Automotive Engineering (Ingegneria dell'autoveicolo) (TORINO)

Politecnico di 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.

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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.

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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.

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