su GPU, ottimizzazione, serving e monitoraggio: i modelli reggono il carico reale.

altrove: un notebook che gira una volta e basta.
05
Coach 7/7 + tutor AI

AI engineer e ricercatori che addestrano modelli ogni giorno, e ProfAI sul tuo materiale, a ogni ora.

altrove: video registrati e nessuno a cui chiedere.
06
Career service fino all'offerta

CV, LinkedIn, colloqui e aziende partner che cercano AI engineer.

altrove: un attestato e arrangiati.
l'AI engineer al lavoro

Da un modello a un sistema in produzione.

Un obiettivo — «un modello di visione a 1000 richieste al secondo» — e un modello da ingegnerizzare. Guarda i passi che un AI engineer fa per portarlo in produzione: addestrare, ottimizzare, servire e monitorare.

dove si applica

Competenze trasversali. Ogni funzione ha processi da automatizzare.

Nessun ambito appare più di due volte in tutto il Master, così i casi restano comprensibili e la competenza chiaramente trasferibile al tuo dominio.

Strategia e Product

Business case, roadmap, KPI: tradurre un'esigenza in un progetto AI con valore misurabile.

Machine Learning

Modelli predittivi: regressione, classificazione, clustering e valutazione.

Deep Learning

Modelli linguistici e retrieval sui documenti aziendali, con risposte tracciabili.

Computer Vision

Modelli generativi dalla teoria alla pratica: VAE, GAN e diffusion per generare dati e contenuti.

Reinforcement Learning

Agenti che imparano interagendo con l'ambiente: dalle basi ai casi reali, con reward e policy.

Generative AI

API, CI/CD e monitoraggio: portare le soluzioni in produzione in modo affidabile.

Generative AI

Pipeline, versionamento e monitoraggio dei modelli, con MLOps end-to-end.

Modelli in produzione

Training su GPU, MLOps, serving e monitoraggio: modelli che reggono il carico reale.

sbocchi lavorativi

Una competenza che apre più ruoli, dall'operativo alla consulenza.

Le stesse abilità ti permettono di proporti per ruoli che oggi le aziende faticano a coprire.

AI Engineer
€35.000 – €80.000
AI Research Engineer
€45.000 – €95.000
Deep Learning Engineer
€42.000 – €82.000
MLOps Engineer
€42.000 – €75.000
Machine Learning Engineer
€40.000 – €75.000
Computer Vision Engineer
€40.000 – €72.000

Fonti: Glassdoor, SalaryExplorer, Jobiri · stipendi Italia 2025–2026, RAL lorda annua per ruoli affini all'AI Engineering. Le fasce variano per esperienza, settore e dimensione aziendale.

quale ruolo è per te?Scopri con un advisor quale di questi ruoli è davvero alla tua portata.
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l'investimento

Il percorso completo. Da €350 al mese.

Accesso completo, un coach quando ti blocchi, un portfolio vero in mano e la certificazione ICEP. Al tuo ritmo.

  • 11 corsi · 400 ore
  • 11 project work nel portfolio
  • Coach 7/7 quando ti blocchi
  • Career Service completo
  • Certificazione ICEP valida in UE
  • Tutor AI (ProfAI) 24/7
Accesso 12 mesi€2.100
Accesso a vita ★ più scelto€3.100 €2.890

o da €350/mese in 6 rate, zero interessi.
Welfare aziendale accettato.

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🛡 14 giorni soddisfatti o rimborsati
4.9/5 Trustpilot50.000+ formati
il programma

Undici corsi per diventare AI Engineer.

Ogni corso chiude con un project work reale che entra nel tuo portfolio. Da Python fino alla Generative AI e all'MLOps, un modello alla volta.

01fondamenta

Programmazione con Python

Le basi solide della programmazione con Python, il linguaggio più diffuso in ambito AI.

PythonOOPPIP
02fondamenta

Programmazione ad alte prestazioni con C++

Nell'ingegneria dell'AI le prestazioni contano: il C++ è lo standard per l'infrastruttura AI.

