Automotive Engineering (Ingegneria dell'autoveicolo) (TORINO)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Automotive Engineering del Politecnico di Torino si propone di formare figure professionali in grado di contribuire allo sviluppo e alla gestione di sistemi autoveicolistici integrati. Il programma, interamente in inglese, mira a fornire una preparazione multidisciplinare che copre aspetti dalla meccanica ai motori, dall'elettronica alle tecnologie di produzione 4.0. L'obiettivo è formare ingegneri con una visione di sistema, capaci di affrontare temi specialistici con una chiara comprensione delle problematiche e dei vincoli del settore. Il corso è strutturato per rispondere alle esigenze del mercato automobilistico globale, con particolare attenzione alle nuove tendenze della mobilità.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un primo anno comune, focalizzato sulla comprensione del veicolo come sistema. A partire dal secondo semestre, il corso si articola in quattro indirizzi: Product Design, Autonomous and Connected Vehicle, Product Development and Application e Industrial Processes. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, laboratori, visite aziendali e lo sviluppo di progetti, inclusi quelli svolti in team studenteschi. È prevista la possibilità di svolgere attività di tesi in azienda, spesso propedeutica all'offerta di lavoro.
Competenze acquisite
Gli studenti acquisiscono competenze avanzate nella progettazione, nello sviluppo e nella gestione dei sistemi autoveicolistici. Sono in grado di applicare tecniche e metodologie aggiornate, con una solida conoscenza delle problematiche legate alla sostenibilità ambientale ed economica. Il corso fornisce una preparazione multidisciplinare che include meccanica, motori termici ed elettrici, elettronica di potenza e di controllo, e tecnologie di produzione 4.0. I laureati sviluppano una visione di sistema, essenziale per affrontare le sfide del settore automotive.
Sbocchi professionali
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'automotive, introducendo la guida autonoma, l'ottimizzazione dei processi produttivi e l'analisi predittiva per la manutenzione dei veicoli. L'I.A. è impiegata nella progettazione di veicoli, nell'analisi dei dati di guida e nella gestione della supply chain, portando a una maggiore efficienza, sicurezza e sostenibilità. La crescente integrazione di sistemi intelligenti nei veicoli richiede nuove competenze e approcci.
I futuri laureati in Automotive Engineering avranno l'opportunità di lavorare nello sviluppo di veicoli autonomi, nella progettazione di sistemi di assistenza alla guida (ADAS), nell'ottimizzazione dei processi produttivi tramite l'I.A. e nell'analisi dei dati per la manutenzione predittiva. Le sfide includono la gestione della complessità dei sistemi, la sicurezza dei dati e la necessità di collaborare con team multidisciplinari. L'I.A. aprirà nuove strade per l'innovazione e la creazione di valore nel settore.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in machine learning, deep learning, analisi dei dati e cybersecurity. Sarà fondamentale la capacità di lavorare con grandi quantità di dati, di interpretare i risultati dell'I.A. e di collaborare con esperti di diverse discipline. 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 concetti fondamentali e le tecniche di machine learning e deep learning, fondamentali per lo sviluppo di sistemi di guida autonoma e l'analisi predittiva. Imparare a utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch.Analisi dei dati e data visualization
Sviluppare competenze nell'analisi di grandi quantità di dati (big data) e nella visualizzazione dei risultati. Imparare a utilizzare strumenti come Python con librerie come Pandas e Matplotlib per l'analisi e la rappresentazione dei dati.Cybersecurity e sicurezza dei sistemi
Acquisire conoscenze sulla cybersecurity, in particolare per proteggere i sistemi di guida autonoma e i veicoli connessi da attacchi informatici. Comprendere i principi di sicurezza dei sistemi embedded e le normative di settore.Robotica e sistemi embedded
Approfondire la conoscenza dei sistemi robotici e dei sistemi embedded, fondamentali per lo sviluppo di veicoli autonomi. Studiare l'architettura dei sistemi di controllo e le tecniche di programmazione per sistemi embedded.success routines
Formazione continua e lifelong learning
Mantenersi aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie nel campo dell'I.A. e dell'automotive. Seguire corsi online, partecipare a workshop e conferenze, leggere pubblicazioni scientifiche e tecniche.Networking e collaborazione
Costruire una rete di contatti nel settore, partecipando a eventi e forum di discussione. Collaborare con esperti di diverse discipline, come ingegneri, data scientist e specialisti di I.A..Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove idee e tecnologie attraverso la prototipazione e lo sviluppo di progetti personali. Partecipare a competizioni e hackathon per mettere in pratica le proprie competenze.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende del settore
Svolgere stage e tirocini presso aziende leader nel settore automotive, in particolare quelle che si occupano di I.A., guida autonoma e veicoli connessi. Acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mercato.Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università e centri di ricerca. Collaborare con ricercatori e sviluppatori per acquisire competenze avanzate e contribuire all'innovazione tecnologica.Partecipazione a competizioni e hackathon
Partecipare a competizioni e hackathon focalizzati sull'I.A., la robotica e l'automotive. Mettere in pratica le proprie competenze, confrontarsi con altri professionisti e sviluppare soluzioni innovative.Segnala un problema
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