Corso di laurea in Ingegneria dell'Automazione (NAPOLI)

Università degli Studi di NAPOLI "Federico II"

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il corso di laurea in Ingegneria dell'Automazione presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II" mira a formare ingegneri con una solida base scientifica e competenze specifiche nel campo dell'automazione. L'obiettivo è fornire agli studenti gli strumenti per progettare, sviluppare e gestire sistemi di automazione complessi, con particolare attenzione alle applicazioni industriali e alla robotica. Il corso si concentra sull'acquisizione di conoscenze avanzate in controllo automatico, robotica, elettronica e informatica industriale, preparando gli studenti a risolvere problemi reali e a contribuire all'innovazione tecnologica.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che combina lezioni teoriche, esercitazioni pratiche e attività di laboratorio. Gli studenti approfondiscono le loro conoscenze in matematica, fisica e informatica, acquisendo competenze fondamentali per l'analisi e la progettazione di sistemi di automazione. Il curriculum include corsi specifici in controllo dei processi, robotica industriale, sistemi embedded e intelligenza artificiale applicata all'automazione. Sono previste attività di laboratorio per applicare le conoscenze teoriche e sviluppare competenze pratiche, con particolare attenzione all'utilizzo di software e hardware all'avanguardia.
Competenze acquisite
I laureati in Ingegneria dell'Automazione presso l'Università degli Studi di Napoli "Federico II" acquisiscono competenze avanzate nella progettazione, nello sviluppo e nella gestione di sistemi di automazione. Sono in grado di analizzare e risolvere problemi complessi, di progettare e implementare sistemi di controllo, di sviluppare applicazioni robotiche e di utilizzare strumenti di simulazione e modellazione. Le competenze acquisite includono la capacità di lavorare in team, di comunicare efficacemente e di affrontare le sfide del mondo del lavoro con spirito critico e innovativo. I laureati sono preparati a operare in diversi settori industriali, contribuendo all'automazione dei processi produttivi e allo sviluppo di nuove tecnologie.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria dell'automazione. L'automazione tradizionale, basata su logiche predefinite, sta evolvendo verso sistemi intelligenti capaci di apprendere, adattarsi e prendere decisioni autonome. L'I.A., in particolare il machine learning e il deep learning, viene impiegata per ottimizzare i processi produttivi, migliorare l'efficienza energetica, prevedere guasti e ottimizzare la manutenzione predittiva. La robotica collaborativa (cobotics) e i sistemi di visione artificiale stanno rivoluzionando le fabbriche, consentendo una maggiore flessibilità e personalizzazione della produzione.
Per i futuri laureati, le opportunità sono enormi. La domanda di ingegneri dell'automazione con competenze in I.A. è in crescita esponenziale. Le aziende cercano professionisti in grado di progettare e implementare sistemi intelligenti, di analizzare grandi quantità di dati e di sviluppare algoritmi di machine learning per ottimizzare i processi. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di affrontare questioni etiche legate all'I.A. e di collaborare efficacemente con team multidisciplinari. La capacità di integrare l'I.A. con le competenze tradizionali dell'automazione sarà fondamentale per il successo.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza di linguaggi di programmazione come Python, la familiarità con framework di machine learning come TensorFlow e PyTorch, e la capacità di lavorare con dati complessi. È essenziale sviluppare competenze di problem solving, pensiero critico e capacità di comunicazione. La comprensione delle implicazioni etiche dell'I.A. e la capacità di collaborare con esperti di diversi settori saranno sempre più importanti. L'Università degli Studi di Napoli "Federico II", con la sua posizione strategica e le sue collaborazioni industriali, offre un ambiente ideale per acquisire queste competenze.

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competenze da sviluppare

Programmazione in python e altri linguaggi per l'i.a.

Acquisire una solida base di programmazione, focalizzandosi su Python e altri linguaggi rilevanti per l'I.A., come C++. Approfondire le librerie e i framework più utilizzati per il machine learning e il deep learning, come TensorFlow, PyTorch e scikit-learn. Praticare regolarmente con progetti reali e partecipare a competizioni di machine learning (es. Kaggle).

Competenze in machine learning e deep learning

Studiare i fondamenti teorici del machine learning e del deep learning, inclusi algoritmi, modelli e tecniche di ottimizzazione. Approfondire le architetture di deep learning più avanzate, come reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN). Sviluppare progetti pratici per applicare queste competenze a problemi di automazione, come la visione artificiale e il controllo predittivo.

Competenze in robotica e cobotics

Acquisire familiarità con i sistemi robotici, i sensori e gli attuatori utilizzati nell'automazione industriale. Studiare i principi della robotica collaborativa (cobotics) e le sue applicazioni. Approfondire le tecniche di programmazione e controllo dei robot, inclusi i sistemi di visione artificiale e l'interazione uomo-macchina. Partecipare a progetti di robotica e a workshop specializzati.

routine di successo

Aggiornamento continuo

Seguire regolarmente corsi online, webinar e conferenze sull'I.A. e l'automazione. Leggere pubblicazioni scientifiche e blog specializzati. Iscriversi a newsletter e gruppi di discussione per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie. Dedicare tempo ogni settimana all'apprendimento di nuove competenze.

Pratica costante

Sviluppare progetti personali e partecipare a progetti open source per applicare le competenze acquisite. Utilizzare piattaforme come GitHub per condividere il proprio codice e collaborare con altri sviluppatori. Sperimentare con diversi dataset e algoritmi per affinare le proprie capacità di problem solving.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi e conferenze del settore per incontrare professionisti e ricercatori. Iscriversi a gruppi di interesse e forum online per condividere conoscenze e collaborare su progetti. Cercare opportunità di mentorship e di collaborazione con esperti di I.A. e automazione.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia

Cercare opportunità di stage e tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A. e dell'automazione, sia in Italia che all'estero. Scegliere aziende che utilizzano tecnologie all'avanguardia e che offrono l'opportunità di lavorare su progetti reali. Approfittare di queste esperienze per acquisire competenze pratiche e costruire una rete di contatti.

Partecipazione a progetti di ricerca

Collaborare con gruppi di ricerca universitari o aziendali su progetti di I.A. e automazione. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici e alla presentazione di risultati a conferenze. Questa esperienza permette di approfondire le proprie conoscenze e di sviluppare competenze di ricerca.

Sviluppo di progetti personali e open source

Sviluppare progetti personali che applicano l'I.A. all'automazione, come la creazione di un sistema di controllo intelligente per un robot o lo sviluppo di un'applicazione di visione artificiale. Contribuire a progetti open source per acquisire esperienza pratica e collaborare con altri sviluppatori.

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