C++MemoriaSTL
03machine learning

Fondamenti di Machine Learning

Le basi del ML applicate all'engineering: preprocessing, regressione, classificazione, clustering.

scikit-learnRegressioneMetriche
04machine learning

Modelli e Algoritmi di Machine Learning

Oltre le basi: i principali algoritmi e modelli del ML, usati concretamente.

SVMRandom ForestOttimizzazione
05machine learning

MLOps e Machine Learning in Produzione

MLOps unisce ML e DevOps: modelli scalabili, monitorabili e gestibili in produzione.

MLOpsCI/CDMonitoraggio
06deep learning

Deep Learning e Reti Neurali Artificiali

Le tecniche per addestrare reti neurali profonde: architetture e loro funzionamento.

Reti neuraliBackpropArchitetture
07deep learning

Deep Learning applicato con PyTorch

PyTorch, uno dei framework più potenti: dalle basi alla costruzione di reti complesse.

PyTorchGPUTensori
08deep learning

Computer Vision

Far interpretare alle macchine il mondo visivo: dai concetti alle CNN.

CNNOpenCVImmagini
09la frontiera

Reinforcement Learning

Agenti che imparano a decidere interagendo con l'ambiente.

RLPolicyReward
10la frontiera

Generative AI

I modelli generativi dalla teoria alla pratica: VAE, GAN e diffusion.

VAEGANDiffusion
11la frontiera

Explainable AI (XAI)

Capire e spiegare i modelli AI: cruciale con l'aumento di algoritmi complessi.

SHAPLIMEInterpretabilità
pronto a partire?Iscriviti con 14 giorni soddisfatto o rimborsato e pagamento fino a 24 rate.
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i progetti

I project work che costruirai.

Prenota una call gratuita →
come funziona

Usiamo l'AI per insegnarti l'AI.

Impari l'intelligenza artificiale dentro una piattaforma che è essa stessa intelligenza artificiale: premi ogni tassello e guardala fare, davanti a te, quello che imparerai a comandare. Ma non sei mai solo: quando ti blocchi, dall'altra parte c'è sempre un coach umano vero, sette giorni su sette. L'AI è con te a ogni ora, le persone ti sbloccano davvero — così impari di più e più in fretta.

01

Sistema adattivo

Trova le tue lacune e te le colma. Studi solo quello che ti serve.

sistema adattivo
02

Lezioni brevi, on demand

Video da dieci minuti, quando vuoi. Impari a piccoli passi e ti eserciti subito.

lezione · live
03

Coach umani, 7 giorni su 7

Non solo AI: coach veri, professionisti del settore, disponibili sette giorni su sette, weekend incluso. L'AI ti dà la risposta subito, la persona ti sblocca davvero quando conta.

coach · online
non sei mai solo

Hai l'AI sempre e i coach umani veri.

L'AI accelera, le persone ti sbloccano davvero: insieme, per imparare di più e più in fretta.

ProfAI · l'AI sempre accesa

Risposte istantanee 24/7 sui tuoi materiali. Mai bloccato su un dubbio, a qualsiasi ora.

Coach umani · persone vere

Professionisti del settore, 7 giorni su 7 (weekend incluso), in chat e nelle live. Ti sbloccano quando conta.

perché studiare AI Engineering

Non basta un modello che funziona in demo. Serve chi lo porta in produzione.

Far girare un modello nel notebook lo sanno fare in molti. Portarlo in produzione — ottimizzato, servito con MLOps, monitorato e capace di scalare — lo sanno fare in pochi. È lì la domanda, ed è lì che si concentra il valore.

dove ti fermi oggida AI Engineer
01
Ti fermi al notebook

Sai allenare un modello, ma GPU, ottimizzazione, serving, MLOps e monitoraggio restano un altro mondo.

→

Porti il modello in produzione: dal machine learning alla produzione, MLOps incluso.

