- Master II Livello
- A.A.: 2025/2026
- I Edizione
- II Sessione
- Costo: da 2.800€ a 2.470€
28/02/2026
Panoramica
Il Master in Intelligenza artificiale, tecnologia e diritto: sviluppo, gestione ed etica nei sistemi IA erogato dall’Università degli Studi Niccolò Cusano è un corso di formazione post-laurea di II livello che fornisce una formazione specialistica e interdisciplinare sull’Intelligenza artificiale, con particolare attenzione agli aspetti tecnologici, giuridici, organizzativi ed etici connessi allo sviluppo e all’adozione dei sistemi di IA. Il Master risponde alle crescenti esigenze del mercato del lavoro, caratterizzato da una domanda in continuo aumento di professionisti dotati di competenze trasversali e capaci di operare in contesti pubblici e privati complessi, innovativi e fortemente digitalizzati. Il percorso si rivolge sia a professionisti che mirano ad assumere ruoli di responsabilità nella governance dell’Intelligenza artificiale, sia a giovani laureati interessati ad acquisire competenze fondamentali per poter essere inseriti in settori innovativi e che utilizzano l’Intelligenza artificiale in maniera strutturale. Le posizioni chiave che si potrebbero ricoprire con una formazione di questo tipo sono numerose. Citiamo a esempio lo Chief Artificial Intelligence Officer (CAIO), figura dirigenziale già introdotta in numerose realtà multinazionali e destinata a operare in stretta collaborazione con altri ruoli strategici, quali il Chief Information Officer (CIO) e il Data Protection Officer.
contenuti del Master Intelligenza artificiale, tecnologia e diritto: sviluppo, gestione ed etica nei sistemi IA
Il Master in Intelligenza artificiale, tecnologia e diritto: sviluppo, gestione ed etica nei sistemi IA di Unicusano ha l’obiettivo di offrire una visione d’insieme del ciclo di vita dei sistemi di IA e delle principali sfide legate alla progettazione, implementazione e gestione delle soluzioni algoritmiche. Al termine del percorso, i partecipanti avranno acquisito: competenze tecniche e metodologiche per comprendere il funzionamento dei sistemi di IA e valutarne l’affidabilità; conoscenze giuridiche ed etiche utili a garantire la conformità normativa e l’uso responsabile delle tecnologie; capacità di coordinamento e gestione di progetti complessi in contesti interfunzionali; una visione integrata che consenta di identificare, analizzare e affrontare criticamente le problematiche emergenti nella progettazione e nell’implementazione dei sistemi di IA. Il piano di studi include conoscenze approfondite sui fondamenti, sulle architetture e sulle principali applicazioni dei sistemi di Intelligenza artificiale, con particolare riferimento alle tecniche di machine learning e ai sistemi algoritmici avanzati e promuovere un approccio integrato allo sviluppo e all’impiego dell’IA, fondato sulla collaborazione tra professionalità diverse e sull’adozione di principi di affidabilità, sicurezza e tutela dei diritti fondamentali.
| SSD | DISCIPLINE | DOCENTE | CFU | ORE |
|---|---|---|---|---|
| INF/01 | PRINCIPI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE, ETICA E QUADRO NORMATIVO | Giovanni Bassetti | 10 | 250 |
| M-FIL/03 | L’intelligenza artificiale: la genesi del concetto e l’evoluzione storica | Fabio Di Resta | ||
| IUS/01 | Il machine learning | Silvano Sacchi | ||
| Il deep learning | Mauro Alovisio | |||
| Le reti neurali: lo scopo, il funzionamento delle reti neurali e i limiti | Elena Repman | |||
| Lezione introduttiva sui training dataset (dati di addestramento), cosa sono e loro importanza, le | ||||
| principali criticità connesse | ||||
| Analisi dei settori di impatto dell’IA | ||||
| L’etica, l’IA, lo sviluppo, l’automazione dei sistemi e la riduzione del personale | ||||
| Analisi delle principali implicazioni legali ed etiche (etica, controllo dei dati e XAI) | ||||
| Anali di principi etici nel contesto dell’ntelligenza artificiale: analisi di scenari critici | ||||
| L’etica by design | ||||
| L’etica, i sistemi di IA, le implicazioni per la democratica nel mondo digitale | ||||
| L’etica, l’IA, lo sviluppo, l’automazione dei sistemi e la riduzione del personale | ||||
| Prospettive e analisi dei problemi etici nei sistemi di intelligenza artificiale | ||||
| Analisi del quadro normativo applicabile all’IA: normative internazionali ed normative applicabili fuori dall’Unione europea | ||||
