ADVANCED-SYSTEMS ENGINEERING

Libera Università di BOLZANO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di Advanced-Systems Engineering presso la Libera Università di Bolzano offre una formazione avanzata e interdisciplinare, focalizzata sullo studio di sistemi complessi e intelligenti. Il programma integra ingegneria meccanica, ingegneria di produzione, ingegneria dell'informazione, informatica e competenze in matematica e intelligenza artificiale. La didattica è interamente in inglese, con la partecipazione di docenti internazionali, garantendo un ambiente innovativo e internazionale, unico nel panorama formativo del Trentino Alto-Adige.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche quali sistemi meccatronici, tecnologie di produzione avanzate, progettazione e ottimizzazione di sistemi meccanici, gestione dei sistemi di produzione e smart factory. Vengono affrontati anche i temi dei sistemi autonomi, sistemi Human-in-the-loop, sistemi embedded, robotica, controlli automatici, visione artificiale, modellazione e simulazione di sistemi dinamici.
Competenze acquisite
Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze avanzate nella progettazione, sviluppo e gestione di sistemi complessi. Saranno in grado di applicare le conoscenze di I.A. e automazione per ottimizzare i processi produttivi e sviluppare soluzioni innovative per l'industria del futuro. Avranno inoltre competenze nella modellazione e simulazione di sistemi, nella robotica e nei sistemi embedded.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria dei sistemi avanzati, automatizzando processi, ottimizzando la progettazione e migliorando l'efficienza produttiva. L'integrazione di algoritmi di machine learning e deep learning nei sistemi di controllo, nella robotica e nella gestione della produzione sta portando a soluzioni più intelligenti e adattive. La collaborazione uomo-macchina sta diventando la norma, con i professionisti che lavorano a stretto contatto con sistemi I.A. per risolvere problemi complessi.
I laureati in Advanced-Systems Engineering avranno l'opportunità di guidare l'innovazione in settori come la robotica avanzata, la produzione intelligente e lo sviluppo di sistemi autonomi. Le sfide includono la necessità di gestire la complessità dei sistemi I.A., garantire la sicurezza e l'affidabilità, e affrontare le implicazioni etiche dell'automazione. La capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici e di collaborare con team multidisciplinari sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., è essenziale sviluppare competenze in programmazione, analisi dei dati, modellazione di sistemi e robotica. La comprensione dei principi dell'I.A. e del machine learning, insieme alla capacità di applicarli a problemi reali, sarà un vantaggio competitivo. La formazione continua e l'aggiornamento delle competenze saranno cruciali per rimanere rilevanti in un settore in rapida evoluzione.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning

Acquisire familiarità con i principali algoritmi di machine learning (regressione, classificazione, clustering) e deep learning (reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti). Imparare ad utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch. Approfondire la comprensione dei modelli di I.A. interpretabili.

Competenze in robotica e sistemi embedded

Acquisire familiarità con la programmazione di robot industriali e sistemi embedded. Sviluppare competenze nella progettazione e nell'implementazione di sistemi di controllo in tempo reale. Approfondire la conoscenza dei sensori e degli attuatori utilizzati in robotica.

Competenze in digital twin e simulazione

Imparare a creare e utilizzare digital twin per simulare e ottimizzare processi produttivi. Acquisire familiarità con software di simulazione come Simulink o Ansys. Comprendere come utilizzare i dati per migliorare i modelli di simulazione.

routine di successo

Aggiornamento continuo delle competenze

Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity. Partecipare a workshop e conferenze del settore. Leggere regolarmente pubblicazioni scientifiche e blog specializzati in I.A. e robotica.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare con progetti personali e partecipare a competizioni di robotica e I.A.. Utilizzare piattaforme di prototipazione rapida come Arduino e Raspberry Pi. Creare un portfolio di progetti dimostrativi.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi del settore e connettersi con professionisti su LinkedIn. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo con università e aziende. Condividere le proprie conoscenze e competenze con la comunità.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative

Cercare opportunità di stage e tirocini presso aziende all'avanguardia nel settore della robotica, dell'I.A. e della produzione intelligente. Scegliere aziende che investono in ricerca e sviluppo e che offrono l'opportunità di lavorare su progetti reali.

Progetti di ricerca universitari

Partecipare a progetti di ricerca condotti dai professori e dai dipartimenti universitari. Scegliere progetti che riguardano l'I.A., la robotica, i digital twin e l'automazione. Contribuire attivamente alla ricerca e alla pubblicazione di risultati.

Partecipazione a hackathon e competizioni

Partecipare a hackathon e competizioni di I.A. e robotica. Queste esperienze offrono l'opportunità di applicare le proprie competenze in un ambiente competitivo e di imparare da altri professionisti. Cercare competizioni come la RoboCup o competizioni specifiche per l'I.A..

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