02
Pezzi che non stanno insieme

Modello, dati e infrastruttura scelti senza visione: la demo funziona, la produzione no.

→

Disegni un'modello che regge il carico reale, non solo in demo.

03
Aspetti l'ingegnere

Ogni progetto AI serio finisce a chi ha la visione d'insieme, e tu resti sull'esecuzione.

→

Sei tu la figura che tiene insieme il quadro e guida i progetti.

↳ è questo il master

Ti forma da AI Engineer completo: dal ML al deep learning, dalla computer vision alla GenAI, fino all'MLOps. Impari a tenere insieme tutto il ciclo — la competenza che le aziende faticano di più a trovare, e che pagano di più.

0
Corsi professionalizzanti con altrettanti project work reali, dal machine learning alla produzione.
programma del master
0
Ore di formazione tra teoria e pratica, con lezioni brevi e progetti valutati.
durata del percorso
0
RAL che un AI Engineer può raggiungere in Italia. Tra i ruoli più strategici del tech.
glassdoor · jobiri 2026
chi siamo

Dal 2017, l'autorità italiana su Data e AI.

Formare talenti delle nuove professioni tecnologiche è la ragione d'esistere di ProfessionAI. In un momento in cui l'AI sta rivoluzionando il lavoro, la nostra missione è garantirti un posto in prima fila. Con un team di esperti del settore, informatici e professionisti della formazione, ti guidiamo dalle basi fino all'esperienza sul campo.

0studenti iscritti ai nostri corsi
0ore di contenuti già realizzati
0ore di formazione online erogate
0valutazione media su Trustpilot
dal 2017, al tuo fiancoParla con chi fa questo mestiere ogni giorno e costruisci il tuo percorso.
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il percorso

Dalle basi alla produzione, in tre tappe.

Il percorso è una traiettoria: prima le fondamenta (Python, C++, ML), poi il deep learning (reti neurali, PyTorch, computer vision), infine la frontiera (reinforcement learning, Generative AI, XAI). Undici corsi, da zero fino ad AI Engineer.

01
le basi

Programmare e modellare

Corsi 1–2 · Python e Machine Learning
linguaggio · le basiPythonle fondamenta tecniche
→
modelli · l'apprendimentoMachine Learningregressione, classificazione, clustering
02
i mattoni intelligenti

Costruire i componenti della soluzione

Corsi 6–8 · Deep Learning, PyTorch, Computer Vision
conoscenza · il linguaggioDeep Learning & PyTorchmodelli linguistici e retrieval
→
esecuzione · l'infrastrutturaComputer Vision & RLcomputer vision, RL e generative AI
03
la produzione

Progettare, governare, mettere in sicurezza

Corsi 9–11 · Reinforcement L., Generative AI, XAI
dati · il governoMachine Learningqualità, tracciabilità, knowledge
→
design · l'insiemeGenerative AI & XAIgenerative AI e XAI

Undici corsi con undici project work su casi reali, in settori diversi. Un'unica traiettoria: si parte da zero, senza prerequisiti, e si arriva a progettare, addestrare e mettere in produzione modelli AI end-to-end.

la tecnologia

Tecnologia al servizio della tua formazione.

In ProfessionAI non ci limitiamo a usare l'AI: la progettiamo e la mettiamo al servizio degli studenti, con strumenti che rendono ogni percorso più mirato, profondo e misurabile.

// student knowledge graph

Mappa viva delle tue competenze

Rende visibile la crescita cognitiva, non solo i corsi completati.

Il Knowledge Graph mappa in tempo reale le competenze acquisite, le lacune logiche e le correlazioni tra i concetti: costruisci una competenza profonda, non l'illusione di competenza dell'uso passivo dell'AI.

Student Knowledge Graph
// profai · tutor socratico

Un tutor che ti fa le domande giuste

Dal ricevere risposte pronte al costruire pensiero critico.

