Ingegneria Informatica e Intelligenza Artificiale

Negli ultimi anni, la crescente digitalizzazione dei processi industriali e produttivi ha generato una notevole quantità di dati e informazioni da archiviare, condividere, processare e interpretare. Gestire e valorizzare questi dati “grezzi” è diventato un obiettivo centrale sia nella ricerca scientifica sia in ambito aziendale, richiedendo figure professionali sempre più qualificate nelle metodologie e negli strumenti dell’ingegneria dell’informazione.

In questo contesto, intelligenza artificiale, machine learning, cybersecurity e Internet of Things (IoT) rappresentano tecnologie di frontiera fondamentali per la digitalizzazione e l’ottimizzazione dei processi produttivi, logistici e gestionali, contribuendo alla crescita economica e culturale.

La transizione digitale non si limita all’introduzione di nuove tecnologie, ma implica il ridisegno dei processi, l’automazione e lo sviluppo di nuovi prodotti e servizi abilitati dalla digitalizzazione. Sempre più spesso si ricorre alla servitizzazione (Subscription Economy), con servizi in abbonamento. A guidare questo percorso è una figura esperta in Information Technology, come il laureato iunior in Ingegneria Informatica e Intelligenza Artificiale, che il corso si propone di formare.

Il Corso di Studio, appartenente alla classe di laurea L-8 “Ingegneria dell’Informazione”, fornisce conoscenze nelle scienze di base e nell’ingegneria informatica, con un focus sulla digitalizzazione dei sistemi produttivi, logistici e gestionali.

Il percorso formativo è articolato in tre anni:

  • Primo anno: discipline di base in ambito matematico, fisico e informatico, introduzione ai sistemi informativi per la gestione di dati strutturati e ai fondamenti della programmazione.
  • Secondo anno: competenze in calcolo numerico e statistica per l’analisi dei dati, approfondimenti su algoritmi, strutture dati e reti di calcolatori, insieme a tematiche come automazione, Machine Learning, Data Science e Cybersecurity.
  • Terzo anno: sviluppo di competenze per la creazione di servizi Web, progettazione di robot intelligenti e sistemi autonomi, studio delle Deep Neural Networks e delle loro applicazioni avanzate, con tirocinio formativo e prova finale.

È prevista la possibilità di mobilità internazionale.

Gli sbocchi occupazionali riguardano organizzazioni pubbliche e private caratterizzate da processi complessi: imprese manifatturiere e di servizi, aziende operanti nei sistemi informativi e nelle reti, pubblica amministrazione e gestione di grandi infrastrutture.

Il percorso può proseguire con una Laurea Magistrale, presso l’Università telematica San Raffaele Roma o altri Atenei, nel rispetto dei requisiti di accesso previsti.

Dettagli del corso

Coerentemente con gli obiettivi formativi qualificanti delle lauree nella classe L-8, la struttura del CdS in “Ingegneria Informatica e Intelligenza Artificiale” è orientata alla formazione di base di un ingegnere iunior nell’ambito della classe, ma con uno spiccato orientamento alle tematiche riferite all’innovazione nell’ottica della digitalizzazione dei processi organizzativi. La tecnologia dell’informazione è posta al centro degli studi, così come lo sviluppo di competenze relative alla digitalizzazione dei processi organizzativi, produttivi e di erogazione servizi. L’obiettivo è formare figure professionali innovative dell’Ingegneria informatica e, in particolare, dell’Intelligenza Artificiale, affrontando in modo sistematico ed interdisciplinare lo sviluppo di soluzioni e prototipi “Digital Technology Intensive” per trasformare e digitalizzare i processi operativi e di supporto delle organizzazioni. Le competenze specifiche nel settore sono integrate da solide basi fisico- matematiche, conoscenze interdisciplinari riguardanti aree tematiche quali l’Ingegneria elettronica e la cultura aziendale. Il percorso di studi ha una durata normale di 3 anni con un percorso formativo di 180 CFU.Nel primo anno il Corso di Studio ha l’obiettivo di trasferire conoscenze di base nelle discipline matematiche, fisiche ed informatiche. Sono inoltre introdotti i sistemi informativi su elaboratore per la gestione di dati strutturati basati su DataBase

Management Systems (DBMS) e affrontati i concetti fondamentali e le tecniche per la programmazione utilizzando il paradigma di programmazione orientata agli oggetti.

