Tipo di corso
Corso di Laurea Magistrale
Accesso
Libero
Durata
2 anni
Sede
Modena
Lingue
Italiano
Struttura di riferimento
Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"
Il Corso di Studio in breve.
Perché iscriversi?
Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica introduce agli aspetti più innovativi del settore ICT dal punto di vista teorico e pratico. I laureati vengono formati ad affrontare sia le complesse problematiche poste dai grandi centri produttivi internazionali sia le sfide particolari del territorio locale tradizionalmente legato all'automazione, all'industria automobilistica e allo sviluppo di gestionali specifici. Per le sue caratteristiche, si inquadra inoltre perfettamente all'interno dei percorsi STEM (science, technology, engineering and mathematics) la cui richiesta da parte del mercato di lavoro è in continuo aumento.
Cosa si studia
Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica si articola in due percorsi: 1. Cloud e Cybersecurity, e 2. Data Engineering and Analytics.
Il percorso Cloud e Cybersecurity è orientato allo studio e allo sviluppo di sistemi sicuri e connessi alla rete. In particolare, affronta temi che spaziano dalla gestione e sicurezza delle reti informatiche ai sistemi operativi, dallo sviluppo di applicazioni per piattaforme distribuite e edge, alla progettazione di sistemi embedded e real-time.
Il percorso Data Engineering and Analytics forma professionisti esperti nella gestione, manipolazione ed analisi di grandi quantità di dati. Gli argomenti trattati spaziano dalla progettazione del software alla business intelligence, dalla gestione e analisi dei big data, fino all'analisi di testi e grafi, quali le reti sociali.
In entrambi i percorsi viene posta una particolare enfasi viene posta sull'Intelligenza Artificiale e sulle sue applicazioni, includendo tecniche di machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), predizione di anomalie.
Cosa si diventa
I laureati nella LM in Ingegneria Informatica sono in grado di ideare, pianificare, progettare e gestire sistemi informatici complessi e innovativi, con forti competenze in tecnologie avanzate sia informatiche sia, più in generale ICT. Tra queste rientrano le competenze nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, che consentono ai laureati di contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative in diversi settori, tra cui l'automazione industriale, l'analisi predittiva e i sistemi intelligenti. Gli ambiti professionali tipici per un laureato magistrale in Ingegneria Informatica sono quelli dell'innovazione e dello sviluppo della produzione, della progettazione avanzata, della pianificazione e della programmazione, della gestione di sistemi complessi, sia nella libera professione sia nelle imprese di servizi o manifatturiere, ad esempio elettroniche, meccaniche, ceramiche e biomedicali, oltre che nelle organizzazioni pubbliche.
Inoltre il laureato magistrale potrà anche proseguire gli studi approfondendo ulteriormente la sua preparazione in Master universitari di secondo livello o in un Dottorato di Ricerca, in particolare nell'area dell'Ingegneria dell'Informazione.
Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica introduce agli aspetti più innovativi del settore ICT dal punto di vista teorico e pratico. I laureati vengono formati ad affrontare sia le complesse problematiche poste dai grandi centri produttivi internazionali sia le sfide particolari del territorio locale tradizionalmente legato all'automazione, all'industria automobilistica e allo sviluppo di gestionali specifici. Per le sue caratteristiche, si inquadra inoltre perfettamente all'interno dei percorsi STEM (science, technology, engineering and mathematics) la cui richiesta da parte del mercato di lavoro è in continuo aumento.
Cosa si studia
Il Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica si articola in due percorsi: 1. Cloud e Cybersecurity, e 2. Data Engineering and Analytics.
Il percorso Cloud e Cybersecurity è orientato allo studio e allo sviluppo di sistemi sicuri e connessi alla rete. In particolare, affronta temi che spaziano dalla gestione e sicurezza delle reti informatiche ai sistemi operativi, dallo sviluppo di applicazioni per piattaforme distribuite e edge, alla progettazione di sistemi embedded e real-time.
Il percorso Data Engineering and Analytics forma professionisti esperti nella gestione, manipolazione ed analisi di grandi quantità di dati. Gli argomenti trattati spaziano dalla progettazione del software alla business intelligence, dalla gestione e analisi dei big data, fino all'analisi di testi e grafi, quali le reti sociali.
In entrambi i percorsi viene posta una particolare enfasi viene posta sull'Intelligenza Artificiale e sulle sue applicazioni, includendo tecniche di machine learning, deep learning, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), predizione di anomalie.
Cosa si diventa
I laureati nella LM in Ingegneria Informatica sono in grado di ideare, pianificare, progettare e gestire sistemi informatici complessi e innovativi, con forti competenze in tecnologie avanzate sia informatiche sia, più in generale ICT. Tra queste rientrano le competenze nell'ambito dell'Intelligenza Artificiale, che consentono ai laureati di contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative in diversi settori, tra cui l'automazione industriale, l'analisi predittiva e i sistemi intelligenti. Gli ambiti professionali tipici per un laureato magistrale in Ingegneria Informatica sono quelli dell'innovazione e dello sviluppo della produzione, della progettazione avanzata, della pianificazione e della programmazione, della gestione di sistemi complessi, sia nella libera professione sia nelle imprese di servizi o manifatturiere, ad esempio elettroniche, meccaniche, ceramiche e biomedicali, oltre che nelle organizzazioni pubbliche.
Inoltre il laureato magistrale potrà anche proseguire gli studi approfondendo ulteriormente la sua preparazione in Master universitari di secondo livello o in un Dottorato di Ricerca, in particolare nell'area dell'Ingegneria dell'Informazione.