ProfAI è una piattaforma di modelli AI addestrati con il Metodo Socratico: non ti dà la soluzione pronta, analizza il tuo codice e ti guida passo dopo passo a trovare l'errore, sviluppando il tuo ragionamento. È l'AI sempre accesa che affianca i coach umani, non li sostituisce: quando serve, la persona vera c'è sempre.

ProfAI tutor socratico
// deeptest · valutazione adattiva

Test che misurano come pensi

Scaffolding intelligente e misurazione reale, non nozioni a memoria.

Un modello non basta valutarlo a occhio: serve rigore. DeepTest genera valutazioni dinamiche che si adattano al tuo livello cognitivo in tempo reale: non conta quanto ricordi, ma come applichi la logica e collabori con gli strumenti.

75%
risposte corrette · moduloLa programmazione procedurale
✗  bisogna compilare il programma prima di modificare il codice✓  modifichi il codice solo dove è definita la funzione
// deeptraining · pratica su misura

Esercizi che evolvono con te

Training iper-personalizzato, sempre nella zona di sviluppo prossimale.

DeepTraining genera esercitazioni personalizzate che ti portano dal tuo livello attuale a quello successivo, fino al massimo potenziale. Regola la difficoltà in tempo reale: niente noia, niente frustrazione.

DeepTraining
provalo tu

Il modello, in miniatura. Scegli una sfida.

Prendi un problema e guarda come un ingegnere sceglie modello, architettura e strategia di training. È esattamente ciò che imparerai a fare da solo, su qualsiasi caso.

il-metodo · simulatore
> scegli una sfida qui sotto, o scrivine una tua
Prenota una call gratuita →
il sistema dei quick win

Un project work reale alla fine di ogni corso.

Ogni corso chiude con un progetto su un caso reale. In sequenza, i progetti sono la progressione del Master: dal machine learning fino alla Generative AI e all'MLOps.

Introduzione→Foundation→Quick win→Debrief→Framework
le basi

Il primo modello ML

"Costruisci un modello che predice dai dati"
i componenti

Il primo modello in produzione

"L'AI risponde sui documenti aziendali"
la produzione

La prima rete neurale profonda

"Porti il modello dal training alla produzione"
le cinque leve didattiche
  • Teoria e pratica in ogni corso, con esercitazioni guidate e un project work reale.
  • Lezioni brevi, on demand: dieci minuti, quando vuoi, con pratica subito dopo.
  • Project work su settori diversi: farmaceutico, energetico, industriale, fintech.
  • Dal notebook alla produzione: dal machine learning alla produzione, passo dopo passo.
  • Fondamenta solide — matematica e algoritmi — sotto ogni modello, non solo librerie.
gli strumenti

Lo stack che userai. Cliccane uno.

Lavori sullo stack che porta un modello AI in produzione. Ti diciamo a cosa serve davvero ciascun pezzo.

Python
corso 01 · le basi
Il linguaggio dell'AI. Dalle basi al software strutturato: le fondamenta tecniche su cui poggia ogni modello.
guardalo in azione

Il modello che hai addestrato. Premi play.

Mille richieste al secondo. Guarda cosa succede quando è il tuo modello, in produzione, a gestirle.

ore 09:00
0 / 40 richieste
richiesta
→
modello
→
predizione
Classifica questa immaginein coda
Genera un campione sinteticoin coda
Rileva l'oggetto nel framein coda
Agente RL: prossima azionein coda
Predici il valore · batch 128in coda
Spiega questa previsione (XAI)in coda
Retraining automatico · driftin coda
1.000 richieste al secondo servite dal modello. Tu lo hai addestrato e messo in produzione.
il momento è adesso

Hai visto cosa cambia. Adesso rendilo il tuo lavoro.

Undici corsi, undici project work reali, coach 7/7 e career service. Da zero fino ad AI Engineer.

