Ingegneria informatica e dell'informazione (SIENA)

Università degli Studi di SIENA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Laurea in Ingegneria Informatica e dell'Informazione presso l'Università degli Studi di Siena mira a formare professionisti con elevate competenze tecniche e specialistiche nel settore dell'ingegneria dell'informazione, fornendo al contempo solide basi scientifiche e metodologiche trasversali. L'obiettivo è quello di creare una figura professionale flessibile e capace di adattarsi alle esigenze del mercato del lavoro, fornendo una solida preparazione in matematica e fisica, approfondendo tematiche come l'automatica, l'elettronica, l'informatica e le telecomunicazioni. Il corso si propone di sviluppare la capacità di analizzare, modellare e risolvere problemi ingegneristici complessi, offrendo insegnamenti specialistici per approfondire soluzioni tecniche e applicative in ambiti specifici come l'elettronica, i sistemi e l'automazione, i sistemi informatici e le telecomunicazioni.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo comune che include l'approfondimento della matematica e della fisica, con unampia attenzione allo sviluppo di competenze informatiche trasversali nell'analisi degli algoritmi e nella programmazione. È prevista una base comune di conoscenze in ingegneria dell'informazione, riguardante l'elettronica, le comunicazioni elettriche, la modellazione e il controllo di sistemi dinamici, l'architettura dei sistemi di calcolo e la progettazione del software. A queste si affiancano materie affini, come l'elettrotecnica, l'economia e l'organizzazione aziendale, la statistica e il calcolo numerico. Nel terzo anno, gli insegnamenti specialistici permettono di caratterizzare il laureato, fornendo conoscenze, metodologie e soluzioni tecniche specifiche per i diversi curricula (Elettronica, Sistemi e Automazione, Sistemi Informatici e Telecomunicazioni).

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti avranno acquisito competenze metodologiche e tecniche multidisciplinari nel campo dell'ingegneria dell'informazione, con un'elevata capacità di adattamento alle richieste del mercato. Saranno in grado di analizzare, modellare e risolvere problemi ingegneristici complessi, con una solida preparazione di base in matematica e fisica. Avranno conoscenze approfondite in settori specifici come l'elettronica, i sistemi e l'automazione, i sistemi informatici e le telecomunicazioni. Saranno in grado di progettare e gestire sistemi informatici e di comunicazione, sistemi elettronici e di automazione industriale. La formazione interdisciplinare fornirà ai laureati una solida base per affrontare le sfide del mondo del lavoro, con particolare attenzione all'innovazione tecnologica e all'I.A..

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'ingegneria informatica e dell'informazione. L'automazione dei processi, l'analisi predittiva e l'apprendimento automatico stanno diventando strumenti fondamentali per lo sviluppo di software, la gestione di sistemi e la progettazione di infrastrutture. L'I.A. sta portando a una maggiore efficienza, a una riduzione dei costi e a una maggiore capacità di innovazione. I professionisti del settore devono essere pronti ad affrontare questa trasformazione, acquisendo nuove competenze e adattando le proprie metodologie di lavoro.

  • Per i futuri laureati, le opportunità sono molteplici. L'I.A. apre nuove strade nello sviluppo di applicazioni intelligenti, nella gestione di grandi quantità di dati e nella progettazione di sistemi autonomi. Tuttavia, le sfide sono altrettanto significative. La competizione sarà più intensa, e sarà necessario possedere competenze specialistiche in aree come il machine learning, il deep learning e l'intelligenza artificiale generativa. Sarà fondamentale saper collaborare con i sistemi di I.A. e saper interpretare i risultati ottenuti.

  • Per avere successo in questo mercato del lavoro in evoluzione, i laureati dovranno acquisire competenze trasversali, come la capacità di problem solving, il pensiero critico e la comunicazione efficace. Sarà inoltre importante sviluppare una solida conoscenza dei principi etici dell'I.A. e della sua applicazione responsabile. La formazione continua e l'aggiornamento costante delle proprie competenze saranno essenziali per rimanere competitivi.

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competenze da sviluppare

Machine learning e deep learning
Approfondire i concetti fondamentali e le architetture più utilizzate (reti neurali, modelli transformer). Imparare ad utilizzare framework come TensorFlow e PyTorch. Partecipare a corsi online e workshop specializzati.
Intelligenza artificiale generativa
Comprendere i modelli generativi (GAN, VAE, modelli di linguaggio). Sperimentare con strumenti come GPT-3 e DALL-E. Studiare le applicazioni pratiche in diversi settori.
Cloud computing e edge computing
Acquisire familiarità con le piattaforme cloud (AWS, Google Cloud, Azure). Studiare l'architettura dei sistemi distribuiti. Approfondire le tecnologie per l'edge computing.
Sicurezza informatica e privacy
Comprendere i rischi legati all'I.A. e le tecniche di protezione dei dati. Studiare le normative sulla privacy (GDPR). Approfondire le tecniche di cybersecurity.

routine di successo

Aggiornamento continuo
Seguire regolarmente blog, podcast e canali YouTube dedicati all'I.A.. Iscriversi a newsletter specializzate. Partecipare a conferenze e webinar.
Sperimentazione e prototipazione
Realizzare progetti personali e partecipare a competizioni di I.A. (hackathon). Sperimentare con diversi strumenti e tecnologie. Creare prototipi per validare le idee.
Networking e collaborazione
Partecipare a community online e offline dedicate all'I.A.. Collaborare con altri professionisti su progetti comuni. Condividere le proprie conoscenze e competenze.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende innovative
Cercare opportunità di stage e tirocini in aziende che sviluppano soluzioni basate sull'I.A.. Acquisire esperienza pratica in contesti reali. Mettere in pratica le competenze acquisite.
Progetti di ricerca e sviluppo
Partecipare a progetti di ricerca e sviluppo presso università o centri di ricerca. Contribuire alla creazione di nuove tecnologie. Pubblicare articoli scientifici.
Formazione multidisciplinare
Acquisire competenze in settori complementari all'I.A. (es. business, design, etica). Sviluppare una visione a 360 gradi. Imparare a comunicare efficacemente con diversi interlocutori.

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