COMPUTER SCIENCE AND ENGINEERING

Università degli Studi di BOLOGNA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Dottorato di Ricerca in Informatica e Ingegneria Informatica presso l'Università di Bologna mira a formare ricercatori di alta qualificazione, capaci di condurre ricerca in modo autonomo e di eccellere sia nel mondo accademico che in quello industriale. Il programma enfatizza la produzione di risultati originali e significativi, attraverso pubblicazioni scientifiche, sviluppo di software innovativi e applicazioni all'avanguardia. Gli studenti sono incoraggiati a specializzarsi in una o più delle seguenti aree: sistemi distribuiti, linguaggi di programmazione, reti di calcolatori, metodologie del software, intelligenza artificiale, sistemi real-time, algoritmi paralleli, elaborazione delle immagini, bioinformatica, sistemi informativi, sicurezza e sistemi multimediali.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che include corsi avanzati, seminari di ricerca e attività di laboratorio. Gli studenti partecipano attivamente a progetti di ricerca, collaborando con docenti e ricercatori di fama internazionale. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, discussioni di gruppo e presentazioni di progetti. È previsto un costante aggiornamento sulle ultime tecnologie e tendenze del settore, con particolare attenzione all'I.A. e alle sue applicazioni.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i laureati avranno acquisito competenze avanzate nella ricerca scientifica, nella progettazione e nello sviluppo di sistemi informatici complessi. Saranno in grado di analizzare problemi complessi, sviluppare soluzioni innovative e comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche. Le competenze includono la capacità di utilizzare metodologie di ricerca all'avanguardia, di padroneggiare strumenti e tecnologie specifiche del settore e di collaborare in team multidisciplinari. I dottori di ricerca saranno preparati per affrontare le sfide del futuro, con una solida base di conoscenze e competenze nel campo dell'I.A. e dell'ingegneria informatica.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria informatica, automatizzando compiti ripetitivi, ottimizzando processi e creando nuove opportunità di sviluppo. L'automazione di attività come la programmazione, il testing e la manutenzione del software sta diventando sempre più diffusa, grazie all'utilizzo di strumenti basati sull'I.A.. Allo stesso tempo, l'I.A. sta aprendo nuove frontiere nella progettazione di sistemi intelligenti, nella robotica, nell'elaborazione del linguaggio naturale e nella visione artificiale.

  • I futuri laureati in ingegneria informatica si troveranno di fronte a sfide e opportunità senza precedenti. Saranno chiamati a collaborare con sistemi intelligenti, a progettare e sviluppare applicazioni innovative e a gestire la complessità dei sistemi basati sull'I.A.. La capacità di adattarsi ai cambiamenti tecnologici, di apprendere nuove competenze e di collaborare in team multidisciplinari sarà fondamentale per il successo. L'I.A. creerà nuovi ruoli professionali e richiederà una specializzazione sempre maggiore in settori come il machine learning, il deep learning e l'analisi dei dati.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in programmazione, algoritmi, data science e cloud computing. Sarà essenziale sviluppare capacità di problem-solving, pensiero critico e creatività. La conoscenza delle metodologie di sviluppo agile e delle pratiche di DevOps sarà un vantaggio competitivo. Inoltre, la capacità di comunicare efficacemente e di collaborare con professionisti di diverse discipline sarà cruciale per il successo.

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competenze da sviluppare

Machine learning e deep learning
Approfondire i concetti fondamentali e le architetture avanzate. Studiare TensorFlow e PyTorch. Partecipare a corsi online e workshop specializzati.
Data science e data engineering
Acquisire competenze nell'analisi dei dati, nella visualizzazione e nella gestione di grandi quantità di dati. Imparare ad utilizzare Python e le librerie Pandas, NumPy e Scikit-learn. Approfondire le tecniche di data mining e di data warehousing.
Cloud computing e edge computing
Comprendere le architetture cloud e le tecnologie di edge computing. Studiare AWS, Google Cloud Platform o Azure. Sperimentare con servizi di I.A. offerti dai principali provider cloud.

routine di successo

Apprendimento continuo
Seguire regolarmente corsi online, leggere pubblicazioni scientifiche e partecipare a conferenze del settore. Dedicare tempo all'aggiornamento delle proprie competenze e alla scoperta di nuove tecnologie.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori, e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo. Condividere le proprie conoscenze e imparare dagli altri.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove tecnologie e approcci, sviluppare prototipi e partecipare a hackathon e competizioni. Mettere in pratica le proprie conoscenze e acquisire esperienza diretta.

esperienze utili

Progetti di ricerca applicata
Partecipare a progetti di ricerca che affrontano problemi reali e che hanno un impatto concreto. Collaborare con aziende e organizzazioni per sviluppare soluzioni innovative.
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini in aziende all'avanguardia nel settore dell'I.A., come Google, Amazon, o startup innovative. Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche del mondo del lavoro.
Partecipazione a competizioni e hackathon
Partecipare a competizioni di programmazione e hackathon per mettere alla prova le proprie competenze, imparare a lavorare in team e sviluppare soluzioni innovative in tempi rapidi.

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