| Analisi del quadro normativo europeo ed italiano: aspetti definitori (AI-ACT e DDL Italia) | ||||
| Analisi del quadro normativo europeo ed italiano: individuazione delle Autorità di controllo a livello europeo e nazionale (AI-ACT e DDL Italia) | ||||
| Analisi del nuovo regolamento europeo sull’intelligenza artificiale | ||||
| Pianificare mappatura, classificazione del rischio, analisi dei ruoli nell’IA | ||||
| Pianificazione della mappatura dei sistemi di IA nelle organizzazioni | ||||
| Metodologie della classificazione rischio in base alla normativa europea | ||||
| Analisi dei ruoli in base alla normativa europea in materia di intelligenza artificiale | ||||
| Analisi dei sistemi di intelligenza artificiale nell’ambito lavorativo: impatti e casi concreti | ||||
| IUS/01 | PROTEZIONE DEI DATI PERSONALI E TECNOLOGIE DIGITALI | Fabio Di Resta | 6 | 150 |
| Le carte internazionali e le convenzioni internazionali europee (il processo di modernizzazione della convenzione n. 108 e il protocollo emendativo) | Giovanni Grassucci | |||
| La riforma del quadro normativo europeo: la Direttiva 95/46 CE, il regolamento europeo 2016/679 (c.d. GDPR), le direttive 2016/680 e 2016/681 | Mauro Alovisio | |||
| I soggetti coinvolti nelle operazioni di trattamento nella sanità pubblica e nella sanità privata: interessato, titolare, responsabile, incaricato al trattamento (gli autorizzati e i designati al trattamento), co-titolari rappresentante stabilito | ||||
| Il ruolo del responsabile della protezione dei dati nella sanità: presupposti, contesto organizzativo, il codice etico e il conflitto di interessi del RPD | ||||
| Il ruolo del responsabile della protezione dei dati: compiti e responsabilità | ||||
| Analisi della casistica nelle pronunce europee in ordine al Responsabile della protezione dei dati | ||||
| Analisi nelle pronunce del Garante italiano in ordine al ruolo del Responsabile della protezione dei dati | ||||
| Analisi dei compiti del RPD e casi di studio | ||||
| Ruolo del RPD e gruppo di lavoro privacy nella gestione dei data breach per una corretta minimizzazione dei dei rischi del titolare del trattamento | ||||
| Analisi del gruppo di supporto privacy rispetto al RPD: conoscenza della normativa, competenze operative | ||||
| Analisi del gruppo di supporto privacy rispetto al RPD: casi di studio | ||||
| Videosorveglianza: aspetti critici | ||||
| Sanzioni e ispezioni: analisi di aspetti particolari | ||||
| Il Registro delle attività di trattamento dei dati: criticità e casi pratici | ||||
| Il Registro delle attività di trattamento nella sanità | ||||
| IUS/01 | DATA BREACH E SISTEMI DI IA: GESTIONE OPERATIVA, TECNICHE DI JAILBREAK E RESPONSABILITÀ GIURIDICHE | Fabio Di Resta | 8 | 200 |
| La violazione dei dati (data breach) in ambito sanitario e le procedure di gestione delle violazioni | Fabio Zanoli | |||
| Caso di studio per la redazione della notificazione del Garante per la protezione dei dati | Riccardo Abeti | |||
| Caso di studio per la redazione del Registro delle notificazioni interne | ||||
| Analisi delle casistiche di data breach in sanità e delle sanzioni dell’autorità di controllo | ||||
| Analisi di casi di studio e simulazioni di data breach notification: chi deve essere coinvolto e fasi di gestione del data breach | ||||
| Il Jailbreak nei sistemi di LLM: i trick semantici e gli attacchi informatici, l’analisi dei casi della truffa del Chief Executive Officer (CEO) | ||||
| Il Jailbreak nei sistemi di LLM: responsabilità civile e penale nei casi di utilizzo abusivo | ||||
| Il jailbreak e i data breach: analisi delle misure di sicurezza preventivi e proattive | ||||
| Le responsabilità nell’ambito dei sistemi di intelligenza artificiale: analisi dei rischi, dalla | ||||
| Valutazione di Impatto GDPR alla Valutazione di Impatto sui diritti fondamentali | ||||
| IUS/01 | PROGETTAZIONE E SVILUPPO DEI SISTEMI DI INTELLIGENZA ARTIFICIALE | Fabio Zanoli | 8 | 200 |
| ING-INF/05 | Analisi di casi concreti di applicazione del Data Protection By Design | Francesca Lauri | ||
| Analisi di compliance del progetto del Sistema di IA e diritto d’autore | Giovanni Bassetti | |||
| Analisi dei rischi e le metodologie standard | ||||
| Analisi delle Metodologie di Valutazioni di Impatto (c.d. DPIA) e Fundamental Right Impact | ||||
