Master universitario di I livello · Prima edizione · A.A. 2026/2027
Trasforma la tua laurea in una competenza che il mercato sta cercando: impara a gestire geodati, usare GIS e strumenti di rilievo e applicare l’intelligenza artificiale ai problemi del territorio.
Il corso in breve
GeoAI, o Geospatial Artificial Intelligence, integra intelligenza artificiale, machine learning, sistemi di informazione geografica e dati geospaziali. Il Master di primo livello in GeoAI, GIS e Applicazioni Geospaziali è rivolto a laureati triennali, professionisti e tecnici che intendono acquisire competenze progressive nella gestione, analisi, acquisizione e interpretazione dei dati territoriali.
Il percorso didattico è organizzato per accompagnare lo studente dalle basi del GIS fino all’applicazione di strumenti avanzati di GeoAI e alla lettura di casi reali. La struttura in quattro moduli rende più comprensibile l’offerta formativa, distingue chiaramente i livelli di apprendimento e valorizza la componente applicativa e strumentale del corso.
Il Master in GeoAI rappresenta l’evoluzione dell’esperienza pluriennale maturata dal Dipartimento di Scienze nell’ambito della formazione post-lauream sui GIS e sulle tecnologie per l’analisi territoriale. Il progetto formativo è stato riorganizzato come Master di I livello, accessibile con laurea triennale e magistrale, con l’obiettivo di offrire un percorso progressivo, chiaro e professionalizzante.
Il piano didattico è articolato in quattro moduli di insegnamento.
È il modulo di ingresso del Master e costruisce il linguaggio comune necessario per tutti i partecipanti. Fornisce le basi della cartografia digitale, della gestione dei dati geospaziali, dei principali software GIS, dei geodatabase e degli strumenti di rappresentazione cartografica.
Approfondisce il GIS come ambiente tecnico e metodologico per l’analisi territoriale professionale. Include analisi spaziale avanzata, programmazione Python per GIS, automazione dei workflow, servizi geospaziali interoperabili e qualità dei dati.
Introduce i principi dell’intelligenza artificiale applicata ai dati geospaziali. Comprende machine learning, deep learning, analisi di immagini satellitari, GeoAI, prompting e laboratori applicativi per l’uso di modelli AI in ambiente GIS.
È il modulo di sintesi e applicazione del percorso. Comprende l’uso di strumenti per l’acquisizione e il monitoraggio del territorio — droni, GPS/GNSS, sensori IoT e laser scanner — e casi di studio applicativi nei settori dell’ambiente, del rischio, della pianificazione, delle infrastrutture e dei beni culturali. In questo gruppo la parte teorica viene tradotta in casi concreti e scenari operativi.
Il Master forma figure professionali capaci di organizzare e analizzare geodati, utilizzare strumenti GIS commerciali e open-source, programmare e automatizzare processi, integrare dati acquisiti da sensori e rilievi, e applicare strumenti di GeoAI a problemi reali di supporto alle decisioni.
Competenze sviluppate
Piano delle Attività Formative
Il Master di I livello in GeoAI, GIS e Applicazioni Geospaziali è articolato in quattro moduli di insegnamento, per un totale di 60 CFU comprensivi della prova finale. Il piano delle attività formative è costruito secondo una logica progressiva che accompagna lo studente dalle basi del GIS fino all'applicazione integrata di strumenti GeoAI in contesti reali. Il quadro complessivo offre una didattica frontale e laboratoriale di 312 ore.
Obiettivo formativo: fornire le competenze fondamentali per comprendere, gestire e rappresentare i dati geografici, creando una base comune per studenti con provenienze disciplinari differenti.
Obiettivo formativo: sviluppare competenze specialistiche nell’analisi spaziale, nella programmazione in ambiente GIS e nell’automazione dei processi di trattamento dei dati territoriali.
Obiettivo formativo: introdurre i principi dell’intelligenza artificiale applicata ai geodati e sviluppare competenze teorico-pratiche per l’uso della GeoAI in ambiente GIS.
Obiettivo formativo: consolidare l’apprendimento attraverso l’uso di strumenti di acquisizione e monitoraggio del territorio e mediante casi di studio che rappresentano la sintesi applicativa delle conoscenze teoriche sviluppate nel corso del Master.
