Scienze Fisiche (PAVIA)

Università degli Studi di PAVIA

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    L'obiettivo principale della laurea magistrale in Scienze Fisiche presso l'Università degli Studi di Pavia è fornire una preparazione culturale e metodologica adatta all'attività di ricerca e all'immediato inserimento nel mondo del lavoro nei settori tradizionali dei laureati in fisica. Il corso mira a fornire una formazione approfondita e flessibile, attenta agli sviluppi più recenti della ricerca scientifica e della tecnologia. Si propone di consolidare una solida preparazione culturale nei vari settori della fisica moderna e nei suoi aspetti teorici, sperimentali e applicativi, oltre a garantire una solida padronanza del metodo di indagine scientifica. Fondamentale è l'approfondita conoscenza delle strumentazioni di misura e delle tecniche di analisi dei dati, supportata dalla necessaria conoscenza di strumenti matematici ed informatici.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un'articolazione in sei percorsi: Fisica della Materia, Fisica delle Tecnologie Quantistiche, Fisica Teorica, Fisica Biosanitaria, Fisica Nucleare e Subnucleare, Didattica e Storia della Fisica. I corsi di laurea magistrale comprendono attività finalizzate all'acquisizione di conoscenze approfondite di meccanica quantistica, struttura della materia, fisica nucleare e subnucleare, astronomia e astrofisica. Sono previste adeguate attività di laboratorio, focalizzate sulla conoscenza operativa delle metodiche sperimentali più recenti, sulla misura, l'analisi e l'elaborazione dei dati, e sull'uso di tecniche di calcolo numerico e simbolico. Sono possibili tirocini formativi presso laboratori di ricerca, industrie, aziende e strutture della pubblica amministrazione, oltre a soggiorni di studio all'estero.

  • Competenze acquisite

    I laureati in Scienze Fisiche dovranno essere in grado di operare con ampia autonomia, assumendo la responsabilità di progetti nel campo della ricerca e dell'innovazione scientifica e tecnologica. Saranno capaci di utilizzare le conoscenze acquisite, a seconda del curriculum, per la gestione e la progettazione di strumentazioni di misura o per la modellizzazione di sistemi complessi in diversi ambiti disciplinari. I laureati acquisiranno una profonda comprensione del metodo scientifico, specifiche competenze tecnico-scientifiche e la capacità di modellizzare fenomeni complessi, preparandoli per una vasta gamma di attività professionali.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando profondamente il settore della fisica, introducendo nuove metodologie di ricerca e analisi. L'automazione dei processi di calcolo e simulazione, l'utilizzo di algoritmi di machine learning per l'analisi di dati sperimentali complessi e la progettazione di nuovi materiali sono solo alcuni esempi. L'I.A. sta accelerando la scoperta scientifica e l'innovazione tecnologica, consentendo di affrontare problemi di fisica precedentemente impossibili da risolvere.

  • I laureati in fisica si troveranno di fronte a nuove opportunità, come la possibilità di sviluppare modelli di I.A. per la fisica, di analizzare grandi quantità di dati generati da esperimenti e simulazioni, e di progettare nuovi dispositivi e tecnologie. Le sfide includono la necessità di adattarsi a un ambiente di lavoro in continua evoluzione, di acquisire nuove competenze in I.A. e di collaborare efficacemente con esperti di informatica e data science. La capacità di interpretare i risultati dell'I.A. e di valutare criticamente i modelli sarà fondamentale.

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i laureati dovranno acquisire competenze in machine learning, deep learning, analisi di dati e programmazione. Sarà essenziale sviluppare la capacità di comunicare efficacemente con esperti di I.A. e di comprendere i principi fondamentali degli algoritmi. La conoscenza di strumenti come Python, TensorFlow e PyTorch sarà un vantaggio significativo. La capacità di pensiero critico e la creatività saranno sempre più importanti per risolvere problemi complessi.

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competenze da sviluppare

Fondamenti di machine learning
Acquisire una solida comprensione dei principi del machine learning, inclusi algoritmi di classificazione, regressione, clustering e tecniche di riduzione della dimensionalità. Iniziare con corsi online su piattaforme come Coursera o edX, e approfondire con il libro "Deep Learning with Python" di François Chollet.
Analisi di dati e data visualization
Imparare a utilizzare strumenti di analisi dati come Python con librerie Pandas e NumPy, e visualizzare i dati con Matplotlib e Seaborn. Approfondire le tecniche di data visualization per comunicare efficacemente i risultati. Seguire tutorial e partecipare a progetti pratici.
Programmazione e calcolo scientifico
Migliorare le competenze di programmazione in Python, focalizzandosi sull'uso di librerie per il calcolo scientifico come SciPy. Approfondire la conoscenza di tecniche di calcolo numerico e simulazione. Partecipare a progetti di simulazione fisica e modellizzazione.

routine di successo

Lettura costante e aggiornamento
Seguire regolarmente pubblicazioni scientifiche, blog e articoli sull'I.A. e la fisica. Iscriversi a newsletter specializzate e partecipare a seminari e webinar per rimanere aggiornati sulle ultime tendenze e sviluppi.
Pratica costante della programmazione
Dedicare tempo regolare alla programmazione, partecipando a progetti di coding e competizioni online. Sperimentare con diversi algoritmi e tecniche di I.A. per consolidare le competenze pratiche.
Networking e collaborazione
Partecipare a conferenze, workshop e eventi del settore per incontrare professionisti e ricercatori. Collaborare a progetti di ricerca e sviluppo con colleghi e esperti di I.A. per ampliare le proprie conoscenze e competenze.

esperienze utili

Tirocini e stage in ambito i.a.
Cercare opportunità di tirocinio o stage presso aziende o laboratori di ricerca che si occupano di I.A. e fisica. Acquisire esperienza pratica nell'applicazione di tecniche di I.A. a problemi reali.
Partecipazione a progetti di ricerca
Collaborare a progetti di ricerca universitari o esterni, focalizzati sull'uso dell'I.A. in fisica. Contribuire alla pubblicazione di articoli scientifici e alla presentazione dei risultati a conferenze.
Sviluppo di progetti personali
Sviluppare progetti personali che combinino la fisica e l'I.A., come la creazione di modelli di simulazione, l'analisi di dati sperimentali o la progettazione di nuovi algoritmi. Utilizzare GitHub per condividere i progetti e collaborare con altri sviluppatori.

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