FISICA (FISCIANO)

Università degli Studi di SALERNO

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Studio in Fisica presso l'Università degli Studi di Salerno mira a formare laureati con una solida padronanza del metodo scientifico. Gli studenti acquisiscono le conoscenze fondamentali della fisica classica e moderna, con particolare attenzione alla meccanica quantistica e alle sue applicazioni. Il corso offre una robusta pratica sperimentale in laboratori didattici attrezzati, integrata da insegnamenti di informatica e chimica di base.
Piano di studi
Il piano di studi prevede 180 CFU, distribuiti tra insegnamenti obbligatori, attività a scelta dello studente, tirocinio e tesi. Le lezioni teoriche sono affiancate da attività di laboratorio per sviluppare competenze pratiche. Il corso include anche insegnamenti propedeutici all'informatica e alla chimica. È previsto un esame di lingua inglese. Gli studenti hanno l'opportunità di svolgere periodi di studio all'estero grazie ad accordi con istituzioni straniere.
Competenze acquisite
I laureati in Fisica acquisiscono competenze nella risoluzione di problemi scientifici e tecnici, con una solida base matematica. Sono in grado di operare in laboratorio e di affrontare studi specialistici a livello magistrale. Il corso favorisce lo sviluppo di professionalità tecniche di alto livello, apprezzate nell'industria e nei servizi innovativi. Gli studenti sviluppano anche capacità di analisi, sintesi e comunicazione.

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Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando il settore della fisica, automatizzando l'analisi di dati complessi, accelerando la simulazione di modelli fisici e ottimizzando gli esperimenti. Le reti neurali vengono utilizzate per analizzare i dati provenienti da esperimenti di fisica delle particelle, astronomia e scienza dei materiali, consentendo scoperte più rapide e precise. L'I.A. facilita anche la progettazione di nuovi materiali e dispositivi, riducendo i tempi di sviluppo e aumentando l'efficienza.
Per i laureati in fisica, l'I.A. offre nuove opportunità nella ricerca e nello sviluppo di tecnologie avanzate. La capacità di lavorare con grandi quantità di dati e di utilizzare strumenti di machine learning è sempre più richiesta. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente di lavoro in rapida evoluzione e di collaborare con esperti di I.A.. La comprensione dei principi fondamentali della fisica rimane cruciale, ma la capacità di applicare l'I.A. per risolvere problemi complessi diventa un vantaggio competitivo.
Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati in fisica devono sviluppare competenze in programmazione (Python, C++), analisi dei dati, machine learning e modellazione numerica. È fondamentale acquisire familiarità con i principali framework di I.A. (TensorFlow, PyTorch) e con le tecniche di visualizzazione dei dati. La capacità di comunicare risultati complessi in modo chiaro e conciso è essenziale, così come la capacità di lavorare in team multidisciplinari.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Programmazione avanzata

Approfondire la conoscenza di Python e C++, con particolare attenzione alle librerie per l'analisi dei dati (Pandas, NumPy) e per il machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Imparare a scrivere codice efficiente e scalabile per gestire grandi quantità di dati.

Machine learning e deep learning

Acquisire una solida comprensione dei principi del machine learning e del deep learning. Studiare le architetture di reti neurali, le tecniche di addestramento e le strategie di ottimizzazione. Sperimentare con diversi dataset e problemi reali, applicando le tecniche apprese.

Analisi e visualizzazione dei dati

Sviluppare competenze nell'analisi esplorativa dei dati e nella visualizzazione. Utilizzare strumenti come Tableau o Power BI per creare dashboard interattivi e comunicare efficacemente i risultati. Imparare a identificare pattern e tendenze nei dati complessi.

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante

Seguire regolarmente pubblicazioni scientifiche, blog e articoli sull'I.A. e sulla fisica. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a webinar e conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e scoperte.

Pratica costante della programmazione

Dedicare tempo regolare alla programmazione, risolvendo problemi e partecipando a progetti personali o collaborativi. Utilizzare piattaforme come Kaggle per competere e migliorare le proprie competenze.

Networking e collaborazione

Partecipare a eventi e workshop, entrare in contatto con professionisti del settore e collaborare a progetti di ricerca. Utilizzare LinkedIn per costruire e mantenere una rete professionale.

esperienze utili

Progetti di ricerca in i.a.

Partecipare a progetti di ricerca che coinvolgano l'I.A. e la fisica, sia all'interno dell'università che in collaborazione con aziende o istituti di ricerca. Questo permette di applicare le conoscenze teoriche in contesti reali e di acquisire esperienza pratica.

Stage e tirocini

Svolgere stage o tirocini presso aziende o laboratori che utilizzano l'I.A. nel campo della fisica. Questo offre l'opportunità di acquisire esperienza lavorativa e di entrare in contatto con professionisti del settore.

Partecipazione a competizioni

Partecipare a competizioni di data science e machine learning, come quelle organizzate da Kaggle o da altre piattaforme. Questo permette di mettersi alla prova, di imparare nuove tecniche e di confrontarsi con altri professionisti.

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