Automation and Control Engineering - Ingegneria dell'Automazione (MILANO)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il corso di Laurea Magistrale in Automation and Control Engineering del Politecnico di Milano mira a formare specialisti nel progetto, nella realizzazione e nella gestione di sistemi di automazione ad alto contenuto tecnologico. L'obiettivo è fornire una solida base di conoscenze e competenze interdisciplinari, con un focus sull'automazione nei settori dell'energia, dei veicoli e della robotica. Il corso si propone di preparare professionisti in grado di affrontare le sfide poste dall'innovazione tecnologica e dall'I.A. nel campo dell'automazione.
Piano di studi
Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche specifiche come l'automazione dei sistemi per la produzione di energia (tradizionale e rinnovabile), l'automazione dei veicoli e i sistemi robotici. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, progetti di laboratorio e seminari. Il corso offre anche la possibilità di svolgere tirocini presso aziende del settore, consentendo agli studenti di acquisire esperienza diretta sul campo. L'approccio multidisciplinare è fondamentale, integrando conoscenze di ingegneria meccanica, elettrica, energetica, aerospaziale, automatica, elettronica, informatica e telecomunicazioni.
Competenze acquisite
I laureati in Automation and Control Engineering acquisiscono competenze avanzate nella progettazione, realizzazione e gestione di sistemi di automazione. Sono in grado di sviluppare soluzioni innovative per l'automazione industriale, l'automazione dei processi e l'automazione dei sistemi di controllo. Le competenze includono la capacità di utilizzare strumenti e tecnologie all'avanguardia, di analizzare e risolvere problemi complessi, di lavorare in team e di comunicare efficacemente. I laureati sono preparati per affrontare le sfide del mercato del lavoro e per contribuire all'innovazione tecnologica nel settore dell'automazione.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta rivoluzionando il settore dell'automazione, introducendo sistemi intelligenti capaci di apprendere, adattarsi e prendere decisioni autonome. L'automazione intelligente, basata su algoritmi di machine learning e deep learning, sta ottimizzando i processi produttivi, migliorando l'efficienza energetica e aumentando la sicurezza. I robot collaborativi (cobot) e i sistemi di visione artificiale stanno trasformando le fabbriche, consentendo una maggiore flessibilità e personalizzazione della produzione. L'I.A. sta anche guidando lo sviluppo di veicoli autonomi e di sistemi di controllo più sofisticati.
I laureati in Automation and Control Engineering avranno l'opportunità di progettare, implementare e gestire sistemi di automazione intelligenti. Le sfide includono l'integrazione di I.A. nei sistemi esistenti, la gestione di grandi quantità di dati e la garanzia della sicurezza e dell'affidabilità dei sistemi autonomi. Le opportunità si concentrano nello sviluppo di nuove applicazioni, nell'ottimizzazione dei processi e nella creazione di nuovi modelli di business. La capacità di collaborare con l'I.A. e di interpretare i dati generati dai sistemi intelligenti sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, computer vision e robotica. Sarà essenziale comprendere i principi dell'I.A. e le sue applicazioni nel campo dell'automazione. La capacità di lavorare con dati complessi, di sviluppare algoritmi e di interpretare i risultati sarà cruciale. Inoltre, la conoscenza delle normative sulla sicurezza e sull'etica dell'I.A. sarà sempre più importante.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i principali algoritmi e framework (TensorFlow, PyTorch) per lo sviluppo di sistemi di I.A. applicati all'automazione.Robotica avanzata e cobot
Studiare le tecnologie di robotica collaborativa, i sistemi di visione artificiale e le interfacce uomo-macchina per l'integrazione di robot in ambienti produttivi.Analisi dei dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti di analisi e visualizzazione dei dati (Python con librerie come Pandas e Matplotlib) per interpretare i risultati dei sistemi di I.A. e ottimizzare i processi.success routines
Formazione continua e lifelong learning
Seguire corsi online, partecipare a workshop e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie nel campo dell'I.A. e dell'automazione.Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori, e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo per ampliare le proprie conoscenze e competenze.esperienze utili
Progetti pratici e competizioni
Sviluppare progetti pratici, partecipare a competizioni di robotica e automazione per applicare le proprie conoscenze e competenze in contesti reali.Tirocini e collaborazioni aziendali
Svolgere tirocini presso aziende del settore, partecipare a progetti di ricerca e sviluppo con aziende e università per acquisire esperienza pratica e ampliare la propria rete professionale.Segnala un problema
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