Iscriviti ora →Vedi i piani
14 giorni soddisfatti o rimborsati · fino a 24 rate · certificazione valida in tutta la UE
i docenti

Docenti che insegnano il mestiere perché lo fanno.

Un corpo docenti di AI engineer e ricercatori che addestrano e mettono in produzione modelli ogni giorno: in azienda e nella ricerca.

Giuseppe Gullo
Giuseppe Gullo
CEO @ ProfessionAI
Fondatore di ProfessionAI e CEO di ProAI. Uno dei primi sviluppatori italiani su Amazon Alexa. Ha sviluppato oltre 30 progetti concreti di ML e Deep Learning.
Python e Machine Learning
Alan Perotti, PhD
Alan Perotti, PhD
Senior AI Researcher @ CENTAI
Dottorato in Neural-Symbolic Rule-Based Monitoring. Ricercatore in eXplainable AI e data scientist in ambiti sanitari e finanziari.
Deep Learning e Computer Vision
Stefano Testoni
Stefano Testoni
Senior Data Scientist @ Flix
Esperto in modellazione dati presso Flix. Sviluppa pipeline di dati per ottimizzazione marketing e incrementality testing.
Machine Learning
Gianluca Malato
Gianluca Malato
Senior Data Scientist @ ProfessionAI
Fisico teorico specializzato in meccanica statistica. Responsabile scientifico e a capo della didattica di ProfessionAI.
ML e Data Science
Fabrizio Bonavita
Fabrizio Bonavita
Partner & AI Engineer Lead @ DOS Mind
Laureato in Matematica applicata e Communications Engineering. Applied Scientist nel team NLP di Enel.
MLOps e NLP
Samuele Pasini
Samuele Pasini
Researcher @ USI Lugano
Ricercatore e dottorando specializzato in attacchi adversarial e validazione sicura del codice tramite LLM.
Deep Learning e AI Security
Riccardo Musmeci
Riccardo Musmeci
Senior AI Engineer @ Enel Group
Guida il progetto ODIN in Enel, con oltre 50 modelli di visione artificiale in produzione.
Computer Vision
Emanuele Antonioni, PhD
Emanuele Antonioni, PhD
Senior AI Engineer @ Janea Systems
Dottorato in AI, robotica e machine learning. Sviluppa sistemi AI avanzati e membro del panel NATO per NLP for Defence.
Reinforcement Learning
Eleonora Grassucci, PhD
Eleonora Grassucci, PhD
Assistant Professor @ Sapienza
Specializzata in Generative Semantic Communication e Hypercomplex Modeling. Ricercatrice in modellazione generativa.
Generative AI
Luca Negri
Luca Negri
Senior NLP Engineer @ QuoIntelligence
Esperto in analisi statistica, inferenza bayesiana e machine learning. Sviluppatore presso QuoIntelligence.
Generative AI e NLP
Antonio Di Cecco
Antonio Di Cecco
Senior Data Scientist @ ProfessionAI
Fisico teorico, autore del libro 'Explainable AI with Python'. Specializzato nell'approfondimento matematico dei modelli.
Explainable AI
Leonardo Sanna, PhD
Leonardo Sanna, PhD
Ricercatore @ Fondazione Bruno Kessler
Specializzato in sistemi di dialogo testuale. Esperto nell'architettura dei moderni LLM e nelle applicazioni conversazionali.
Deep Learning e Transformer
la community

Non lo affronti da solo.

Dietro il percorso c'è un gruppo di persone vere: coach che rispondono davvero, esperti in live ogni settimana e migliaia di professionisti che si formano insieme a te — e che ritrovi anche di persona.

  • Coach 7 giorni su 7 — qualcuno che ti risponde, non un forum muto.
  • Sessioni live settimanali con docenti ed esperti del settore.
  • Eventi dal vivo — AI Agent Nights e workshop, per conoscersi di persona.
  • 50.000+ professionisti già formati con ProfessionAI.
Un evento ProfessionAI: community di studenti e professionisti dal vivoClassi virtuali online di ProfessionAI
il tuo prossimo passo

La tua prossima carriera comincia con una chiamata.

