Informatica e tecnologie per la produzione del software (BARI)

Università degli Studi di BARI ALDO MORO

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea in Informatica e Tecnologie per la Produzione del Software (ITPS) presso l'Università degli Studi di Bari Aldo Moro mira a formare esperti capaci di sviluppare soluzioni innovative ai problemi della società, sfruttando le tecnologie informatiche disponibili. Il corso si concentra sulla costruzione di sistemi di elaborazione che supportino le attività umane, dalla programmazione di base all'ingegneria del software avanzata. L'obiettivo è fornire una solida preparazione teorica e pratica, consentendo ai laureati di affrontare le sfide del mondo del lavoro e di contribuire attivamente all'innovazione tecnologica.

  • Piano di studi

    Il piano di studi di ITPS copre un'ampia gamma di discipline, dai fondamenti della programmazione, dei linguaggi e dell'algoritmica, ai metodi per la produzione e manutenzione di applicazioni software di grandi dimensioni. Il corso include lo studio di algoritmi e strutture dati, basi di dati, ingegneria del software, reti di calcolatori, linguaggi di programmazione, web services e tecnologie cloud. Le metodologie didattiche comprendono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, laboratori e progetti, con un forte accento sull'apprendimento basato sull'esperienza e sulla risoluzione di problemi reali.

  • Competenze acquisite

    I laureati in ITPS acquisiscono competenze avanzate nella progettazione, implementazione e gestione di software, nella guida di team di programmatori e nell'adozione di nuovi approcci alla programmazione. Sono in grado di sviluppare soluzioni efficienti per la memorizzazione, l'elaborazione e l'interpretazione delle informazioni. Il corso fornisce anche le competenze necessarie per comprendere e applicare i progressi nelle aree dei database, delle reti, del World Wide Web e delle interfacce uomo-macchina. I laureati sono preparati per la produzione e manutenzione affidabile e ottimizzata delle applicazioni in diversi settori produttivi, con una solida base teorica e metodologica per affrontare le sfide del futuro.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dello sviluppo software e delle tecnologie correlate. L'automazione dei processi, l'utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale per la generazione di codice (come GitHub Copilot) e la crescente importanza del machine learning stanno ridefinendo le competenze richieste. I professionisti del settore devono ora essere in grado di collaborare con l'I.A., comprendere i modelli di apprendimento automatico e integrare soluzioni intelligenti nei sistemi software.

  • Per i futuri laureati, le opportunità sono significative. L'I.A. crea nuove specializzazioni, come lo sviluppo di algoritmi di machine learning, l'ingegneria dei dati e la progettazione di interfacce utente intelligenti. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle nuove tecnologie, di sviluppare competenze trasversali come la capacità di risolvere problemi complessi e di adattarsi a un mercato del lavoro in rapida evoluzione. La capacità di lavorare in team multidisciplinari e di comunicare efficacemente con i sistemi di I.A. sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, e data science. Sarà essenziale comprendere i principi dell'I.A. etica e della sicurezza dei dati. La capacità di progettare sistemi software scalabili e resilienti, integrando l'I.A., sarà un vantaggio competitivo. Infine, la capacità di apprendere continuamente e di adattarsi a nuove tecnologie sarà cruciale per il successo professionale.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i modelli di I.A., le tecniche di apprendimento automatico e le architetture di deep learning. Studiare libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet e seguire corsi online su piattaforme come Coursera e edX.
Competenze di data engineering
Imparare a gestire, pulire e preparare grandi quantità di dati per l'addestramento dei modelli di I.A.. Familiarizzarsi con strumenti come Python, Pandas, Spark e SQL. Approfondire le conoscenze sui database e le architetture di data warehouse.
Competenze di progettazione di sistemi intelligenti
Acquisire la capacità di progettare e implementare sistemi software che integrano l'I.A., inclusi modelli di machine learning, interfacce utente intelligenti e sistemi di automazione. Studiare le architetture di I.A. e le migliori pratiche di sviluppo.
Competenze di etica e sicurezza dell'i.a.
Comprendere i principi dell'I.A. responsabile, la mitigazione dei bias algoritmici e la sicurezza dei dati. Studiare le normative sulla privacy e le implicazioni etiche dell'I.A.. Approfondire le conoscenze sulla sicurezza informatica e la protezione dei sistemi I.A..

routine di successo

Apprendimento continuo
Dedicare tempo ogni settimana all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Seguire blog, podcast e canali YouTube di esperti del settore. Iscriversi a corsi online e partecipare a workshop.
Pratica costante della programmazione
Sviluppare progetti personali, contribuire a progetti open source e partecipare a competizioni di programmazione. Utilizzare piattaforme come GitHub per gestire il codice e collaborare con altri sviluppatori.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, conferenze e meetup. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn. Collaborare con colleghi e mentor per condividere conoscenze e competenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini presso aziende che sviluppano soluzioni basate sull'I.A., come Google, Amazon, Microsoft o startup innovative. Acquisire esperienza pratica nello sviluppo di progetti reali.
Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare con gruppi di ricerca universitari o privati su progetti relativi all'I.A., al machine learning e al deep learning. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.
Sviluppo di progetti personali e open source
Creare progetti personali che utilizzano l'I.A. per risolvere problemi reali. Contribuire a progetti open source su GitHub per acquisire esperienza e costruire un portfolio.

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