Ingegneria Elettrica (BARI)

Politecnico di BARI

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Elettrica presso il Politecnico di Bari mira a formare professionisti con solide competenze nella progettazione, analisi, verifica e controllo di sistemi e componenti elettrici. Il focus è posto sull'interazione tra questi elementi in contesti industriali ed elettrici di ampia portata, con particolare attenzione ai processi operativi correlati. Gli obiettivi formativi includono l'approfondimento delle conoscenze nell'ambito dell'ingegneria elettrica e l'estensione a settori dell'ingegneria industriale, con due curriculum specifici: Energia e Automazione. Questi percorsi mirano a fornire competenze specialistiche nelle aree storiche dell'ingegneria elettrotecnica, integrandole in contesti applicativi specifici.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo strutturato che parte dalle conoscenze di base acquisite nella laurea triennale (L-9). Il corso si articola in due curriculum principali: Energia e Automazione. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, laboratori e progetti. L'approccio didattico è volto a sviluppare sia competenze teoriche che pratiche, con unenfasi sull'applicazione di metodi di simulazione innovativi e sull'utilizzo di strumentazione e metodi sperimentali avanzati. Sono previste attività di tirocinio e tesi di laurea per consolidare le competenze acquisite.

  • Competenze acquisite

    I laureati magistrali in Ingegneria Elettrica saranno in grado di risolvere problemi complessi, anche in aree nuove ed emergenti della loro specializzazione. Saranno capaci di applicare metodi di simulazione innovativi e utilizzare strumentazione e metodi sperimentali appropriati. Avranno la capacità di affrontare problemi che richiedono approcci multidisciplinari, utilizzando metodi numerici, analitici, di modellazione computazionale e di sperimentazione. I laureati acquisiranno una profonda comprensione delle tecniche applicabili e delle loro limitazioni, integrando conoscenze provenienti da diversi settori.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria elettrica, automatizzando processi, ottimizzando la gestione dell'energia e migliorando l'efficienza dei sistemi. L'I.A. è impiegata nella progettazione di circuiti, nella manutenzione predittiva, nella gestione delle reti intelligenti (smart grids) e nello sviluppo di sistemi di controllo avanzati. L'integrazione di algoritmi di machine learning e deep learning consente di analizzare grandi quantità di dati per ottimizzare le prestazioni e ridurre i costi.

  • Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come lo sviluppo di soluzioni innovative per la gestione dell'energia, l'automazione industriale e la progettazione di sistemi elettrici intelligenti. Le sfide includono la necessità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici, acquisire nuove competenze in I.A. e collaborare efficacemente con sistemi intelligenti. La capacità di analizzare dati, sviluppare modelli predittivi e comprendere i principi dell'I.A. sarà fondamentale.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza dei linguaggi di programmazione come Python, l'uso di framework di machine learning (es. TensorFlow, PyTorch), la comprensione dei sistemi embedded e la capacità di lavorare con grandi quantità di dati. La capacità di problem solving, il pensiero critico e la creatività saranno essenziali per affrontare le sfide e sfruttare le opportunità offerte dall'I.A. nel settore dell'ingegneria elettrica.

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competenze da sviluppare

Programmazione in python e altri linguaggi per l'i.a.
Imparare a programmare in Python e altri linguaggi rilevanti (C++, Java) per l'implementazione di algoritmi di I.A. e l'analisi di dati. Approfondire la conoscenza di librerie come TensorFlow e PyTorch.
Analisi e interpretazione dei dati
Acquisire competenze nell'analisi di dati complessi, nell'utilizzo di strumenti di visualizzazione e nella comprensione dei modelli predittivi. Saper estrarre informazioni utili dai dati per prendere decisioni informate.
Progettazione di sistemi embedded e iot
Sviluppare competenze nella progettazione e implementazione di sistemi embedded e IoT, con particolare attenzione all'integrazione di algoritmi di I.A. per l'ottimizzazione delle prestazioni e la gestione dell'energia.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente corsi online, webinar e workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e tecnologie nel campo dell'I.A. e dell'ingegneria elettrica. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a conferenze del settore.
Sperimentazione e prototipazione
Dedica tempo alla sperimentazione pratica, sviluppando progetti personali e partecipando a hackathon. Utilizza piattaforme di prototipazione rapida per testare le tue idee e acquisire esperienza pratica.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi di settore, entrare in contatto con professionisti e ricercatori nel campo dell'I.A. e dell'ingegneria elettrica. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo per ampliare le proprie competenze e conoscenze.

esperienze utili

Tirocini e stage in aziende all'avanguardia
Svolgere tirocini e stage presso aziende leader nel settore dell'energia, dell'automazione e dell'I.A.. Questo permette di acquisire esperienza pratica e di entrare in contatto con le tecnologie più recenti.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca, focalizzandosi sull'applicazione dell'I.A. ai sistemi elettrici e all'automazione industriale. Questo permette di sviluppare competenze avanzate e di contribuire all'innovazione.
Certificazioni e corsi specializzati
Ottenere certificazioni riconosciute nel settore dell'I.A. (es. AWS Certified Machine Learning, Google Professional Machine Learning Engineer) e seguire corsi specializzati in settori specifici come smart grids, IoT e sistemi di controllo avanzati.

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