TECH FOR GOOD. TECHNOLOGY TRANSFER, GLOBAL FORESIGHT AND SUSTAINABLE INNOVATION IN KNOWLEDGE ECOSYSTEMS

LINK CAMPUS University

Descrizione

  • Obiettivi formativi

    Il Dottorato di Ricerca in "TECH FOR GOOD. Technology Transfer, Global Foresight and Sustainable Innovation in Knowledge Ecosystems" presso LINK CAMPUS University si propone di formare ricercatori capaci di affrontare le sfide dell'innovazione sostenibile in un contesto globale. Il corso mira ad approfondire il binomio innovazione - sostenibilità, promuovendo un approccio multidisciplinare e internazionale. L'obiettivo è fornire ai dottorandi gli strumenti per gestire l'innovazione sostenibile, ottimizzare i processi di trasferimento tecnologico e favorire la collaborazione tra università, imprese, istituzioni e organizzazioni non-profit.

  • Piano di studi

    Il piano di studi prevede un percorso formativo innovativo e interdisciplinare, con focus sulla ricerca di base e applicata. Le metodologie didattiche includono lezioni frontali, seminari, workshop, attività di laboratorio e project work. Il corso si avvale delle competenze di docenti e ricercatori afferenti a diversi settori scientifico-disciplinari, garantendo un approccio completo e integrato. Saranno approfondite tematiche quali la gestione dell'innovazione, il trasferimento tecnologico, l'analisi del ciclo di vita, l'economia circolare e le tecnologie emergenti.

  • Competenze acquisite

    Al termine del dottorato, i partecipanti avranno acquisito competenze avanzate nella gestione dell'innovazione sostenibile, nel trasferimento tecnologico e nella progettazione di soluzioni innovative. Saranno in grado di condurre ricerche originali, di analizzare dati complessi e di comunicare efficacemente i risultati delle proprie ricerche. Avranno sviluppato una solida conoscenza delle tecnologie emergenti e delle loro implicazioni per la sostenibilità. Saranno, inoltre, in grado di operare in contesti internazionali e multidisciplinari, collaborando con diversi attori del mondo accademico, imprenditoriale e istituzionale.

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Impatto I.A.

  • L'I.A. sta trasformando radicalmente il settore dell'innovazione sostenibile, automatizzando processi, ottimizzando risorse e creando nuove opportunità. L'I.A. permette di analizzare grandi quantità di dati (Big Data) per identificare modelli e tendenze, prevedere l'impatto ambientale di progetti e prodotti, e sviluppare soluzioni più efficienti e sostenibili. L'I.A. facilita la creazione di modelli predittivi per la gestione delle risorse, l'ottimizzazione dei processi produttivi e la progettazione di città intelligenti (Smart Cities).

  • I futuri laureati in questo campo si troveranno di fronte a sfide significative, ma anche a grandi opportunità. La capacità di integrare l'I.A. nelle strategie di innovazione sostenibile sarà fondamentale. Sarà necessario sviluppare competenze nella gestione di progetti basati sull'I.A., nell'interpretazione dei dati e nella comunicazione dei risultati. Le opportunità includono la progettazione di sistemi di monitoraggio ambientale basati sull'I.A., lo sviluppo di soluzioni per l'energia rinnovabile e la creazione di modelli di economia circolare supportati dall'I.A..

  • Per competere nel mercato del lavoro influenzato dall'I.A., i professionisti dovranno acquisire competenze specifiche. Sarà essenziale la conoscenza dei linguaggi di programmazione (come Python), delle tecniche di machine learning e deep learning, e delle piattaforme di cloud computing (come AWS, Google Cloud). Inoltre, la capacità di collaborare con esperti di I.A., di comprendere le implicazioni etiche dell'I.A. e di comunicare efficacemente i risultati delle analisi sarà cruciale.

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competenze da sviluppare

Competenze di data science e analisi predittiva
Acquisire familiarità con Python, R, e le librerie di machine learning (scikit-learn, TensorFlow, PyTorch). Studiare i modelli di previsione e le tecniche di analisi dei dati per l'innovazione sostenibile.
Competenze di progettazione e gestione di progetti i.a.-driven
Imparare a definire obiettivi, a raccogliere e pulire dati, a selezionare algoritmi appropriati, a valutare le prestazioni dei modelli e a comunicare i risultati in modo efficace. Approfondire le metodologie Agile e Scrum.
Competenze di etica e responsabilità dell'i.a.
Studiare i principi dell'I.A. responsabile, la trasparenza algoritmica, la privacy dei dati e l'impatto sociale dell'I.A.. Approfondire le normative europee e internazionali in materia di I.A..

routine di successo

Lettura e aggiornamento costante
Seguire blog specializzati, leggere pubblicazioni scientifiche e partecipare a webinar e conferenze sull'I.A., l'innovazione sostenibile e le tecnologie emergenti. Iscriversi a newsletter specializzate.
Sperimentazione e prototipazione
Sperimentare con strumenti di I.A. e piattaforme di sviluppo, creare prototipi di soluzioni innovative e partecipare a hackathon e competizioni di data science.
Networking e collaborazione
Partecipare a eventi di settore, entrare in contatto con professionisti del settore, collaborare con team multidisciplinari e condividere le proprie conoscenze e competenze.

esperienze utili

Partecipazione a progetti di ricerca sull'i.a. e la sostenibilità
Coinvolgersi in progetti di ricerca che applicano l'I.A. a problemi di sostenibilità, come la gestione delle risorse, l'energia rinnovabile, l'economia circolare, e la smart city.
Stage o consulenze in aziende innovative
Svolgere stage o consulenze presso aziende che sviluppano soluzioni basate sull'I.A. per la sostenibilità, per acquisire esperienza pratica e comprendere le dinamiche del mercato.
Formazione e certificazioni specialistiche
Ottenere certificazioni in data science, machine learning, cloud computing (AWS, Google Cloud), e I.A. etica. Frequentare corsi online e workshop per approfondire le proprie competenze.

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