Ingegneria Informatica e dell'Automazione (BARI)

Politecnico di BARI

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Corso di Laurea in Ingegneria Informatica e dell'Automazione del Politecnico di Bari mira a formare professionisti altamente qualificati nei settori dell'Informatica e dell'Automazione. L'obiettivo รจ fornire una solida preparazione universitaria, funzionale sia all'immediato inserimento nel mondo del lavoro che all'approfondimento degli studi a livelli superiori. Il corso si focalizza sullo sviluppo di competenze tecniche e culturali, consentendo agli studenti di affrontare le sfide del settore con un approccio ingegneristico, utilizzando metodi e strumenti delle ICT in un'ampia gamma di applicazioni.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'acquisizione di competenze fondamentali in Informatica, come algoritmi, strutture dati, linguaggi di programmazione, metodi di elaborazione dati e architetture di calcolo. Parallelamente, si approfondiscono gli aspetti tipici dell'Automatica, inclusi modellazione e controllo di sistemi, con particolare attenzione all'analisi e alla sintesi di sistemi di controllo in retroazione. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, attivitร  di laboratorio e progetti, per garantire unesperienza completa e l'acquisizione di competenze pratiche.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Ingegneria Informatica e dell'Automazione del Politecnico di Bari acquisiscono la capacitร  di analizzare, progettare e sviluppare sistemi informatici complessi, gestire e controllare processi, e organizzare e integrare hardware e software applicativi. Le competenze comprendono anche la conoscenza di Ingegneria del software, sistemi operativi, basi di dati, sistemi informativi, applicazioni distribuite basate su tecnologie Web e automatica. Il corso mira a sviluppare una significativa attitudine alla ricerca e allo sviluppo, preparando gli studenti ad affrontare problemi nuovi e a utilizzare tecnologie consolidate.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria informatica e dell'automazione. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico stanno diventando strumenti essenziali per lo sviluppo di sistemi intelligenti e efficienti. L'I.A. sta portando a una maggiore integrazione tra hardware e software, consentendo la creazione di sistemi piรน complessi e capaci di adattarsi a scenari dinamici. I professionisti del settore devono essere pronti a collaborare con l'I.A., sfruttando le sue capacitร  per migliorare la produttivitร  e l'innovazione.

  • Per i futuri laureati, le opportunitร  sono ampie e stimolanti. L'I.A. apre nuove frontiere nella progettazione di sistemi intelligenti, nella robotica, nell'analisi dei dati e nella cybersecurity. Le sfide includono la necessitร  di rimanere aggiornati sulle ultime tecnologie, di sviluppare competenze trasversali e di affrontare le implicazioni etiche dell'I.A.. La capacitร  di integrare l'I.A. nei processi aziendali e di risolvere problemi complessi sarร  fondamentale per il successo professionale.

  • Le competenze aggiuntive necessarie includono la conoscenza approfondita di machine learning, deep learning, cloud computing e big data. รˆ essenziale sviluppare capacitร  di problem-solving, pensiero critico e comunicazione efficace. La capacitร  di lavorare in team multidisciplinari e di comprendere le implicazioni etiche e sociali dell'I.A. sarร  un vantaggio competitivo significativo nel mercato del lavoro del futuro.

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competenze da sviluppare

Machine learning e deep learning
Acquisire familiaritร  con i principali framework (TensorFlow, PyTorch) e algoritmi. Studiare i modelli di deep learning per la visione artificiale, il NLP e i sistemi di raccomandazione. Approfondire le tecniche di ottimizzazione e di valutazione dei modelli.
Robotica e sistemi embedded
Studiare l'architettura dei sistemi robotici, i sensori, gli attuatori e le tecniche di controllo. Approfondire la programmazione di sistemi embedded (Arduino, Raspberry Pi) e l'integrazione con l'I.A.. Partecipare a progetti di robotica e di automazione.
Cloud computing e edge computing
Acquisire competenze sulle principali piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure). Studiare l'architettura dei sistemi edge computing e le loro applicazioni. Approfondire le tecniche di deployment e di gestione delle applicazioni cloud-native.
Cybersecurity e privacy
Studiare le principali minacce informatiche e le tecniche di difesa. Approfondire le normative sulla privacy (GDPR) e le tecniche di protezione dei dati. Acquisire certificazioni in cybersecurity (CISSP, CEH).
Competenze di business e project management
Sviluppare capacitร  di comunicazione, leadership e gestione del team. Studiare i principi di project management (Agile, Scrum). Acquisire competenze di analisi di mercato e di business development.

routine di successo

Apprendimento continuo
Seguire corsi online (Coursera, edX, Udacity) e leggere libri e articoli scientifici. Partecipare a conferenze e workshop. Iscriversi a newsletter specializzate e seguire i principali esperti del settore.
Pratica costante
Sviluppare progetti personali e partecipare a competizioni di coding (Kaggle). Contribuire a progetti open source. Sperimentare nuove tecnologie e framework.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi e meetup del settore. Connettersi con professionisti su LinkedIn. Collaborare a progetti con colleghi e studenti.
Sperimentazione e innovazione
Sperimentare nuove idee e tecnologie. Partecipare a hackathon e workshop di innovazione. Essere curiosi e aperti al cambiamento.

esperienze utili

Stage e tirocini
Svolgere stage e tirocini in aziende del settore. Acquisire esperienza pratica e conoscere le dinamiche aziendali. Scegliere aziende all'avanguardia nell'I.A. e nell'automazione.
Progetti di ricerca
Partecipare a progetti di ricerca universitari. Collaborare con ricercatori e docenti. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.
Partecipazione a competizioni
Partecipare a competizioni di I.A. e robotica (es. RoboCup). Mettersi alla prova in contesti competitivi. Sviluppare capacitร  di problem-solving e di lavoro in team.
Esperienze internazionali
Svolgere periodi di studio all'estero (Erasmus). Partecipare a summer school e workshop internazionali. Entrare in contatto con culture e approcci diversi.

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