| Assessment nell’ambito del regolamento IA (c.d. FRIA): analogie e differenze | ||||
| Analisi delle Metodologie di Valutazione di Impatto applicate a soluzioni di IA | ||||
| Creazione di un dataset per un machine learning supervisionato | ||||
| Creazione di un programma di ML in Python su quel dataset | ||||
| Creazione di dataset per modelli di ML non supervisionati e per il clustering | ||||
| Creazione di una piccola CNN | ||||
| Esempio di Apprendimento con rinforzo (Q-learning) | ||||
| ING-INF/05 | TECNICHE E METODOLOGIE DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE | Giovanni Bassetti | 4 | 100 |
| Introduzione e descrizione delle gan, modelli a diffusione e llm | ||||
| Le gan come reti generative e differenze con i modelli a diffusione | ||||
| Introduzione agli llm, cosa sono, come funzionano (nlp, meccanismo dell’attenzione multihead) | ||||
| Limiti e problemi degli llm | ||||
| Problematiche legali e la tutela del diritto d’autore nella gestione degli llm | ||||
| IUS/01 | IMPIEGO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL SETTORE SANITARIO | Fabio Di Resta | 10 | 250 |
| Analisi dei vantaggi e degli svantaggi dell’IA in sanità | Gianluca Savino | |||
| Analisi normativa in ambito IA nel settore sanitario e il decalogo del Garante privacy: principi di conoscibilità, principio di non esclusività e principio di non discriminazione algoritmica | Riccardo Abeti | |||
| Analisi delle implicazioni legali dei progetti di IA in sanità | Mauro Alovisio | |||
| Il Fascicolo Sanitario Elettronico e il Dossier Sanitario Elettronico | Silvano Sacchi | |||
| La telemedicina e il teleconsulto, progetti innovativi in sanità | Chiara Bellosono | |||
| Gestione del rapporto di lavoro nella sanità pubblica e privata: adempimenti sulla trasparenza della protezione dei dati e controllo a distanza dei lavoratori anche in relazione alle nuove soluzioni tecnologiche e all’innovazione digitale | ||||
| Il GDPR nella Sanità pubblica: analisi del quadro normativo complessivo, la gestione del registro delle attività e degli adempimenti Gdpr nella sanità pubblica | ||||
| Trasferimenti dei dati all’estero: analisi del contesto normativo generale | ||||
| Analisi delle decisioni di adeguatezza normativa | ||||
| Analisi delle garanzie per il trasferimento dei dati all’estero | ||||
| Analisi delle clausole contrattuali tipo | ||||
| Analisi della pronuncia Schrems II e della conseguenza sugli accordi internazionali | ||||
| SECS-P/10 | SISTEMI DI IA NEGLI AMBITI SETTORIALI | Sergio Bonell | 10 | 250 |
| INF/01 | APPLICAZIONI PRATICHE DELL’IA NELLE PMI: CASI STUDIO E SOLUZIONI REALI | Devid Korn | ||
| Introduzione all’IA per PMI (SB) | Francesco Barillà | |||
| IA nella Produttività e Gestione Aziendale (SB) | ||||
| IA nel Marketing e Comunicazione (SB) | ||||
| IA nell’Analisi dei Media e Monitoraggio del Brand (SB) | ||||
| IA nelle Vendite e Customer Care (SB) | ||||
| IA nella Finanza e Amministrazione (SB) | ||||
| La IA e la Digitalizzazione | ||||
| La IA e le Smart city | ||||
| La IA e la Smart industry | ||||
| La IA e le Sanità: medicina 4.0 | ||||
| La IA e le Connessioni uomo/macchina | ||||
| La IA e le i settori Legal/banking/insurance: analisi dei vantaggi e degli svantaggi | ||||
| La IA e il data poisoning: analisi delle azioni di contrasto | ||||
| La IA e la Cybersecurity: analisi delle differenti casistiche, criticità e soluzioni | ||||
| IA e la telemedicina in ambito pediatrico | ||||
| Esame finale | 4 | 100 | ||
| Totale | 60 | 1500 |
Il Master di II livello in Intelligenza artificiale, tecnologia e diritto: sviluppo, gestione ed etica nei sistemi IA dell’Unicusano può essere frequentato in modalità e-learning ed ha una durata di 1.500 ore che corrispondono a 60 CFU. Ogni studente avrà a disposizione 24 ore su 24 l’accesso a piattaforme predisposte dall’Università degli Studi Niccolò Cusano sulle quali troverà:
- lezioni video e materiale fad appositamente predisposto;
- congruo numero di ore destinate all’auto-apprendimento, allo studio individuale e domestico;
- eventuali verifiche intermedie;
Tutti coloro che risulteranno regolarmente iscritti al Master dovranno sostenere un esame finale che accerti il conseguimento degli obiettivi proposti, presso la sede dell’Università sita in Roma – Via Don Carlo Gnocchi 3.
