Ingegneria Informatica

Corrisponde al livello Upper-Intermediate del Quadro Comune Europeo di Riferimento per le Lingue (QCER). Questa qualifica certifica la capacità dello studente di comprendere le idee principali di testi complessi su argomenti sia concreti sia astratti, comprese discussioni tecniche nel proprio campo di specializzazione. Verifica la capacità di interagire con un certo grado di scioltezza e spontaneità con parlanti madrelingua.

Approfondisce i meccanismi interni dei sistemi operativi moderni, con un forte focus sulla programmazione di sistema in ambiente Linux. Il corso copre la gestione avanzata delle risorse, inclusi scheduling della CPU, sincronizzazione e prevenzione del deadlock, oltre alla gestione della memoria e del file system. Gli studenti imparano a implementare meccanismi di programmazione concorrente come semafori e monitor.

Tratta la progettazione integrata hardware e software di sistemi digitali dedicati. L'insegnamento approfondisce i sistemi operativi real-time (RTOS), l'architettura dei microcontrollori, la programmazione concorrente e le applicazioni in ambito automotive e industriale.

Tratta gli aspetti tecnici e normativi della protezione dei sistemi informativi e dei dati. Il programma include crittografia, sicurezza di rete e l'implementazione delle Misure Minime di Sicurezza (MMS). L'accento è posto sulla messa in sicurezza dei sistemi di IA, sulla gestione delle identità digitali tramite Multi-Factor Authentication (MFA) e sulla conformità alle normative nazionali ed europee in materia di cybersecurity.

Introduce i concetti fondamentali della Data Science applicata a dataset di grandi dimensioni. Il corso copre le tecniche per estrarre informazioni di valore e scoprire conoscenza da fonti Big Data, ottenendo vantaggi competitivi. Include inoltre metodi di Natural Language Processing (NLP) per elaborare e comprendere automaticamente contenuti testuali non strutturati.

Introduzione all'analisi di grafi su larga scala per la modellizzazione di fenomeni complessi. Il corso tratta i database a grafo, gli algoritmi di ricerca e query planning, e l'integrazione di tecniche di intelligenza artificiale per l'analisi di reti sociali e informative.

Fornisce strumenti metodologici per la gestione di progetti software complessi e di larga scala. Argomenti chiave includono tecniche di Project Management (GANTT, PERT-CPM, EVA), analisi del rischio e stima di costi e tempi. Il programma copre inoltre la modellazione e progettazione software avanzata tramite UML (diagrammi di classe, di sequenza e use case) e l'applicazione dei Design Pattern per garantire la qualità del codice.

Esplora l'applicazione di intelligenza artificiale e machine learning ai processi di operations e supply chain management. Tratta forecasting della domanda, ottimizzazione delle scorte, manutenzione predittiva, planning intelligente e analisi prescrittiva. Fornisce competenze per integrare modelli AI in contesti industriali reali, migliorando efficienza, resilienza e capacità decisionale lungo la filiera.

Esamina l'intersezione tra le tecnologie digitali emergenti e il quadro giuridico. Argomenti chiave includono l'AI Act dell'UE, i principi del digitale e le implicazioni legali dell'Intelligenza Artificiale. Il corso copre inoltre il GDPR per la privacy e la protezione dei dati, e l'impatto della digitalizzazione sul diritto del lavoro, incluso il lavoro su piattaforma e la tutela del lavoratore nell'era digitale.

Esplora le strutture matematiche fondamentalmente discrete piuttosto che continue, fornendo i mattoni essenziali per l'informatica. Argomenti chiave includono la teoria degli insiemi, la logica, la teoria dei grafi e la teoria dei numeri (inclusa l'aritmetica modulare e i numeri primi). Questi concetti sono fondamentali per la progettazione di algoritmi, strutture dati e sistemi crittografici.

