Master di primo livello
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Master in Quantum Machine Learning for Finance and Industry

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Anno Accademico 2025/2026
Università Ca' Foscari Venezia
Livello EQF: 7
Settore: informatica e tecnologie ict scientifico
Sede del corso
venezia (VE), italia
Modalità di frequenza
Tempo parziale
Didattica
Misto presenza/online
Lingue in cui è tenuto il corso
Italiano
CFU rilasciati
60
Costo totale
5000
Durata del corso
mar 2026 - gen 2027
Scadenza (Scaduto)
05 febbraio 2026
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Contenuti

Il Master Executive in Quantum Machine Learning esplora ed approfondisce i temi della Quantum Computing. Si tratta di un recente approccio alla computazione che si basa sui principi della Teoria dei Quanti. Rispetto alla computazione classica, che codifica e processa le informazioni in termini di bit (0 o 1), la Quantum Computing sfrutta proprietà della Fisica Quantistica quali, ad esempio, la sovrapposizione di stati quantistici e l’entanglement. Il vantaggio di questo tipo di computazione consiste nella sua capacità di risolvere agevolmente problemi che, al contrario, risultano ostici per la computazione classica in termini sia di risorse hardware sia di tempo di calcolo richiesti.

Altrettanto innovativi sono il Machine Learning nelle sue varie declinazioni e l’Intelligenza Artificiale nella sua accezione più ampia. Si tratta di un ampio insieme di metodologie quantitative che si ispirano a come gli esseri viventi superiori e la Natura "producono" processi intelligenti. La capacità principale di queste metodologie è quella di riuscire a sviluppare autonomamente capacità di problem-solving. L’unione di queste due aree disciplinari sta dando vita ad un nuovo paradigma nell’ambito della computazione per l’apprendimento automatico, il Quantum Machine Learning. Le possibilità fornite da quest’ultimo di permettere a sistemi intelligenti di apprendere “facilmente” come risolvere problemi anche estremamente complessi, avrà un dirompente impatto su molte industrie e su molti ambiti di ricerca, quali ad esempio il trading finanziario, le simulazioni molecolari, la progettazione di farmaci e le previsioni meteorologiche. Per questi motivi, il Master ha un’impostazione necessariamente e volutamente multidisciplinare che coinvolge quattro dipartimenti dell’Università Ca’ Foscari Venezia (specificatamente: il Dipartimento di Economia, il Dipartimento di Management, il Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica, ed il Dipartimento di Scienze Molecolari e Nanosistemi) e presenta ed approfondisce le conoscenze necessarie per essere in grado di comprendere e di essere parte attiva di questa fase di transizione fin dalle sue fasi iniziali. In particolare, i saperi verranno erogati in termini di competenze di Quantum Computing, di Machine Learning, matematiche, statistiche, fisiche, informatiche, economiche e finanziarie.
Pagina del corso sul sito dell'ateneo

Didattica

Sede del corso
venezia (VE), italia
Durata del corso
mar 2026 - gen 2027
CFU rilasciati
60
Numero di ore
1500 ( 300 ore di lezione, 250 ore di stage)
Modalità di frequenza
Tempo parziale
Frequenza obbligatoria (almeno il 75%)
Due terzi delle lezioni si terranno interamente online, nelle giornate di venerdì e sabato (full time, indicativamente dalle 9 alle 17). Sono previste circa due settimane di lezioni in presenza, che si terranno a Venezia verso la fine del corso.
Didattica
Misto presenza/online
Lingue in cui è tenuto il corso
Italiano

Requisiti di accesso

Titolo di studio
Laurea triennale
Settore di Laurea
informatica e tecnologie ict, scientifico
Conoscenze Linguistiche
Inglese, Italiano

Ammissione

Scadenza
05 febbraio 2026
Posti disponibili
20
Ammissione
Una commissione appositamente nominata valuterà le candidature attraverso l’analisi del CV e dei titoli presentati e della lettera motivazionale. Nell’ambito della selezione i criteri valutativi saranno: il titolo di studio, le esperienze professionali, le conoscenze inerenti ai temi del master e la motivazione
Costo totale
5000 €
Borse di studio
Previste

Sbocchi professionali

I diplomati del Master potranno inserirsi in società private operanti:
• negli ambiti finanziari-assicurativi dell’Asset e Risk Management, del Financial Advisoring, dei comparti assicurativo e attuariale;
• negli ambiti delle bio-tecnologie, della chimica computazionale e della farmaceutica.
Poi, i diplomati del Master potranno inserirsi in organizzazioni pubbliche, o in società partecipate dal pubblico, che producono servizi per la gestione delle smart city, dell’Internet delle cose territoriale e per l’investigazione dei Big Data pubblici.
I diplomati potranno anche agire negli di cui sopra come professionisti indipendenti.
Infine, i diplomati potranno anche operare come professionisti indipendenti in qualità di Quantum Machine Learning Developer e di Data Analyst Quantum Machine Learning Specialist.
Altre edizioni dello stesso corso
Edizione dell'anno accademico 2026/2027

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