ammissioni e costi
Per l’iscrizione al Master in Intelligenza artificiale, tecnologia e diritto: sviluppo, gestione ed etica nei sistemi IA dell’Unicusano è richiesto il possesso di almeno uno dei seguenti titoli:
- Laurea conseguita secondo gli ordinamenti didattici precedenti il decreto ministeriale 3 novembre 1999 n. 509;
- Lauree specialistiche ai sensi del D.M. 509/99 e lauree magistrali ai sensi del D.M. 270/2004.
I titoli di ammissione devono essere posseduti alla data di scadenza del termine utile per la presentazione delle domande di ammissione.
I candidati in possesso di titolo conseguito all’estero non dichiarato equipollente da parte di una autorità accademica italiana, potranno chiedere il riconoscimento del titolo ai soli limitati fini dell’iscrizione al Master. Il titolo di studio straniero dovrà essere corredato da traduzione ufficiale in lingua italiana, legalizzazione e dichiarazione di valore a cura delle Rappresentanze diplomatiche italiane nel Paese in cui il titolo è stato conseguito.
I cittadini e le cittadine extracomunitari/e residenti all’estero devono rispettare le disposizioni interministeriali contenute nella circolare “Procedure per l’ingresso, il soggiorno e l’immatricolazione degli studenti stranieri/internazionali”. Coloro che devono ottenere il visto di studio devono presentare domanda di pre-iscrizione online su: https://www.universitaly.it/ e inviare segnalazione di avvenuto inoltro: orientamentointernazionale@unicusano.it.
I candidati sono ammessi con riserva previo accertamento dei requisiti previsti dal bando.
La domanda di iscrizione è scaricabile dal sito www.unicusano.it. Alla domanda vanno allegati, pena l’esclusione, i seguenti documenti:
- dichiarazione sostitutiva di certificazione dei titoli di studio posseduti;
- copia del bonifico della prima rata;
- copia di un documento di identità personale in corso di validità;
- copia del Codice Fiscale;
- marca da bollo da 16,00 €.
L’immatricolazione al master è compatibile con altre iscrizioni, ai sensi della Legge n. 33 del 12 aprile 2022, che contiene le indicazioni della nuova normativa in materia di iscrizione contemporanea a due corsi di istruzione superiore. Tutta la documentazione deve essere presentata entro e non oltre il 31/01/2026, salvo proroghe.
Il Master ha un costo di € 2.800,00 (duemilaottocento/00). L’importo totale si può suddividere in 5 rate mensili pari a 560,00 € (cinquecentosessanta/00) da versare con bonifico. In caso di mancato pagamento l’accesso alla piattaforma di e-learning viene sospeso e sarà impossibile sostenere gli esami di profitto e l’esame finale. È prevista una quota d’iscrizione ridotta, pari a € 2.600,00 (duemilaseicento/00) per le seguenti categorie:
- Iscritti ai Corsi di laurea Unicusano
- Laureati Unicusano
- Laureati da meno di 24 mesi
- Iscritti e Diplomati Master Unicusano
Il versamento della quota d’iscrizione, suddivisa in cinque rate da € 520,00 (cinquecentoventi/00) è da versare con bonifico bancario.
È prevista una quota d’iscrizione ridotta, pari a € 2.470,00 (duemilaquattrocentosettanta/00) anche per:
- Dipendenti Pubblici – PA 110 e lode
Il versamento della tassa d’iscrizione, suddiviso in 5 rate, di importo pari a € 494,00 (quattrocentonovantaquattro/00), dovrà essere versata secondo la modalità descritta all’art. 7. Per usufruire delle suddette agevolazioni è necessario allegare alla domanda d’iscrizione opportuna certificazione/autocertificazione attestante l’appartenenza alla categoria beneficiaria dell’agevolazione economica. In caso di falsa o mendace certificazione/autocertificazione attestante l’appartenenza alla categoria beneficiaria dell’agevolazione economica, l’iscrizione sarà comunque da intendersi valida e l’importo da versare/integrare sarà quello del normale costo base.
