Ingegneria Elettronica (L'AQUILA)

Università degli Studi de L'AQUILA

Pagina ateneo

Descrizione

Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica presso l'Università degli Studi de L'Aquila mira a fornire una solida formazione scientifica e tecnica avanzata nel campo dell'Ingegneria Elettronica. L'obiettivo è quello di formare professionisti in grado di affrontare le sfide poste dalle nuove tecnologie emergenti, con particolare attenzione all'elettronica, ai campi elettromagnetici e alle misure elettroniche. Il corso si propone di fornire una preparazione metodologica che permetta ai laureati di adattare le proprie conoscenze all'evoluzione tecnologica.
Piano di studi
Il piano di studi prevede un'ampia offerta formativa che include lo studio approfondito di sistemi elettronici, micro e nanoelettronica. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, attività di laboratorio individuali e di gruppo, e tirocini formativi in aziende, anche all'estero. È previsto anche un corso di lingua straniera per favorire l'internazionalizzazione.
Competenze acquisite
I laureati magistrali acquisiranno la capacità di risolvere problemi ingegneristici complessi, applicando metodi, tecniche e strumenti innovativi. Saranno in grado di lavorare in team multidisciplinari e di progettare sistemi elettronici avanzati. Le competenze acquisite consentiranno ai laureati di affrontare le sfide del mondo del lavoro in continua evoluzione, con particolare attenzione alle nuove tecnologie.

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Sbocchi professionali

Impatto I.A.

L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria elettronica, automatizzando processi di progettazione e ottimizzazione, e aprendo nuove frontiere nella creazione di sistemi intelligenti. L'automazione dei test e della validazione, l'uso di algoritmi di machine learning per la progettazione di circuiti integrati e l'ottimizzazione delle prestazioni dei dispositivi sono solo alcuni esempi dell'impatto dell'I.A.
Per i futuri laureati, l'I.A. offre opportunità significative, come la progettazione di sistemi embedded intelligenti, lo sviluppo di sensori e dispositivi basati sull'I.A., e la partecipazione alla creazione di nuove applicazioni nel campo dell'automazione industriale e della robotica. Le sfide includono la necessità di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di sviluppare competenze specifiche nell'I.A. e nel machine learning.
Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza di algoritmi di machine learning, la capacità di lavorare con grandi quantità di dati, la comprensione dei sistemi embedded e la capacità di collaborare con esperti di I.A. per sviluppare soluzioni innovative. La capacità di adattamento e l'apprendimento continuo saranno fondamentali per avere successo in questo campo.

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Preparati al futuro

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competenze da sviluppare

Progettazione di sistemi embedded con i.a.

Acquisire competenze nella progettazione di sistemi embedded che integrano l'I.A., come sensori intelligenti e dispositivi per l'Internet of Things (IoT). Imparare a utilizzare framework come TensorFlow Lite per l'implementazione di modelli di machine learning su dispositivi a risorse limitate.

Machine learning per l'elettronica

Studiare e applicare algoritmi di machine learning per l'ottimizzazione di circuiti, la diagnostica dei guasti e la previsione delle prestazioni dei sistemi elettronici. Approfondire la conoscenza di librerie come scikit-learn e PyTorch.

Sicurezza dei sistemi i.a.

Comprendere le vulnerabilità dei sistemi basati sull'I.A. e sviluppare competenze nella protezione dei dati e nella sicurezza dei sistemi embedded. Studiare le tecniche di adversarial machine learning e le metodologie di ethical hacking.

routine di successo

Apprendimento continuo

Seguire corsi online (es. Coursera, edX) e partecipare a workshop per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze dell'I.A. e dell'elettronica. Dedicare tempo allo studio di nuove tecnologie e framework.

Sperimentazione e prototipazione

Sperimentare con nuove tecnologie e framework attraverso progetti personali e collaborativi. Utilizzare piattaforme come Arduino e Raspberry Pi per prototipare sistemi embedded e applicazioni basate sull'I.A.

Networking e collaborazione

Partecipare a conferenze e meetup del settore per connettersi con altri professionisti e condividere conoscenze. Collaborare a progetti open source e contribuire alla comunità dell'I.A. e dell'elettronica.

esperienze utili

Stage in aziende innovative

Effettuare stage in aziende all'avanguardia nel campo dell'elettronica e dell'I.A., come aziende di semiconduttori, produttori di dispositivi IoT o società di consulenza tecnologica. Cercare opportunità di apprendimento pratico e di applicazione delle competenze acquisite.

Progetti di ricerca universitari

Partecipare a progetti di ricerca universitari che coinvolgono l'I.A. e l'elettronica, come la progettazione di sistemi di visione artificiale, lo sviluppo di sensori intelligenti o la creazione di algoritmi per l'ottimizzazione dei circuiti.

Partecipazione a competizioni

Partecipare a competizioni di progettazione elettronica e di I.A., come hackathon e challenge, per mettere alla prova le proprie competenze e acquisire esperienza pratica. Queste competizioni offrono l'opportunità di collaborare con altri studenti e professionisti.

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