Trenta minuti con un advisor: ti dice se il percorso fa davvero per te, senza impegno. E hai 14 giorni di garanzia — soddisfatto o rimborsato al 100%.

Prenota la call gratuita →Leggi il programma
4.9/5 valutazione65+ docenti del settorecertificazione ICEP valida in UE
la certificazione

Una certificazione valida in tutta l'Unione Europea.

  • Riconoscimento formaleRilasciata dall'ICEP, l'Istituto di Certificazione Europea del Personale, riconosciuta dalle aziende europee.
  • Validità europeaTitolo valido in 27 paesi dell'Unione grazie allo standard internazionale ICEP.
  • Esame finale30 domande a risposta multipla, 50 minuti, superato con almeno 21/30. Attesta che sai progettare, addestrare e portare in produzione modelli di AI end-to-end.
Certificato ProfessionAI rilasciato da ICEP per il Master in AI Engineering
// riconoscimento universitario

Polo Tecnologico Universitario in collaborazione con IUL, ateneo telematico riconosciuto dal MUR. Questo master rilascia una certificazione con riconoscimento universitario.

Polo UniversitarioIUL · MURcertificazione universitaria
video recensioni

Le storie di chi l'ha già fatto.

Studenti reali che raccontano il percorso, senza filtri — 4.9/5 su centinaia di recensioni verificate.

career service

Non ti lasciamo al traguardo. Ti portiamo al lavoro.

Dopo la certificazione un Career Advisor dedicato ti aiuta a valorizzare CV, profilo LinkedIn e portfolio. I nostri Hiring Specialist ti preparano ai colloqui, fino a una simulazione one to one, poi ti mettiamo in contatto con aziende interessate.

step 01

CV personalizzato

Creazione del CV, ottimizzato per superare i filtri ATS e catturare i recruiter di Data e AI.

step 02

Profilo LinkedIn

Ottimizzazione del profilo e career advisory con un senior HR Specialist.

step 03

Colloqui tecnici

Simulazione di colloquio con un senior tech recruiter, con feedback strutturato.

step 04

Network aziendale

Contatti con aziende alla ricerca di profili validi in AI Engineering.

→ risultato

L'offerta di lavoro.

Completando il percorso con ottimi risultati entri nella nostra rete di professionisti.

cosa dicono di noi
★★★★★Trustpilot 4.9/5
★★★★★
Master in AI ben strutturato

Sono un professionista IT e sto seguendo un master di ProfessionAI. Le lezioni teoriche sono seguite da pratica ed esercitazioni. Insegnanti e tutor sono altamente competenti e bravi didatticamente, pronti a offrire spiegazioni e suggerimenti. Ottimo supporto, ampiamente soddisfatto della scelta.

Paolo Minniti
★★★★★
Consiglio fortemente

Ho frequentato un master di ProfessionAI ed è stata la scelta migliore: i docenti sono sempre disponibili, gli argomenti sono trattati in modo molto chiaro e combinano bene teoria e pratica. Non ci si stanca a seguire: i video non superano i 30 minuti ed è possibile esercitarsi subito.

Gabriele Mia
★★★★★
Attenzione alla tua formazione

Percorso molto interessante: la comunità dei tutor, dei docenti e tutto il team sono stati di supporto quando ho avuto difficoltà. Una menzione alle lezioni di approfondimento con special guest. Nonostante i numeri crescenti, riescono a seguirti e supportarti in modo coinvolgente.

Giuseppe Sinatra
★★★★★
Eccellente formazione su Dati e AI

Colpito dalla qualità dell'esperienza formativa. Contenuti all'avanguardia, istruttori esperti con esempi concreti e casi reali, approccio pratico con progetti che permettono di applicare subito quanto appreso. Un investimento che si è rivelato prezioso.

Eugenio Pasqua
welfare aziendale
Pagalo col welfare della tua azienda.

