FISICA (MODENA)

Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea in Fisica presso l'Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia mira a fornire una solida formazione nel metodo scientifico e nelle conoscenze fondamentali della fisica. L'obiettivo è quello di insegnare agli studenti ad interrogare la natura, formulando domande precise e organizzando le risposte in schemi generali e predittivi. Il corso si concentra sull'apprendimento del metodo scientifico, attraverso attività pratiche di laboratorio che sviluppano competenze sperimentali e di lavoro di gruppo. Il corso fornisce anche solide basi in tutti gli aspetti della fisica, comprese alcune applicazioni tecnologiche.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede attività di laboratorio in ogni anno del corso, con l'obiettivo di introdurre tecniche sperimentali consolidate e sviluppare la capacità di realizzare piccoli progetti. I primi due anni sono dedicati all'apprendimento delle conoscenze disciplinari di base, come elettromagnetismo, meccanica quantistica, dinamica e termodinamica, con un'enfasi sullo sviluppo di abilità sperimentali, matematiche e informatiche. Il terzo anno offre attività avanzate, tra cui argomenti di fisica della materia, fisica teorica, fisica computazionale e applicazioni sperimentali. Gli studenti hanno la possibilità di svolgere tirocini presso laboratori di ricerca o aziende, anche all'estero tramite il programma Erasmus.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito una solida conoscenza dei fondamenti della fisica, la capacità di applicare il metodo scientifico, e competenze sperimentali e di problem-solving. Saranno in grado di analizzare e interpretare dati, utilizzare strumenti informatici per la simulazione e l'analisi, e comunicare efficacemente i risultati delle loro ricerche. Avranno anche sviluppato la capacità di lavorare in gruppo e di adattarsi a contesti professionali diversi. La laurea triennale permette l'accesso alla Laurea Magistrale in Fisica (LM-17) e ad altre lauree magistrali in ambito scientifico e/o didattico.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della fisica, automatizzando l'analisi di dati complessi, accelerando la simulazione di modelli fisici e aprendo nuove frontiere nella ricerca. L'I.A. è utilizzata per l'analisi di dati provenienti da esperimenti di fisica delle particelle, astrofisica e fisica della materia, consentendo di identificare pattern e relazioni altrimenti impossibili da scoprire. L'automazione dei processi di calcolo e simulazione, grazie all'I.A., permette di esplorare scenari complessi e di ottimizzare esperimenti.

  • I laureati in fisica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come lo sviluppo di algoritmi di I.A. per la fisica, la progettazione di nuovi esperimenti basati sull'I.A. e la collaborazione con esperti di I.A. per risolvere problemi scientifici complessi. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente di lavoro in rapida evoluzione, la gestione di grandi quantità di dati e la comprensione dei limiti e delle potenzialità dell'I.A.. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di valutare criticamente i modelli sarà fondamentale.

  • Per competere efficacemente nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i fisici dovranno acquisire competenze in machine learning, deep learning e analisi di dati. Sarà inoltre importante sviluppare capacità di comunicazione e collaborazione interdisciplinare, lavorando a stretto contatto con informatici, matematici e ingegneri. La conoscenza dei principi fondamentali della fisica, combinata con le competenze in I.A., aprirà nuove strade per la ricerca e l'innovazione.

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competenze da sviluppare

Machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i concetti fondamentali, gli algoritmi e le tecniche di machine learning e deep learning. Studiare i framework più utilizzati come TensorFlow e PyTorch. Approfondire le applicazioni dell'I.A. nella fisica, come l'analisi di dati sperimentali e la simulazione di sistemi complessi.
Analisi di dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti di analisi di dati come Python con librerie come Pandas e NumPy. Sviluppare competenze nella data visualization per comunicare efficacemente i risultati delle analisi. Approfondire le tecniche di big data e cloud computing per gestire grandi quantità di dati.
Competenze di programmazione avanzate
Migliorare le proprie capacità di programmazione in Python e altri linguaggi rilevanti per la fisica computazionale. Approfondire la programmazione parallela e distribuita per ottimizzare le simulazioni. Acquisire familiarità con i sistemi di controllo di versione come Git.

routine di successo

Lettura e studio costante
Leggere regolarmente articoli scientifici e pubblicazioni di ricerca nel campo dell'I.A. e della fisica. Seguire corsi online e tutorial per rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e tendenze. Dedicare tempo allo studio autonomo per approfondire le proprie conoscenze.
Pratica e sperimentazione
Sperimentare con progetti personali e partecipare a competizioni di data science. Applicare le proprie competenze in I.A. a problemi reali nel campo della fisica. Utilizzare GitHub per condividere progetti e collaborare con altri.
Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze e workshop nel campo della fisica e dell'I.A.. Connettersi con professionisti del settore e ricercatori. Collaborare con altri studenti e ricercatori su progetti di ricerca.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende e laboratori di ricerca
Svolgere tirocini presso aziende che applicano l'I.A. alla fisica o in laboratori di ricerca che utilizzano l'I.A. per l'analisi di dati. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di tecniche di machine learning e deep learning a problemi reali.
Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare a progetti di ricerca che coinvolgono l'I.A. e la fisica. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici. Presentare i risultati delle proprie ricerche a conferenze e workshop.
Corsi e certificazioni online
Seguire corsi online su piattaforme come Coursera, edX e Udacity per acquisire competenze in machine learning, deep learning e analisi di dati. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore.

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