Fornisce le basi matematiche rigorose necessarie per comprendere e sviluppare algoritmi di Intelligenza Artificiale. Il corso copre metodi numerici, tecniche di ottimizzazione di algebra lineare e teoria della convergenza degli algoritmi. Gli studenti esplorano l'ottimizzazione delle loss function e la riduzione di dimensionalità dei dati, focalizzandosi sui principi matematici alla base dei modelli di machine learning.

Esplora i meccanismi biologici e computazionali del sistema nervoso per ispirare modelli cognitivi artificiali. Il programma copre le proprietà dei neuroni, le strutture anatomiche e i meccanismi funzionali del cervello. Argomenti chiave includono la genesi dell'impulso nervoso, la trasmissione sinaptica e come questi processi biologici siano alla base delle capacità cognitive umane come percezione e memoria.

Si concentra sulle tecnologie avanzate per la progettazione e gestione delle moderne infrastrutture di rete. Il corso copre Software-Defined Networking (SDN), tecniche di virtualizzazione di rete e architetture di rete programmabili. Gli studenti esplorano l'analisi delle prestazioni, la gestione delle code e tecnologie specializzate per data center e comunicazioni ad alta velocità.

Prepara gli studenti a progettare sistemi informatici nei contesti di produzione industriale. Argomenti chiave includono la programmazione di sistemi real-time, l'integrazione hardware-software per l'automazione industriale e la gestione di sistemi embedded. Il corso enfatizza il lavoro pratico di laboratorio per implementare soluzioni software con vincoli stringenti di tempistica in ambienti manifatturieri.

Studio avanzato di come le macchine interpretano ed elaborano dati visivi. Il corso tratta deep learning per analisi di immagini e video, comprensione del comportamento umano (HBU) e AI generativa. Gli studenti imparano a costruire sistemi capaci di riconoscimento di oggetti, tracking del movimento e interazione cognitiva, utilizzando tecniche come saliency map e stima della posa 3D.

Si concentra sull'integrazione tra mondo fisico e digitale. Il corso copre modelli e tecnologie dell'Internet of Things (IoT) per la gestione di sistemi distribuiti avanzati, la raccolta dati da sensori e la comunicazione tra dispositivi. Esplora inoltre i 3D Intelligent Systems, focalizzandosi sull'analisi di dati tridimensionali e sulla computer vision applicata ad ambienti smart e robotica.

Corso avanzato su apprendimento automatico e reti neurali profonde, includendo modelli convoluzionali per visione artificiale e architetture per dati sequenziali.

Si concentra sulle tecniche per gestire, comprimere e analizzare tipologie di dati eterogenee — inclusi video, audio e testo — su larga scala. Il corso copre l'elaborazione dei segnali, la trasmissione di dati ad alto volume e l'uso di sistemi distribuiti o supercomputer per gestire ed elaborare in modo efficiente dataset multimediali complessi.

Si concentra sulla progettazione e sviluppo di applicazioni per piattaforme distribuite e mobili, con focus su gestione di rete e sicurezza. Il corso copre l'architettura di sistemi cloud, edge, embedded e real-time. Gli studenti imparano a costruire sistemi sicuri e connessi alla rete che elaborano i dati più vicini alla sorgente (l'edge), per migliorare l'efficienza e ridurre la latenza.

Si concentra sulla progettazione e sul deployment di software per moderne infrastrutture cloud. Il corso copre i modelli IaaS, PaaS e SaaS, la virtualizzazione delle risorse e lo sviluppo di applicazioni distribuite tramite microservizi e container (es. Docker, Kubernetes). Esplora inoltre l'estensione dei paradigmi cloud verso Fog ed Edge computing per minimizzare la latenza.

Tratta la gestione e governance di dataset di grandi dimensioni utilizzando moderni sistemi distribuiti. Il corso esplora tecnologie NoSQL e NewSQL, framework di elaborazione su larga scala come Apache Hadoop e Apache Spark, e strategie di integrazione dei dati. Include metodologie per garantire qualità dei dati, sicurezza e querying efficiente in ambienti su larga scala.

