Scheda unica annuale

L-31
Classe delle lauree in Scienze e tecnologie informatiche

Internet of Things, Big Data, Machine Learning

Durata normale: 3 anni
Crediti: 180
Sede: Udine
Accesso: Libero

Obiettivi formativi specifici del corso e descrizione del percorso formativo

Il corso di studio in oggetto desidera orientare la preparazione dello studente verso l’area emergente dello sviluppo di applicazioni per il cosiddetto Internet of Things, e della analisi di “Big Data” utilizzando, anche, tecniche di Machine Learning, tecniche che il laureato potrà applicare anche ad altri ambienti applicativi (auto o droni a guida autonoma, riconoscimento facciale, riconoscimento del parlato, etc).

Il laureato sarà una figura ricercata dalla cosiddetta industria 4.0 e sarà inserito in contesti di acquisizione dei dati, anche tramite dispositivi IOT (dispositivi mobili: smartphone, tablet, droni; indossabili: smart watch, virtual video glasses, sensori medici), di analisi ed utilizzo dei dati stessi.

Per lo sviluppo di tali applicazioni, oltre alla conoscenza delle basi dell’AI, e del Machine Learning, sono necessarie solide basi in statistica, matematica discreta e del continuo, della programmazione, degli algoritmi, e dei contenuti di base del trattamento e dell’analisi dei dati.

Il percorso formativo della laurea in INTERNET OF THINGS, BIG DATA, MACHINE LEARNING segue il seguente schema.

Nel corso sono presenti, fin dal primo anno, gli insegnamenti tipici delle lauree triennali della classe L-31, quali la matematica nel discreto e nel continuo; la programmazione, gli algoritmi e l’ingegneria del software; l’architettura e le reti dei calcolatori, i sistemi operativi; le basi di dati e l’interazione uomo-macchina.

Più specificatamente, per le aree caratterizzanti il corso:

• Verranno fornite le basi fisico-elettroniche per la comprensione del funzionamento dei dispositivi IOT, con esercitazioni in laboratorio, e, a valle degli opportuni corsi di informatica, saranno fornite le basi informatiche dell’Internet of Things: l’attenzione si sposta dall’interazione uomo-macchina all’interazione diretta fra macchine, con lo studio teorico e pratico di protocolli ed algoritmi orientati alla trasmissione ed alla manipolazione efficiente di flussi di dati.

• Saranno offerti contenuti di fondamenti di scienza dei dati, di statistica, e di Machine Learning for Big Data, tutti con attività di laboratorio, atti a fornire le basi per la manipolazione, la presentazione e l’analisi dei (Big) dati.

• Saranno fornite competenze nelle aree Web-social con contenuti di Tecnologie Web e Multimediali, di Tecnologie Web per il Cloud, e di Social Computing con largo uso di laboratorio e intersezioni sensibili con l’analisi di Big Data.

Il Corso di Studio, quindi, fornisce pertanto conoscenze e competenze sia specifiche negli ambiti dell’Internet of Things, della scienza dei dati e dell’intelligenza artificiale, sia generali nell’area dell’informatica. Ciò consentirà al laureato sia di inserirsi nelle occupazioni dell’informatica tradizionale quali la progettazione, lo sviluppo, la gestione e manutenzione di sistemi informativi desktop e in cloud, che nelle attività legate all’Analisi dei (Big) dati, allo sviluppo di software per l’Internet of Things, e in progetti di sviluppo di applicazioni. Saprà operare con strumenti per l’analisi dei dati, anche utilizzanti tecniche di machine learning; saprà selezionare, valutare, programmare, far comunicare tra loro periferiche per l’Internet of Things; installare, configurare, mantenere, sviluppare strumenti Web proprietari o pubblici e di integrarli con i sistemi informativi già utilizzati in azienda; organizzare e realizzare valutazioni sugli utenti.

Le solide basi teoriche di tipo matematico, statistico, e ovviamente informatico, permetteranno al laureato, sia l’ingresso nel mondo del lavoro, che la prosecuzione degli studi verso una laurea magistrale od un master di primo livello. Al fine di far sperimentare concretamente allo studente le nozioni apprese, come detto, il Corso è caratterizzato da una marcata presenza di attività di laboratorio e prevede inoltre tirocini presso le aziende quale parte integrante del percorso formativo, facilitando così il trasferimento delle competenze dall’Università alle aziende.

Ambiti occupazionali

Conoscenze richieste per l'accesso

Per essere ammessi al corso di laurea occorre essere in possesso di un diploma di scuola secondaria superiore, o di altro titolo di studio conseguito all’estero riconosciuto idoneo secondo la normativa vigente.

L’ammissione al corso di laurea è subordinata al possesso di una adeguata preparazione iniziale costituita dalle competenze linguistiche e dalle conoscenze culturali comuni ai licei e agli istituti tecnici, nonché dalle conoscenze matematiche di base relative ai seguenti argomenti: aritmetica, geometria analitica, equazioni e disequazioni di primo e secondo grado, funzioni trigonometriche, logaritmiche ed esponenziali e dalla conoscenza della lingua inglese a livello B1.

È prevista per legge una verifica delle conoscenze in ingresso.

Qualora la verifica non risulti positiva verranno indicati specifici obblighi formativi da soddisfare nel primo anno di corso e costituiti da attività didattiche integrative.