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Master universitario di II livello · Seconda edizione · A.A. 2026/2027
GeoAI, Intelligenza Artificiale, Sistemi GIS e Geoapplicazioni
Vai oltre l’uso degli strumenti: progetta modelli, piattaforme e soluzioni GeoAI capaci di interpretare scenari complessi e sostenere decisioni reali.
Modalità
Blended
Crediti
60 CFU
Didattica
364 ore
Posti
10–25
Quota
€ 6.000
Il corso in breve
Obiettivi formativi specifici del Corso
GeoAI, o Geospatial Artificial Intelligence, integra intelligenza artificiale, machine learning, sistemi di informazione geografica e dati geospaziali. Il Master di secondo livello in GeoAI, Intelligenza Artificiale, Sistemi GIS e Geoapplicazioni è rivolto a laureati magistrali, professionisti e tecnici che intendono acquisire competenze avanzate nella gestione, analisi, acquisizione e interpretazione dei dati territoriali.
Il percorso didattico è organizzato per accompagnare lo studente dall’uso avanzato dei GIS fino all’applicazione di strumenti di GeoAI e alla lettura di casi reali. La struttura in moduli rende più chiara l’offerta formativa, distingue i diversi livelli di apprendimento e valorizza la componente applicativa e strumentale del corso.
Il Master in GeoAI rappresenta la naturale evoluzione dei master di I e di II livello in GIS tenuti per oltre 20 edizioni dal Dipartimento di Scienze Geologiche prima e di Scienze poi, a partire dall’anno accademico 2001–2002, con le seguenti denominazioni: “GIS per la Pianificazione Territoriale” di I livello; “GIS e Telerilevamento per la Pianificazione Geoambientale” di II livello; “Master Digital Earth e Smart Governance. Strategie e strumenti GIS per la gestione dei beni territoriali e culturali”, Interdipartimentale di II livello.
Il Master è rivolto a giovani laureati, professionisti, amministratori, dirigenti e tecnici specializzati che operano in ambiti sia privati sia pubblici, impegnati a costruire e sviluppare iniziative che coinvolgono il controllo del territorio e delle relative infrastrutture in un ambiente in rapido cambiamento.
L’AI pervasiva si pone come catalizzatore delle competenze già efficaci dei sistemi GIS nella gestione complessa del territorio.
Al termine del percorso vengono rilasciati
- Diploma di Master Universitario di Secondo Livello
- Attestato di frequenza
- Syllabus degli insegnamenti fondamentali e dei moduli seguiti
Competenze sviluppate
Competenze tecniche e professionali previste dal programma
- Formare professionisti nell’uso avanzato di GIS integrati con AI e Machine Learning.
- Sviluppare competenze nella gestione e analisi di dati geospaziali attraverso algoritmi di Machine Learning.
- Approfondire l’uso delle tecnologie ESRI e di altre piattaforme software per GIS e AI.
- Sperimentare applicazioni di prompting con modelli AI per supportare analisi, decision-making e automazione.
- Analizzare dati satellitari e sviluppare modelli AI per l’osservazione della Terra.
- Esplorare software alternativi e innovativi per Geospatial AI e Machine Learning, con focus su strumenti cloud-native e open-source.
Piano delle Attività Formative
Sette moduli · 60 CFU · 364 ore
Il Master di II livello in GeoAI, GIS e Applicazioni Geospaziali è articolato in sette 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 364 ore.
Modulo 1Fondamenti di GIS e Intelligenza Artificiale 9 CFU · 72 ore
Obiettivi formativi: fornire le competenze di base su piattaforme GIS e rudimenti di AI utili alla costruzione di un linguaggio comune tra i partecipanti.
- Introduzione ai Sistemi Informativi Geografici (GIS): Teoria e Pratica — 3 CFU, 24 ore
- Data science: Gestione dei Dati Geospaziali — 2 CFU, 16 ore
- Introduzione al Machine Learning per le Applicazioni Geospaziali — 2 CFU, 16 ore
- Intelligenza artificiale generativa — 2 CFU, 16 ore
Modulo 2Programmazione e Automazione per GIS e AI 8 CFU · 64 ore
Obiettivi formativi: approfondire le analisi spaziali complesse e la digitalizzazione del territorio.
- Python per GIS e AI: script avanzati per ArcGIS e librerie open-source (GeoPandas, Rasterio, PyTorch, TensorFlow) — 2 CFU, 16 ore
- Automazione dei workflow geospaziali con strumenti di scripting e API (ArcGIS API for Python, REST APIs) — 2 CFU, 16 ore
- AI Generativa, REST API, Programmazione, script, reporting. Automatizzare processi GIS (es. generazione di script, reportistica) con AI Generativa — 2 CFU, 16 ore
- Analisi Spaziale — 2 CFU, 16 ore
Modulo 3Machine Learning and Deep Learning for GIS 6 CFU · 48 ore
Obiettivo formativo: sviluppare competenze specialistiche nell’uso di modelli di machine learning e deep learning applicati ai dati geospaziali.