Esperienza professionale
Il Master di I livello può offrire opportunità di stage e collaborazione con aziende, enti pubblici e istituzioni di ricerca della rete GeoAI, in relazione alla disponibilità delle strutture ospitanti e alla coerenza con il percorso formativo.
Un’occasione per confrontarsi con dati, tecnologie, processi e problemi reali, mettendo in relazione le competenze acquisite con il mondo professionale.
Scopri aziende ed enti della rete →Ammissione
Scadenza delle domande di ammissione: 15 gennaio 2027. La domanda deve essere presentata tramite il sistema GOMP. Si richiede di inviare la notifica dell’avvenuta presentazione all’indirizzo mastergeoai@uniroma3.it. Le domande pervenute oltre il termine previsto potranno essere valutate su base individuale.
Il Corso è riservato a laureati in possesso di Laurea Triennale e Magistrale o titolo equipollente nelle classi coerenti con il profilo del Master, tra cui: Archeologia, Architettura, Biologia, Conservazione dei beni culturali, Geografia, Ingegneria per l’ambiente e il territorio, Lettere, Pianificazione territoriale e urbanistica, Scienze dell’Economia, Scienze della Natura, Scienze e tecnologie agrarie, Scienze agrarie, Scienze ambientali, Scienze forestali, Scienze geologiche (o Scienze della Terra), Scienze naturali, Scienze turistiche, Storia e conservazione dei beni culturali, Scienze storiche, Urbanistica.
A discrezione del Consiglio di Master saranno valutati titoli differenti dai suddetti. Costituisce titolo preferenziale la conoscenza di base dei sistemi GIS e il possesso di certificazioni informatiche pertinenti.
L’ammissione al Master, fino al numero massimo stabilito, sarà subordinata a una graduatoria effettuata da una Commissione composta dal Direttore del Master e da almeno due docenti del Consiglio del Master, sulla base del curriculum degli studi, delle attività professionali e di ricerca e della documentazione presentata dai candidati.
Non sono previste modalità di riconoscimento di crediti maturati dagli studenti nel corso degli studi universitari precedenti ai fini di una eventuale riduzione del percorso formativo e delle tasse di iscrizione.
Tasse di iscrizione ed eventuali esoneri
Entro il 30 gennaio 2027. All’importo sono aggiunti l’imposta fissa di bollo e il contributo per il rilascio del diploma.
Entro il 15 giugno 2027.
Le riduzioni di cui ai punti 3 e 4 non sono cumulabili.
Sbocchi occupazionali
Il Master è in continuità con le precedenti esperienze formative del Dipartimento nell’ambito della geoinformazione ed è collegato con aziende, enti pubblici e istituzioni di ricerca attraverso accordi e collaborazioni scientifiche.
Il Master è inoltre rivolto a professionisti già attivi che intendano aggiornare o riqualificare le proprie competenze nell’ambito dei GIS e dell’intelligenza artificiale applicata al territorio.
Durante le lezioni verranno valutate la qualità e la quantità dell’apprendimento dei contenuti forniti attraverso esercitazioni e verifiche in itinere.
Al termine del Corso è prevista una prova finale consistente nella redazione e discussione di una tesi, in lingua italiana o inglese, su un progetto concordato con almeno un docente dell’Ateneo impegnato nella didattica del Master. Per essere ammessi alla prova finale è necessario aver frequentato almeno i due terzi delle lezioni.
Governance e docenza
La docenza integra personale di Roma Tre, esperti esterni e professionisti provenienti dagli enti e dalle imprese coinvolte.
Dipartimento di Scienze · Roma Tre
Digital Earth Lab · Dipartimento di Scienze
Sveva Corrado, Maurizio Cutini, Alessandro Vona, Laura Farroni, Ernesto Consiglio (OverIT) e docenti a contratto.
FAQ
No. Il Master di I livello è accessibile con laurea triennale; possono candidarsi anche laureati magistrali.
La conoscenza di base dei GIS è titolo preferenziale, ma il percorso parte dai fondamenti per creare una base comune.
Il regolamento prevede didattica online con possibili attività formative in presenza, che saranno indicate nel calendario.
Sì. Per accedere alla prova finale è necessario frequentare almeno due terzi delle lezioni.
15 febbraio 2027 – 28 febbraio 2028
Didattica online con possibili attività formative in presenza. Frequenza obbligatoria per almeno due terzi delle lezioni per accedere alla prova finale.