Ingegneria Elettronica (CAGLIARI)

Università degli Studi di CAGLIARI

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di laurea magistrale in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi di Cagliari mira a formare professionisti altamente qualificati nell'area dell'Information and Communication Technology (ICT). L'obiettivo è fornire una preparazione a ampio spettro, coprendo i diversi campi dell'ingegneria elettronica, per consentire ai laureati di affrontare le sfide del mercato del lavoro in continua evoluzione. Il corso si articola in due curricula principali: Embedded Electronics e Electronic Technologies for Emerging Applications, offrendo una formazione multidisciplinare che coinvolge le diverse anime dell'ICT.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'approfondimento di tematiche avanzate nei settori dell'elettronica, dell'elettromagnetismo, dei sistemi embedded e delle telecomunicazioni. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, laboratori e progetti. È previsto lo svolgimento di tirocini in azienda e la preparazione di una tesi di laurea con un forte contenuto tecnologico e innovativo. Sono inoltre disponibili numerose opportunità di studio e tirocinio all'estero tramite accordi Erasmus.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria Elettronica acquisiscono competenze avanzate nella progettazione, nello sviluppo e nella gestione di sistemi elettronici complessi. Sono in grado di affrontare problemi di progettazione avanzata, innovazione e sviluppo di prodotti e sistemi nei settori dell'elettronica, dell'informatica e delle telecomunicazioni. Acquisiranno competenze nella gestione di sistemi complessi, nella pianificazione e programmazione, e saranno preparati per la ricerca, sia accademica che industriale. I laureati saranno in grado di applicare le tecnologie elettroniche per l'acquisizione, la trasmissione e l'elaborazione di segnali in diversi ambiti.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria elettronica, automatizzando processi di progettazione e simulazione, ottimizzando la gestione delle risorse e migliorando l'efficienza dei sistemi. L'I.A. è sempre più integrata nei sistemi embedded, nei dispositivi IoT e nelle applicazioni di comunicazione, creando nuove opportunità per l'innovazione e lo sviluppo di soluzioni intelligenti. L'automazione dei processi di produzione e controllo qualità, basata sull'I.A., sta riducendo i tempi e i costi, aumentando la precisione e l'affidabilità dei prodotti.

  • I futuri laureati in Ingegneria Elettronica avranno l'opportunità di guidare lo sviluppo di tecnologie avanzate, come i sistemi di I.A. per l'automazione industriale, la robotica, i veicoli autonomi e le comunicazioni 5G/6G. Le sfide includono la necessità di gestire la complessità dei sistemi I.A., garantire la sicurezza e l'affidabilità dei dati, e affrontare le implicazioni etiche dell'I.A.. La crescente domanda di competenze in machine learning, deep learning e intelligenza artificiale richiederà una continua formazione e aggiornamento.

  • Per avere successo nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno sviluppare competenze avanzate in programmazione, analisi dei dati, progettazione di algoritmi e sicurezza informatica. Sarà fondamentale la capacità di collaborare con sistemi I.A., di interpretare i risultati e di prendere decisioni basate sui dati. La conoscenza dei principi dell'I.A., del machine learning e delle reti neurali sarà essenziale, così come la capacità di adattarsi rapidamente ai cambiamenti tecnologici.

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competenze da sviluppare

Machine learning e deep learning
Approfondire i concetti fondamentali di machine learning e deep learning, con particolare attenzione alle applicazioni in ambito elettronico. Studiare i modelli di reti neurali, le tecniche di addestramento e le metodologie di valutazione. Utilizzare librerie come TensorFlow e PyTorch per sviluppare e sperimentare modelli di I.A..
Programmazione avanzata
Acquisire una solida conoscenza dei linguaggi di programmazione Python, C++ e altri linguaggi rilevanti per l'I.A. e l'elettronica. Approfondire le tecniche di programmazione orientata agli oggetti, programmazione concorrente e programmazione distribuita. Imparare a utilizzare strumenti di sviluppo integrati (IDE) e ambienti di sviluppo.
Progettazione di sistemi embedded con i.a.
Acquisire competenze nella progettazione di sistemi embedded che integrano l'I.A., come sensori intelligenti, dispositivi IoT e sistemi di controllo. Studiare le architetture hardware e software per l'I.A. embedded, le tecniche di ottimizzazione delle prestazioni e le metodologie di sviluppo.
Analisi dei dati e data science
Sviluppare competenze nell'analisi dei dati, nella visualizzazione dei dati e nella data science. Imparare a utilizzare strumenti e tecniche per l'estrazione, la pulizia e la trasformazione dei dati. Studiare le metodologie di analisi predittiva e di machine learning per l'analisi dei dati.

routine di successo

Apprendimento continuo
Seguire corsi online, leggere articoli scientifici e partecipare a conferenze per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze dell'I.A. e dell'elettronica. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i principali esperti del settore sui social media.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con nuove tecnologie e strumenti, creando prototipi e progetti personali. Partecipare a hackathon e competizioni di I.A. per mettere in pratica le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi di settore, entrare in contatto con professionisti del settore e collaborare a progetti di ricerca e sviluppo. Utilizzare piattaforme online come LinkedIn per costruire e mantenere una rete professionale.

esperienze utili

Tirocini e progetti di ricerca
Svolgere tirocini in aziende che operano nel settore dell'I.A. e dell'elettronica, partecipando attivamente a progetti di ricerca e sviluppo. Collaborare con gruppi di ricerca universitari per acquisire esperienza pratica e approfondire le proprie conoscenze.
Partecipazione a progetti open source
Contribuire a progetti open source nel campo dell'I.A. e dell'elettronica, come TensorFlow, PyTorch o progetti relativi a sistemi embedded. Questo permette di acquisire esperienza pratica, di collaborare con altri sviluppatori e di migliorare le proprie competenze.
Sviluppo di progetti personali
Sviluppare progetti personali che integrino l'I.A. e l'elettronica, come sistemi di riconoscimento facciale, robotica, dispositivi IoT o applicazioni di machine learning. Questo permette di mettere in pratica le proprie competenze, di sperimentare con nuove tecnologie e di creare un portfolio di progetti.

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