Puoi coprire il master interamente con il credito welfare aziendale.

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vai oltre

Fai dell'AI Engineering un profilo ibrido raro.

  • Unisci AI Engineering ad AI Development: progetta le soluzioni e costruisci le applicazioni che le abitano.
  • Accedi a ruoli senior e trasversali, chiusi a chi ha una sola specializzazione.
  • Un solo percorso invece di due: meno tempo e un investimento inferiore ai due master separati.
Scopri il Doppio Master AI Development & AI Engineering →
il costo di restare fermo

Facciamo il conto che nessuno fa.

Non quanto costa il Master. Quanto costa restare sull'esecuzione. Ogni soluzione AI disegnata da qualcun altro è una decisione strategica che non è tua. Ogni progetto affidato a un consulente esterno è competenza che non entra in casa. E la domanda di chi sa progettare l'intera architettura cresce più in fretta dell'offerta.

il ruolo che manca

Le aziende hanno modelli che funzionano in demo, ma faticano a trovare chi li porta in produzione: GPU, ottimizzazione, MLOps, monitoraggio. È l'AI Engineer. Chi sa farlo spedisce sistemi, chi non sa farlo resta ai prototipi.

immagina tra sei mesi

Apri il tuo lavoro tra sei mesi.

Il progetto AI che oggi ti sembra troppo grande lo disegni tu, dalla strategia alla produzione. In riunione non sei più quello che chiede se si può fare con l'AI: sei quello che progetta come farlo. Quando arriva un'esigenza nuova sai già quali mattoni servono, come tenerli insieme e come renderli conformi. E quando esce la prossima tecnologia, non vai nel panico. La porti nel tuo pipeline in dieci minuti, perché le fondamenta ce le hai già.

le domande che ti stai facendo

Sei dubbi legittimi. Sei risposte dritte.

Non sono un tecnico puro.
È il punto. Il master unisce teoria e ingegneria: si parte da Python e si arriva alla GenAI in produzione. Serve rigore, non solo saper chiamare una libreria.
Non ho tempo.
Le lezioni sono brevi, le fai nei ritagli: pausa pranzo, treno, la sera. Studi al tuo ritmo, in media 6-12 mesi.
Le tecnologie cambiano.
Per questo insegniamo a progettare. Framework e modelli cambiano, ma le fondamenta — matematica, algoritmi, MLOps — restano: è ciò che ti rende adattabile.
Posso impararlo gratis online.
Trovi mille pezzi scollegati e nessuno che ti insegna a tenerli insieme in una soluzione che regge. Qui hai un percorso strutturato, progetti reali e un coach vero quando ti blocchi.
So già allenare modelli.
Ottimo punto di partenza. Ma portare un modello in produzione — GPU, ottimizzazione, MLOps, monitoraggio — è un'altra competenza, ed è quella che ti fa passare da chi prova modelli a chi li spedisce in produzione.
È troppo per me.
Il percorso è progettato per portarti da zero fino alla produzione, un passo alla volta. Migliaia di persone senza basi ci sono riuscite.
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  • 11 project work nel tuo portfolio
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  • Dal notebook al modello in produzione
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  • Accesso completo al master per 12 mesi
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Domani sarà un altro strumento. E dopodomani un altro ancora.
Tu saprai già come metterli insieme.

Puoi continuare a provare modelli che poi qualcun altro mette in produzione. Oppure imparare a portarli tu, dal training al monitoraggio.

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P.S. Ricordati l'unica cosa che conta: allenare un modello lo fanno in molti, progettare l'intera soluzione in pochi. È lì che si concentra la domanda, e gli stipendi. Diventi la figura che le aziende faticano di più a trovare. Un portfolio di 11 progetti reali, non solo teoria.

P.P.S. Se hai ancora un dubbio, prenota una call. Un advisor ti dice in mezz'ora se questo percorso fa per te, senza girarci intorno.

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