- Algoritmi Machine Learning per l'analisi geospaziale: clustering, regressione spaziale, alberi decisionali — 1 CFU, 8 ore
- Deep Learning per GIS: reti neurali convoluzionali (CNN) per l'interpretazione di immagini satellitari e l'analisi raster — 2 CFU, 16 ore
- Modelli pre-addestrati per l'analisi spaziale: YOLO, UNet e applicazioni in ArcGIS — 2 CFU, 16 ore
- Tecnologie avanzate di IA Geospaziale: strumenti e approcci — 1 CFU, 8 ore
Modulo 4Intelligenza Artificiale Geospaziale: l’IA applicata ai dati geospaziali 6 CFU · 52 ore
Obiettivo formativo: approfondire l’uso di modelli AI per il telerilevamento, l’analisi delle immagini e la conversazione assistita con sistemi AI.
- Piattaforme innovative cloud-native e open-source per l'AI geospaziale: caso studio sul monitoraggio geoarcheologico di Arslantepe — 2 CFU, 16 ore
- Tecniche di elaborazione raster e previsione con QGIS: kriging applicato all'ingegneria mineraria e al ML per creare scenari di consumo del suolo. Masterizzazione dei plugin — 1 CFU, 8 ore
- Estrazione di dati geologici, minerali e geotematici da mappe geologiche storiche utilizzando algoritmi di deep learning U-Net — 1 CFU, 12 ore
- Confronto tra tecnologie proprietarie (ad esempio, ESRI) con alternative emergenti, per promuovere un approccio critico e diversificato — 2 CFU, 16 ore
Modulo 5Analisi Satellitare e Intelligenza artificiale 3 CFU · 24 ore
Obiettivo formativo: Approfondire metodologie e strumenti di Intelligenza Artificiale applicati all’analisi di immagini satellitari.
- Analisi predittiva e machine learning per i dati spaziali — 1 CFU, 8 ore
- Fonti di dati satellitari: Sentinel, Landsat, Planet Scope e altre piattaforme. Analisi delle immagini satellitari con ML e AI: classificazione, rilevamento dei cambiamenti e previsioni — 1 CFU, 8 ore
- Piattaforme innovative cloud-native per la gestione dei dati geospaziali e l'elaborazione delle immagini satellitari — 1 CFU, 8 ore
Modulo 6Prompt Engineering e Conversational AI for GIS 2 CFU · 16 ore
Obiettivo formativo: Il prompt engineering è il processo di progettazione, scrittura e ottimizzazione delle istruzioni (i prompt) fornite alle intelligenze artificiali generative. L'obiettivo è guidare l'AI a generare risposte precise, accurate e nel formato desiderato, evitando risultati vaghi o errati.
- Esempi pratici di utilizzo di ChatGPT per supportare la gestione di progetti GIS — 1 CFU, 8 ore
- Generazione automatica di documentazione e visualizzazioni — 0,5 CFU, 4 ore
- Progettazione di assistenti virtuali geospaziali personalizzati — 0,5 CFU, 4 ore
Modulo 7Applicazioni Avanzate e Settoriali 11 CFU · 88 ore
Obiettivo formativo: consolidare l’apprendimento attraverso applicazioni avanzate, casi di studio e uso di strumenti tecnici per il rilievo e il monitoraggio.
- Applicazioni avanzate e settoriali — 6 CFU, 48 ore
- Summer School — 5 CFU, 40 ore
Oltre le lezioni
Dalla formazione avanzata ai progetti e alle relazioni professionali
Summer School in presenza
40 ore alle Colline Metallifere dedicate a tecnologie emergenti, applicazioni sul campo e confronto interdisciplinare.
Stage aziendale
Tirocinio curriculare per lavorare su processi, dati e problemi reali presso aziende ed enti della rete GeoAI.
Scopri aziende ed enti che hanno partecipato →
Project GeoAI
Una tesi-progetto concordata con un docente dell’Ateneo e collegata alle competenze sviluppate.
Ammissione
Requisiti, selezione e competenze pregresse
Scadenza delle domande di ammissione: 15 gennaio 2027. La domanda di ammissione deve essere presentata tramite il sistema GOMP. Si chiede cortesemente di inviare la notifica dell’avvenuta presentazione della domanda di ammissione all’indirizzo di posta elettronica mastergeoai@uniroma3.it. Le domande pervenute dopo il termine saranno comunque valutate individualmente.
