Ingegneria Informatica (CASSINO)
Descrizione
Obiettivi formativi
Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica presso l'Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale (UNICAS) mira a formare professionisti capaci di operare sia nei settori applicativi tradizionali dell'informatica, come basi di dati, web, reti di calcolatori, architetture e sistemi, sia in quelli più innovativi, tra cui sistemi di telecomunicazioni, robotica industriale, sistemi embedded e applicazioni dell'intelligenza artificiale (I.A.). L'obiettivo è promuovere l'innovazione tecnologica continua nel settore dell'Information and Communication Technology (ICT) e consentire agli studenti di adattarsi ai rapidi cambiamenti tecnologici, fornendo una solida preparazione specialistica.
Piano di studi
Il piano di studi prevede corsi che coprono un'ampia gamma di argomenti, con particolare attenzione allo sviluppo di abilità analitiche e progettuali attraverso attività sperimentali di laboratorio. Sono fortemente incentivate le attività di tesi in collaborazione con aziende ed enti. Il percorso formativo è strutturato in tre curricula: il Curriculum Generale, in italiano, focalizzato sul trattamento, la gestione e la trasmissione delle informazioni; il Curriculum "MAIA" (MedicAl Imaging and Applications), in inglese, un Joint Master Degree con altre università europee, incentrato sull'analisi automatica di immagini mediche e il supporto computazionale alla diagnosi.
Competenze acquisite
I laureati in Ingegneria Informatica UNICAS acquisiscono competenze nella progettazione e gestione di reti di calcolatori, sistemi di calcolo distribuito, applicazioni software, sistemi robotici, sistemi di automazione industriale, sistemi informativi aziendali, sistemi per l'acquisizione e l'elaborazione di immagini e sistemi di intelligenza artificiale. Il curriculum MAIA, in particolare, fornisce competenze specialistiche nell'analisi di immagini mediche e nel supporto alla diagnosi.
Impatto I.A.
L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria informatica. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva, e lo sviluppo di sistemi intelligenti stanno diventando elementi chiave in quasi tutte le aree, dalla progettazione di software alla gestione delle reti, dalla robotica all'analisi di dati. L'I.A. sta anche portando alla creazione di nuove specializzazioni, come l'ingegneria dell'apprendimento automatico e la progettazione di sistemi di I.A. etici e responsabili.
I futuri laureati in ingegneria informatica avranno l'opportunità di guidare l'innovazione in questo campo, sviluppando soluzioni intelligenti per problemi complessi. Le sfide includono la necessità di affrontare questioni etiche legate all'I.A., garantire la sicurezza dei sistemi e gestire la crescente complessità dei modelli di apprendimento automatico. La capacità di collaborare con sistemi di I.A. e di sviluppare soluzioni che integrino l'intelligenza umana e artificiale sarà fondamentale.
Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in apprendimento automatico, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale, e robotica. Sarà inoltre essenziale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e una solida comprensione dei principi etici dell'I.A.. La capacità di comunicare efficacemente e di lavorare in team multidisciplinari sarà altrettanto importante.
Preparati al futuro
Lista di azioni prioritarie da iniziare a padroneggiare da subito per restare rilevante e competitivo.
competenze da sviluppare
Competenze in machine learning e deep learning
Acquisire familiarità con i framework TensorFlow e PyTorch. Approfondire la comprensione dei modelli di deep learning per l'elaborazione di immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale.Competenze in cybersecurity e sicurezza dei sistemi i.a.
Studiare le vulnerabilità dei sistemi di I.A. e le tecniche di difesa. Approfondire le normative sulla privacy e l'etica dell'I.A.. Considerare certificazioni come Certified Ethical Hacker (CEH).Competenze di data engineering e data science
Imparare a gestire e analizzare grandi quantità di dati. Acquisire familiarità con strumenti come Spark e Hadoop. Studiare tecniche di visualizzazione dei dati e business intelligence.routine di successo
Lettura costante e aggiornamento
Seguire blog specializzati, pubblicazioni scientifiche e riviste del settore. Leggere libri come "Deep Learning with Python" di François Chollet. Iscriversi a newsletter e partecipare a webinar.Pratica costante e sperimentazione
Partecipare a progetti open source. Sviluppare progetti personali per applicare le competenze acquisite. Sperimentare con nuovi strumenti e tecnologie.Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze e workshop. Connettersi con professionisti del settore su LinkedIn. Collaborare a progetti con altri studenti e professionisti.esperienze utili
Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage in aziende che sviluppano soluzioni di I.A., machine learning, robotica o cybersecurity. Preferire aziende con una forte presenza nel mercato italiano o internazionale.Partecipazione a hackathon e competizioni
Partecipare a hackathon e competizioni di I.A. per mettere alla prova le proprie competenze e fare networking. Considerare competizioni come quelle organizzate da Kaggle.Progetti di ricerca e sviluppo
Collaborare con i professori e i ricercatori dell'Università di Cassino su progetti di ricerca legati all'I.A.. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.Segnala un problema
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