Ingegneria matematica (TORINO)

Descrizione

• Obiettivi formativi

  Il corso di laurea magistrale in Ingegneria Matematica presso il Politecnico di Torino mira a formare professionisti in grado di applicare la matematica a problemi complessi dell'ingegneria, dell'industria e dei settori produttivi. L'obiettivo è sviluppare una mentalità da problem solver, capace di affrontare e risolvere problematiche che richiedono un'approfondita indagine modellistico-numerica e probabilistico-statistica. Il corso enfatizza l'interdisciplinarietà e l'utilizzo di strumenti avanzati per l'innovazione tecnologica.

• Piano di studi

  Il piano di studi prevede l'acquisizione di strumenti della matematica applicata, l'utilizzo di modelli matematici, simulazioni numeriche e metodi probabilistico-statistici. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, esercitazioni pratiche, progetti e attività di laboratorio. Il corso offre una solida preparazione teorica e pratica, con un focus sull'applicazione delle conoscenze a problemi reali.

• Competenze acquisite

  I laureati in Ingegneria Matematica acquisiscono competenze nella modellistica matematica, nell'analisi numerica, nella probabilità e nella statistica. Sono in grado di sviluppare e applicare modelli matematici per la simulazione e l'ottimizzazione di processi industriali, l'analisi di dati complessi e la progettazione di nuovi sistemi tecnologici. Le competenze acquisite consentono di contribuire attivamente all'innovazione tecnologica.

Sbocchi professionali

Impatto I.A.

• L'I.A. sta trasformando profondamente il settore dell'ingegneria matematica, automatizzando compiti ripetitivi e consentendo l'analisi di grandi quantità di dati. Algoritmi di machine learning e deep learning vengono impiegati per la modellazione predittiva, l'ottimizzazione di processi e la simulazione di sistemi complessi. L'I.A. sta diventando uno strumento fondamentale per l'innovazione tecnologica, offrendo nuove opportunità per l'analisi e la risoluzione di problemi.

• I laureati in Ingegneria Matematica si troveranno di fronte a nuove sfide e opportunità. La capacità di collaborare con sistemi di I.A., interpretare i risultati e sviluppare nuovi algoritmi sarà essenziale. L'automazione dei compiti richiederà una maggiore specializzazione e la capacità di affrontare problemi complessi in modo creativo. Le competenze in machine learning, data science e intelligenza artificiale saranno sempre più richieste.

• Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze avanzate in programmazione (Python, R), statistica, modellistica e analisi dei dati. La conoscenza di framework di I.A. come TensorFlow e PyTorch sarà un vantaggio significativo. È fondamentale sviluppare capacità di problem solving, pensiero critico e comunicazione efficace per collaborare con team multidisciplinari e interpretare i risultati dell'I.A.