Il Corso è riservato a laureati in possesso di Laurea Magistrale o titolo del Vecchio Ordinamento 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, Progettazione e gestione dei sistemi turistici, Scienze dell’Economia, Scienze della Natura, Scienze e tecnologie agrarie, Scienze agrarie, Scienze ambientali, Scienze forestali, Scienze geologiche, Scienze naturali, Scienze turistiche, Storia e conservazione dei beni architettonici e ambientali, Storia e conservazione dei beni culturali, Scienze storiche, Urbanistica.
A discrezione del Consiglio di Master saranno valutati titoli differenti dai suddetti. È titolo preferenziale la conoscenza 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.
10–25 iscritti
12 mesi incluso lo stage di tre mesi
60 CFU complessivi
Italiano lingua di insegnamento
Modalità didattica: il Corso si svolge in modalità blended, con attività formative in presenza e a distanza, seminari in presenza e online, laboratori e tirocini curriculari. La frequenza alle attività didattiche del corso è obbligatoria e deve essere attestata con le firme degli iscritti o con il registro del docente. Il Corso non ammette alla frequenza uditori.
Tasse di iscrizione ed eventuali esoneri
Importo complessivo: € 6.000, suddiviso in due rate da € 3.000: la prima entro il 30 gennaio 2027 e la seconda entro il 15 giugno 2027.
- Non è previsto l’esonero totale delle tasse e dei contributi per gli studenti con disabilità documentata pari o superiore al 66%. Gli studenti con disabilità documentata pari o superiore al 66% saranno tenuti al pagamento della metà dell’importo totale di iscrizione al Corso (€ 3.000), dell’imposta di bollo e della tassa di diploma.
- Sono previste agevolazioni sulla tassa di iscrizione per candidati iscritti ai vari ordini professionali e per i dipendenti delle aziende e degli enti partner del Master, con riduzione fino al 20% del costo.
- Sono previste riduzioni per coloro che hanno partecipato in precedenza ai corsi singoli del Master a distanza di I livello, previa valutazione del curriculum da parte del Consiglio di Corso.
- Il Consiglio di Master si riserva la possibilità di attivare borse di studio a parziale rimborso delle quote di iscrizione per studenti meritevoli, qualora vi sia copertura finanziaria adeguata.
- Il Master aderisce al progetto per master universitari executive promosso dall’INPS, seguendo le indicazioni rilasciate da INPS anno per anno.
Le riduzioni di cui ai punti 2 e 3 non sono cumulabili.
Sbocchi occupazionali
Figure professionali e ambiti di attività
Il Master in GEOAI è in continuità con le precedenti edizioni del master in GIS ed è collegato con le più importanti aziende del settore, con enti e istituzioni di ricerca, attraverso accordi istituzionali e di collaborazione scientifica.
Per questo nel corso del master è previsto un periodo di stage di tre mesi a fine corso, presso aziende ed enti, ritenuto un’attività essenziale per concretizzare quanto appreso nel corso delle lezioni.
Gli sbocchi occupazionali del Master comprendono attività per le quali si richiedono competenze e capacità tecnologiche per la progettazione di iniziative a forte contenuto innovativo, in particolare nell’ambito delle tematiche prioritarie delineate dalle direttive europee per la gestione del territorio e delle politiche comunitarie.
- Geo data scientist.
- Geo AI specialist.
- Geo AI engineer.
Prove intermedie e finali
Durante le lezioni verrà valutata 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
Una comunità interdisciplinare
La seconda edizione valorizza l’esperienza maturata dal Dipartimento e il contributo di docenti, ricercatori ed esperti esterni.
Prof. Guido Giordano
Dipartimento di Scienze · Roma Tre
Dott. Alessandro Cecili
Digital Earth Lab · Dipartimento di Scienze
Gruppo interdisciplinare
Sveva Corrado, Maurizio Cutini, Alessandro Vona, Laura Farroni, Ernesto Consiglio (OverIT) e docenti a contratto.
FAQ
Prima di candidarti
Quale titolo serve per accedere?
È richiesta una laurea magistrale o del vecchio ordinamento in una classe coerente. Altri titoli possono essere valutati dal Consiglio.
Come si svolge la didattica?
In modalità blended, con attività online e in presenza, seminari, laboratori e tirocinio curriculare.
Stage e Summer School fanno parte del percorso?
Sì. Il piano prevede 5 CFU di stage e una Summer School nel modulo delle applicazioni avanzate.
Qual è la quota di iscrizione?
€ 6.000 in due rate da € 3.000, oltre agli importi amministrativi previsti.
15 febbraio 2027 – 28 febbraio 2028
Trasforma la GeoAI in progetti, decisioni e impatto
Didattica blended, laboratori, seminari, Summer School, tirocinio e tesi. Frequenza obbligatoria.