Durante il secondo anno, il Corso di Studio fornisce solide basi di calcolo numerico e statistica per l’interpretazione e l’analisi dei dati, necessarie per le attività sperimentali svolte in laboratorio; approfondisce le conoscenze informatiche e telematiche, relative in particolare agli algoritmi e alle strutture dati e alle reti di calcolatori. Sono anche fornite le basi teoriche e pratiche dell’elettronica analogica e digitale, ed erogate discipline relative: all’automazione dei processi, anche mediante l’uso di dispositivi per l’Internet of Things; al Machine Learning e Intelligenza Artificiale; alla Data Science e alla Cybersecurity.

Durante il terzo anno il Corso di Studio presenta discipline relative a tecnologie per la creazione di servizi Web, esplora i principi e le tecniche alla base della progettazione di robot intelligenti e sistemi autonomi e introduce allo studio approfondito delle Deep Neural Networks e delle loro applicazioni in scenari avanzati. Sono anche introdotti gli elementi di base del management aziendale. Lo studente ha inoltre la possibilità di personalizzare il percorso attraverso insegnamenti a scelta. Infine, svolge un tirocinio e prepara la prova finale.

La strategia di apprendimento e di insegnamento è “project based” attraverso il coinvolgimento attivo degli studenti in attività sperimentali di laboratorio tese allo sviluppo delle abilità analitiche e progettuali in collaborazione con le imprese aderenti all’ecosistema universitario e un tirocinio formativo, obbligatorio per tutti gli studenti, da svolgere presso aziende accreditate.

  • Tecnici web
  • Tecnici gestori di basi di dati
  • Tecnici programmatori
  • Tecnici esperti in applicazioni

Per essere ammessi al Corso di Studio in “Ingegneria Informatica e Intelligenza Artificiale” occorre essere in possesso del diploma di istruzione secondaria superiore o di un titolo di studio conseguito all’estero e riconosciuto idoneo, secondo la normativa vigente, per l’accesso alla formazione universitaria.

È richiesta altresì capacità logica e un’adeguata preparazione nelle scienze matematiche e fisiche, come fornita dalle scuole secondarie di secondo grado (DM 1648/2023).

Il possesso di adeguate conoscenze iniziali è verificato con un test obbligatorio al fine di identificare eventuali specifiche lacune formative, nelle conoscenze discilinari, in corrispondenza delle quali saranno attribuiti obblighi formativi aggiuntivi (OFA), da colmare nel primo anno del Corso di Studio.

Il costo della retta è di € 3600 per anno accademico. Per gli studenti iscritti ad una delle associazioni, sindacati o enti convenzionati con l’Ateneo, sono previste particolari agevolazioni economiche.

Il pagamento può essere effettuato online in modalità e-commerce o a mezzo bonifico bancario. Oltre al costo della retta universitaria, lo studente è tenuto anche al versamento annuale del contributo per i servizi, pari a euro 240. Per maggiori informazioni consulta la pagina dedicata.

Iscriversi è semplicissimo, ed è possibile farlo in qualunque periodo dell’anno, senza alcun costo aggiuntivo.

Per conseguire il Diploma di Laurea occorre sostenere una prova finale che consiste nella presentazione di un elaborato scritto sviluppato nell’ambito delle discipline e attività didattiche del Corso di Studio.

L’elaborato di laurea è valutato da un’apposita Commissione nominata dal Rettore, composta da almeno 7 docenti secondo quanto previsto dall’art. 25, comma7, del Regolamento di Ateneo. La Commissione è presieduta dal Coordinatore del Corso o da un professore di I fascia in ruolo nel Corso, designato dal Rettore.

Il Consiglio di Corso di Studio, o una specifica Commissione Didattica nominata dal Consiglio di Corso di Studio, può autorizzare la preparazione dell’elaborato finale presso altre Università, strutture di ricerca italiane ed estere, o nell’ambito di attività di tirocinio o stage di lavoro.

