INFORMATICA E MATEMATICA

Università degli Studi di BARI ALDO MORO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Dottorato di Ricerca in Informatica e Matematica presso l'Università degli Studi di Bari Aldo Moro mira a formare ricercatori di eccellenza e figure professionali di alto livello, capaci di contribuire in modo significativo all'avanzamento della conoscenza e allo sviluppo di applicazioni e tecnologie innovative. Il corso si concentra su tematiche all'avanguardia come Big Data, Industria 4.0, Cybersecurity, Data Science e applicazioni nel settore Healthcare, con un forte accento sulla multidisciplinarietà.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che include corsi avanzati, seminari, attività di ricerca e la preparazione di una tesi di dottorato. I dottorandi sono incoraggiati a partecipare a progetti di ricerca internazionali e a collaborare con ricercatori di fama internazionale. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, workshop e attività di laboratorio, con un focus sull'apprendimento basato sulla ricerca.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i dottori di ricerca avranno acquisito una profonda conoscenza dello stato dell'arte nelle aree di ricerca specifiche, la capacità di colloquiare con esperti su temi affini, di partecipare a progetti internazionali e di identificare le ricadute applicative e tecnologiche delle proprie ricerche. Saranno in grado di inserirsi sia in contesti accademici e di ricerca, sia in aziende e nella pubblica amministrazione, contribuendo all'innovazione e allo sviluppo tecnologico.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'informatica e della matematica. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'ottimizzazione algoritmica stanno diventando elementi chiave in numerosi ambiti, dalla ricerca scientifica allo sviluppo di software, dalla cybersecurity all'analisi di big data. L'I.A. sta creando nuove opportunità, come lo sviluppo di algoritmi di machine learning, l'implementazione di sistemi di I.A. nel settore sanitario e la creazione di nuove soluzioni per l'Industria 4.0.

  • I futuri laureati in Informatica e Matematica si troveranno di fronte a sfide significative, ma anche a grandi opportunità. La capacità di lavorare con l'I.A., di sviluppare e implementare algoritmi di machine learning, e di comprendere i dati sarà fondamentale. Saranno richieste competenze in programmazione avanzata, statistica, modellazione matematica e cybersecurity. L'I.A. aprirà nuove strade per la ricerca e lo sviluppo, con un focus sulla collaborazione uomo-macchina e sull'etica dell'I.A.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze trasversali come il pensiero critico, la risoluzione di problemi complessi e la comunicazione efficace. Sarà essenziale sviluppare una solida base in matematica e informatica, unita alla capacità di apprendere continuamente e di adattarsi ai rapidi cambiamenti tecnologici. La conoscenza di linguaggi di programmazione come Python e R, e di framework di machine learning come TensorFlow e PyTorch, sarà un vantaggio competitivo.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning
Approfondire la conoscenza dei modelli di machine learning e deep learning, come reti neurali, algoritmi di apprendimento per rinforzo e modelli generativi. Studiare e sperimentare con framework come TensorFlow, PyTorch e Keras. Partecipare a corsi online e workshop specializzati.
Competenze di data science e big data
Acquisire familiarità con le tecniche di analisi dei dati, data mining e visualizzazione dei dati. Imparare a utilizzare strumenti come Spark, Hadoop e SQL per la gestione e l'analisi di grandi quantità di dati. Seguire corsi e certificazioni in data science.
Competenze di cybersecurity e sicurezza dei sistemi i.a.
Studiare le vulnerabilità dei sistemi di I.A. e le tecniche di difesa. Approfondire la conoscenza delle normative sulla privacy e sulla sicurezza dei dati. Ottenere certificazioni in cybersecurity (es. CISSP, CEH).
Competenze di programmazione avanzata e sviluppo software
Migliorare le proprie capacità di programmazione in linguaggi come Python, Java e C++. Approfondire la conoscenza dei paradigmi di programmazione orientata agli oggetti e funzionale. Imparare a utilizzare strumenti di sviluppo software (IDE, version control).
Competenze di etica dell'i.a. e responsabilità sociale
Comprendere le implicazioni etiche dell'I.A., come la privacy, il bias algoritmico e l'impatto sul lavoro. Studiare le normative e i principi guida per lo sviluppo e l'utilizzo responsabile dell'I.A. Partecipare a discussioni e workshop sull'etica dell'I.A.

routine di successo

Apprendimento continuo
Dedica tempo quotidiano all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Segui blog, podcast e canali YouTube specializzati in I.A., data science e cybersecurity. Iscriviti a corsi online (Coursera, edX, Udacity) e partecipa a workshop.
Networking e collaborazione
Partecipa a conferenze, meetup e eventi del settore. Connettiti con professionisti e ricercatori su LinkedIn. Collabora a progetti open source e partecipa a competizioni di data science (es. Kaggle).
Sperimentazione e prototipazione
Sperimenta con nuove tecnologie e strumenti. Realizza progetti personali per applicare le tue conoscenze. Utilizza piattaforme come GitHub per condividere i tuoi progetti e collaborare con altri sviluppatori.
Lettura e ricerca
Leggi regolarmente articoli scientifici, libri e pubblicazioni del settore. Segui i principali ricercatori e le aziende leader nel campo dell'I.A.. Consulta riviste specializzate come Nature e Science.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia
Cerca opportunità di stage e tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A., data science e cybersecurity. Scegli aziende che investono in ricerca e sviluppo e che offrono opportunità di apprendimento pratico.
Progetti di ricerca multidisciplinari
Partecipa a progetti di ricerca che coinvolgono diverse discipline, come bioinformatica, medicina, ingegneria e scienze sociali. Questo ti aiuterà a sviluppare una visione più ampia e a comprendere le applicazioni dell'I.A. in diversi settori.
Partecipazione a competizioni di data science
Partecipa a competizioni di data science come Kaggle, DrivenData e AIcrowd. Queste competizioni ti permetteranno di applicare le tue conoscenze, di confrontarti con altri professionisti e di migliorare le tue capacità di problem-solving.
Pubblicazioni scientifiche e presentazioni a conferenze
Pubblica i risultati delle tue ricerche su riviste scientifiche e presenta i tuoi lavori a conferenze e workshop del settore. Questo ti aiuterà a costruire una reputazione nel campo e a fare networking con altri ricercatori.

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