Ingegneria informatica (ROMA)

Università degli Studi "Guglielmo Marconi" - Telematica

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il corso di Ingegneria Informatica presso l'Università degli Studi "Guglielmo Marconi" mira a fornire una solida preparazione ingegneristica per lo sviluppo e l'applicazione delle tecnologie informatiche. Il percorso formativo, di ampio respiro, si distingue da altri corsi non ingegneristici, ponendo l'accento su una preparazione di base nelle discipline scientifiche fondamentali (fisica, matematica, statistica). A ciò si aggiunge una preparazione informatica di tipo fondazionale, con elementi di elettronica, telecomunicazioni e ingegneria gestionale. Il corso include attività formative su settori emergenti come l'energia, la motorizzazione ibrida e il telerilevamento. La preparazione è completata da materie di altri settori dell'Ingegneria dell'Informazione, come l'automatica, le misure elettriche, la ricerca operativa, l'elettrotecnica, la progettazione meccanica, la fisica tecnica e matematica.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede l'acquisizione di 180 CFU in tre anni, con un modello didattico online che utilizza le più moderne tecnologie. Gli studenti hanno accesso a lezioni, dispense, simulazioni e laboratori virtuali, fruibili in qualsiasi momento e luogo, tramite PC o dispositivi mobili. Il modello didattico è basato sull'apprendimento assistito, con supporto di docenti e tutor, garantendo un apprendimento dinamico, interattivo e collaborativo. Sono previste aule virtuali per rafforzare l'interazione docente-studente e un servizio di tutorship individuale.

  • Competenze acquisite

    Al termine del corso, gli studenti acquisiranno competenze in analisi, progettazione e sviluppo di sistemi informatici, con una solida base scientifica e ingegneristica. Saranno in grado di affrontare le sfide poste dall'evoluzione tecnologica, con particolare attenzione alle applicazioni dell'informatica in settori innovativi. I laureati saranno preparati per operare in diversi ambiti professionali, sia nel settore pubblico che privato, e potranno accedere alla sezione Junior dell'Ordine degli Ingegneri.

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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 centrali. L'I.A. è utilizzata per ottimizzare lo sviluppo software, migliorare la sicurezza informatica, progettare sistemi embedded più efficienti e sviluppare applicazioni di robotica avanzata. Le aziende cercano sempre più professionisti in grado di progettare, implementare e gestire soluzioni basate sull'I.A., creando nuove opportunità in settori come l'intelligenza artificiale applicata, il machine learning e il deep learning.

  • I laureati in Ingegneria Informatica si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. La capacità di lavorare con l'I.A., di comprendere gli algoritmi e di sviluppare applicazioni intelligenti sarà fondamentale. Allo stesso tempo, l'automazione potrebbe portare alla scomparsa di alcune mansioni ripetitive, richiedendo una maggiore specializzazione e la capacità di adattarsi a nuove tecnologie. L'I.A. aprirà le porte a nuove specializzazioni, come l'ingegneria dei dati, la cybersecurity basata sull'I.A. e lo sviluppo di sistemi di I.A. etici e responsabili.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i futuri ingegneri informatici dovranno acquisire competenze avanzate in machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale e computer vision. Sarà essenziale sviluppare la capacità di collaborare con sistemi di I.A., di interpretare i risultati e di prendere decisioni basate sui dati. La conoscenza dei principi dell'etica dell'I.A. e della sicurezza informatica sarà altrettanto importante per garantire lo sviluppo di sistemi affidabili e sicuri.

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competenze da sviluppare

Machine learning
Approfondire i concetti fondamentali e le tecniche avanzate di machine learning, come la regressione, la classificazione, il clustering e la riduzione della dimensionalità. Acquisire familiarità con librerie come scikit-learn, TensorFlow e PyTorch.
Deep learning
Studiare le architetture di deep learning, come le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN). Sperimentare con modelli di deep learning per la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale e altre applicazioni.
Computer vision
Acquisire competenze nell'analisi di immagini e video, utilizzando tecniche di elaborazione delle immagini e deep learning. Imparare a sviluppare sistemi di riconoscimento di oggetti, di analisi del movimento e di interpretazione di scene.
Natural language processing (nlp)
Sviluppare competenze nell'elaborazione del linguaggio naturale, inclusa l'analisi del testo, la traduzione automatica, la generazione di testo e il riconoscimento vocale. Utilizzare librerie come spaCy, NLTK e transformers.

routine di successo

Apprendimento continuo
Dedicare tempo regolarmente all'apprendimento di nuove tecnologie e metodologie. Seguire corsi online, leggere articoli scientifici e partecipare a conferenze del settore.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare nuove idee e tecnologie attraverso la prototipazione rapida. Partecipare a progetti personali e collaborare a progetti open source.
Networking e collaborazione
Costruire una rete di contatti con professionisti del settore e collaborare con altri ingegneri e ricercatori. Partecipare a community online e forum di discussione.

esperienze utili

Stage e tirocini in aziende all'avanguardia
Svolgere stage e tirocini presso aziende che operano nel campo dell'I.A., del machine learning e del deep learning. Acquisire esperienza pratica nello sviluppo di applicazioni reali.
Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare a progetti di ricerca universitari o industriali nel campo dell'I.A.. Pubblicare articoli scientifici e presentare i risultati a conferenze.
Sviluppo di progetti personali e open source
Sviluppare progetti personali e contribuire a progetti open source nel campo dell'I.A.. Creare un portfolio di progetti che dimostrino le proprie competenze.

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