Il Relatore deve essere un docente titolare di un insegnamento presente all’interno del Corso di Studio, comprese le attività a scelta offerte dall’Ateneo. Non è prevista la nomina di un correlatore. Il docente relatore, tuttavia, può scegliere di avvalersi di un correlatore nei casi in cui lo ritenga opportuno. È possibile affidare la correlazione di tesi di laurea a docenti di altre Università, o a esperti esterni, previa autorizzazione del Coordinatore del Corso di Studio. L’argomento della tesi deve essere concordato con il docente relatore.

La tesi è redatta, di norma, in lingua italiana. Può essere scritta in lingua diversa dall’italiano, previa autorizzazione del Consiglio di Corso di Studio e sempre che il docente relatore abbia conoscenza della lingua straniera prescelta dallo studente per la predisposizione dell’elaborato di tesi. La tesi, in lingua straniera, dovrà essere accompagnata da un riassunto scritto in lingua italiana.

Nel valutare la prova finale, la Commissione può attribuire, oltre al voto curriculare di partenza, ottenuto sulla base della media degli esami superati dallo studente fino a un massimo di 11 punti.

In particolare, nella formalizzazione del voto, la Commissione si atterrà ai seguenti criteri:

qualità nell’esecuzione dell’elaborato finale (originalità, innovatività, ecc.) e qualità espositiva, anche in relazione all’argomento affrontato: massimo 5 punti per una tesi compilativa; massimo 9 punti per una tesi sperimentale.

lodi in carriera: 1 punto, se il laureando ha conseguito da 3 a 5 lodi negli esami di profitto; 2 punti, se ha conseguito oltre 5 lodi negli esami di profitto.

La votazione finale è espressa in centodecimi, con eventuale lode. Il punteggio minimo per il superamento dell’esame finale e il conseguimento della laurea è 66/110.

La Commissione può concedere al candidato il massimo dei voti con lode. La lode è attribuita all’unanimità e decisa solo quando la media dei voti in carriera, sommata a tutti gli altri punteggi, raggiunge o superi 110 e lo studente abbia conseguito almeno una lode in carriera.

Eventuale menzione aggiuntiva alla lode può essere attribuita dalla Commissione, sempre all’unanimità, a candidati che abbiano svolto un elaborato finale particolarmente originale e rilevante, valutato col massimo del punteggio attribuibile, e con una media di voti in carriera superiore a 105.

Anno Insegnamento SSD CFU
1 Analisi matematica I e Geometria MAT/05 – MAT/03 12
1 Fondamenti di Informatica ING-INF/05 9
1 Fisica FIS/01 9
1 Analisi Matematica II MAT/05 9
1 Metodi numerici per l’Ingegneria MAT/08 6
1 Basi di dati ING-INF/05 9
1 Programmazione Object Oriented ING-INF/05 6
2 Statistica e data analysis MAT/06 9
2 Algoritmi e strutture dati ING-INF/05 6
2 Reti di calcolatori ING-INF/03 9
2 Fondamenti di elettronica ING-INF/01 6
2 IoT e sistemi connessi ING-INF/04 6
2 Data Science ING-INF/05 6
2 Sistemi Operativi e Cybersecurity ING-INF/05 9
2 Machine Learning e Artificial Intelligence ING-INF/05 9
3 Robotica Intelligente e Sistemi Autonomi ING-INF/05 9
3 Ingegneria del Web ING-INF/05 6
3 Economia e organizzazione aziendale ING-IND/35 6
3 Deep Learning per Applicazioni Avanzate ING-INF/05 9
3 Insegnamento a scelta 6
3 Insegnamento a scelta 6
3 Inglese L-LIN/12 3
3 Tirocinio formativo 12
3 Prova Finale 3
  • Professore/ssa Associato/a Noemi Scarpato
  • Professore/ssa Ordinario/a Giovanni Molica Bisci
  • RTT Ala Arman
  • Professore/ssa Associato/a Isabella Furci
  • Professore/ssa Associato/a Luca Pascarella
  • RTT Stefano Baranzini
  • RTT Danilo Gregorin Afonso
  • Docente A Contratto Pasquale De Luca
  • Docente A Contratto Antonino Longo Minnolo
  • Docente A Contratto Antonella Pugliese

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