Ingegneria Informatica (AVERSA)

Università degli Studi della Campania "Luigi Vanvitelli"

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica presso l'Università degli Studi della Campania "Luigi Vanvitelli" mira a formare professionisti di alto profilo, capaci di affrontare e risolvere problemi complessi e innovativi nel campo dell'informatica, con un approccio interdisciplinare. L'obiettivo è fornire le competenze necessarie per la progettazione, realizzazione e gestione di sistemi, processi e servizi in diversi contesti, inclusi il settore ICT, i sistemi intelligenti, la gestione dei Big Data e l'Internet of Things (IoT).

  • Piano di studi

    Il percorso formativo si articola in due curricula principali: 1. Sistemi Informatici Distribuiti, Cloud ed Intelligenti, con focus su calcolo distribuito e Intelligenza Artificiale; 2. Robotica e Automazione, con particolare attenzione alla robotica moderna e agli approcci per reazioni autonome nel mondo reale, con applicazioni in settori come l'Automotive, la domotica e l'avionica. Il piano di studi include anche contributi da altre discipline ingegneristiche per approfondire tematiche come la teoria dell'informazione e le tecnologie wireless.

  • Competenze acquisite

    I laureati acquisiranno competenze avanzate nella progettazione e gestione di sistemi informatici complessi, con particolare attenzione a cloud computing, I.A., robotica e automazione. Saranno in grado di sviluppare soluzioni innovative per problemi aziendali e della pubblica amministrazione, integrando conoscenze specifiche del settore ICT con quelle provenienti da altre discipline ingegneristiche. Saranno, inoltre, in grado di gestire progetti complessi e di operare in contesti internazionali.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria informatica, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo lo sviluppo di sistemi più intelligenti e reattivi. L'automazione dei processi di sviluppo software, l'ottimizzazione delle prestazioni dei sistemi e l'analisi predittiva dei dati sono solo alcune delle applicazioni che stanno rivoluzionando il settore. L'I.A. sta anche portando alla creazione di nuove specializzazioni, come l'ingegneria dell'I.A. e lo sviluppo di algoritmi di machine learning.

  • I futuri laureati in Ingegneria Informatica avranno l'opportunità di lavorare su progetti all'avanguardia, sviluppando soluzioni innovative per problemi complessi. Tuttavia, dovranno affrontare la sfida di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie e di acquisire nuove competenze, come la capacità di lavorare con algoritmi di machine learning, di progettare sistemi I.A. e di collaborare con sistemi intelligenti. La capacità di adattamento e l'apprendimento continuo saranno fondamentali per il successo.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze specifiche nell'ambito dell'I.A., del machine learning e del deep learning. Sarà inoltre essenziale sviluppare competenze trasversali, come la capacità di risolvere problemi complessi, di comunicare efficacemente e di lavorare in team multidisciplinari. La conoscenza delle implicazioni etiche dell'I.A. e della sicurezza dei sistemi sarà sempre più importante.

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competenze da sviluppare

Competenze in machine learning e deep learning
Approfondire i fondamenti teorici e pratici del machine learning e del deep learning, attraverso corsi online (ad esempio, Coursera, edX), libri (ad esempio, "Deep Learning with Python" di François Chollet) e progetti personali.
Competenze in cloud computing e edge computing
Acquisire familiarità con le principali piattaforme cloud (AWS, Google Cloud Platform, Azure) e con le tecnologie di edge computing. Ottenere certificazioni riconosciute nel settore (ad esempio, AWS Certified Solutions Architect).
Competenze in cybersecurity e privacy
Studiare i principi della sicurezza informatica e della protezione dei dati, con particolare attenzione alle implicazioni dell'I.A.. Seguire corsi e ottenere certificazioni (ad esempio, CompTIA Security+).
Competenze di problem solving e pensiero critico
Sviluppare la capacità di affrontare problemi complessi in modo strutturato e di valutare criticamente le informazioni. Praticare il pensiero computazionale e partecipare a competizioni di programmazione (ad esempio, Hackathons).

routine di successo

Apprendimento continuo
Dedicare tempo regolarmente all'aggiornamento delle proprie conoscenze, leggendo articoli scientifici, partecipando a webinar e seguendo corsi online. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i principali esperti del settore.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove tecnologie e approcci, creando prototipi e partecipando a progetti personali. Utilizzare piattaforme come GitHub per condividere il proprio codice e collaborare con altri sviluppatori.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi del settore, entrare in contatto con professionisti e collaborare a progetti con altri studenti e colleghi. Utilizzare LinkedIn per costruire e mantenere la propria rete professionale.

esperienze utili

Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso l'università o in collaborazione con aziende. Pubblicare articoli scientifici e presentare i propri lavori a conferenze del settore.
Stage e tirocini in aziende innovative
Svolgere stage e tirocini in aziende all'avanguardia nel campo dell'I.A., del cloud computing e della robotica. Cercare opportunità di lavoro in aziende che investono in ricerca e sviluppo.
Partecipazione a competizioni e hackathon
Partecipare a competizioni di programmazione e hackathon per mettere alla prova le proprie competenze e confrontarsi con altri professionisti. Utilizzare queste esperienze per ampliare il proprio portfolio.

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