Si concentra sulla trasformazione di dati grezzi in insight utili per le decisioni aziendali. Il corso copre il data warehousing, i processi ETL (Extract, Transform, Load) e la modellazione multidimensionale dei dati con schemi a Stella e Snowflake. Gli studenti esplorano l'Online Analytical Processing (OLAP), tecniche di data mining e la creazione di dashboard e report tramite moderni strumenti di BI e interfacce in linguaggio naturale.

Si concentra sui sistemi di comunicazione e sulle tecnologie di rete essenziali per i veicoli moderni. Il corso copre il networking on-board (CAN, LIN, FlexRay, Automotive Ethernet), i protocolli Vehicle-to-Everything (V2X) per la comunicazione V2V e V2I e la telematica per diagnostica remota e integrazione cloud. Include lo studio della gestione dati per flotte connesse e la Quality of Service (QoS) nelle comunicazioni safety-critical.

Esplora i principi dell'Interazione Uomo-Macchina (HMI) per sistemi digitali avanzati e applicazioni automotive. Il corso copre la progettazione, prototipazione e valutazione di interfacce utente, enfatizzando la creazione di modelli di interazione intuitivi. Gli studenti imparano a colmare il divario tra sistemi software complessi e utenti umani tramite un'efficace progettazione di interfacce digitali.

Corso introduttivo che tratta i principi fondamentali della meccanica quantistica applicati alle scienze dell'informazione. Argomenti chiave includono qubit, stati quantistici, sovrapposizione ed entanglement, oltre alla progettazione di porte e circuiti quantistici. Gli studenti esplorano algoritmi quantistici fondamentali come Deutsch-Jozsa, la ricerca di Grover e la fattorizzazione di Shor, insieme a una panoramica su hardware quantistico e protocolli di comunicazione.

Affronta le sfide di sicurezza dei veicoli software-defined e connessi. Il corso copre l'analisi delle superfici di attacco come OBD-II, sistemi di infotainment e comunicazioni V2X. Gli studenti studiano misure di sicurezza on-board (messa in sicurezza del bus CAN, sistemi di intrusion detection), applicazioni crittografiche per aggiornamenti OTA sicuri e autenticazione dei componenti, oltre alla conformità a standard internazionali come ISO/SAE 21434.

Introduce le tecniche di intelligenza artificiale applicate alla bioinformatica per l'analisi di dati biologici e genomici. Tratta machine learning per sequenze, predizione di strutture proteiche, analisi di espressione genica e dati omici. Fornisce competenze per sviluppare modelli computazionali a supporto della ricerca biomedica e della medicina di precisione.

Si concentra su sistemi in cui l'intelligenza è decentralizzata su più agenti o nodi autonomi. Argomenti chiave includono i Multi-Agent Systems (MAS), le strategie di coordinazione e negoziazione, e l'Edge AI. Il corso affronta inoltre scalabilità, fiducia e tecniche per spostare inferenza e apprendimento dai server centrali ai dispositivi periferici (Edge computing).

Insegna come progettare e mettere in produzione modelli di Intelligenza Artificiale capaci di gestire dataset di grandi dimensioni e requisiti di calcolo ad alte prestazioni. Il corso copre il calcolo distribuito su più GPU e nodi tramite framework moderni, le basi dell'High-Performance Computing (HPC) per l'IA, e tecniche di ottimizzazione del machine learning su larga scala come la compressione dei gradienti e pipeline dati efficienti.

Si concentra sulla progettazione e controllo di sistemi robotici intelligenti capaci di interagire con l'ambiente. Il programma copre la cinematica e dinamica di robot industriali e collaborativi, sensing e percezione tramite sistemi di visione e LiDAR e strategie di controllo avanzate per pianificazione del movimento e controllo di forza. Include un focus sulla collaborazione uomo-robot e sui protocolli di sicurezza in contesti Industria 4.0.