Info
Dipartimento: Dipartimento di Ingegneria "Enzo Ferrari"
Classe:
Crediti: 120
Modalità didattica: Presenza
Presidente
Prof. Francesco Guerra
tel. 059 2056264
francesco.guerra@unimore.it
Delegato al tutorato
Prof.Costantino Grana
tel. 059 2056265
costantino.grana@unimore.it
Piano di studi
Insegnamenti
Piani di studio
Anno di corso:
1
Obbligatori
-
BIG DATA AND TEXT ANALYSIS
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
GRAPH ANALYTICS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROGETTAZIONE DEL SOFTWARE
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
Livello inglese B2 3cfu + tirocinio 6cfu
-
LIVELLO DI COMPETENZA LINGUISTICA IN LINGUA INGLESE B2
3 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
TIROCINIO/ATTIVITÀ PROGETTUALE
6 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
Livello inglese B2 0cfu + tirocinio 9cfu
-
LIVELLO DI COMPETENZA LINGUISTICA IN LINGUA INGLESE B2
0 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
TIROCINIO/ATTIVITÀ PROGETTUALE
9 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
I anno scelta DEA (fra 1 e 99 CFU)
-
COMPUTER VISION AND COGNITIVE SYSTEMS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
IOT AND 3D INTELLIGENT SYSTEMS
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MULTIMEDIA DATA PROCESSING
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROGETTAZIONE DI SISTEMI OPERATIVI
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
REAL-TIME EMBEDDED SYSTEMS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SICUREZZA INFORMATICA
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
I anno scelta DEA (fra 1 e 99 CFU)
-
APPLICATIONS OF AI/ML IN OPERATIONS AND SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
6 crediti - 48 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
DIGITALIZZAZIONE E DIRITTO
6 crediti - 48 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MATEMATICA DISCRETA
6 crediti - 48 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
METODI MATEMATICI PER IL MACHINE LEARNING
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
NEUROSCIENCE
6 crediti - 48 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TECNOLOGIE DI INFRASTRUTTURE DI RETI
6 crediti - 48 ore - Secondo Ciclo Semestrale
I anno scelta DEA (fra 1 e 99 CFU)
-
INFORMATICA INDUSTRIALE
6 crediti - 54 ore - Secondo Ciclo Semestrale
Anno di corso:
2
Obbligatori
-
BIG DATA MANAGEMENT
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
BUSINESS INTELLIGENCE
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROVA FINALE
18 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
II anno scelta DEA (fra 1 e 99 CFU)
-
AI IN BIOINFORMATICS
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
DISTRIBUTED ARTIFICIAL INTELLIGENCE
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
DISTRIBUTED EDGE PROGRAMMING
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SCALABLE AI
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI E APPLICAZIONI CLOUD
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
SMART ROBOTICS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
II anno scelta DEA (fra 1 e 99 CFU)
-
AUTOMOTIVE CONNECTIVITY
6 crediti - 54 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
HMI FOR DIGITAL APPLICATION
6 crediti - 48 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
INTRODUCTION TO QUANTUM INFORMATION PROCESSING
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
II anno scelta DEA (fra 1 e 99 CFU)
-
AUTOMOTIVE CYBER SECURITY
6 crediti - 54 ore - Primo Ciclo Semestrale
Anno di corso:
1
Obbligatori
-
PROGETTAZIONE DI SISTEMI OPERATIVI
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
REAL-TIME EMBEDDED SYSTEMS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SICUREZZA INFORMATICA
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
Livello inglese B2 3cfu + tirocinio 6cfu
-
LIVELLO DI COMPETENZA LINGUISTICA IN LINGUA INGLESE B2
3 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
TIROCINIO/ATTIVITÀ PROGETTUALE
6 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
Livello inglese B2 0cfu + tirocinio 9cfu
-
LIVELLO DI COMPETENZA LINGUISTICA IN LINGUA INGLESE B2
0 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
TIROCINIO/ATTIVITÀ PROGETTUALE
9 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
I anno scelta CC (fra 1 e 99 CFU)
-
BIG DATA AND TEXT ANALYSIS
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
COMPUTER VISION AND COGNITIVE SYSTEMS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
GRAPH ANALYTICS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
IOT AND 3D INTELLIGENT SYSTEMS
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MACHINE LEARNING AND DEEP LEARNING
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MULTIMEDIA DATA PROCESSING
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROGETTAZIONE DEL SOFTWARE
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
I anno scelta CC (fra 1 e 99 CFU)
-
APPLICATIONS OF AI/ML IN OPERATIONS AND SUPPLY CHAIN MANAGEMENT
6 crediti - 48 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
DIGITALIZZAZIONE E DIRITTO
6 crediti - 48 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
MATEMATICA DISCRETA
6 crediti - 48 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
METODI MATEMATICI PER IL MACHINE LEARNING
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
NEUROSCIENCE
6 crediti - 48 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
TECNOLOGIE DI INFRASTRUTTURE DI RETI
6 crediti - 48 ore - Secondo Ciclo Semestrale
I anno scelta CC (fra 1 e 99 CFU)
-
INFORMATICA INDUSTRIALE
6 crediti - 54 ore - Secondo Ciclo Semestrale
Anno di corso:
2
Obbligatori
-
DISTRIBUTED EDGE PROGRAMMING
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
PROVA FINALE
18 crediti - 0 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SISTEMI E APPLICAZIONI CLOUD
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
II anno scelta CC (fra 1 e 99 CFU)
-
AI IN BIOINFORMATICS
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
BIG DATA MANAGEMENT
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
BUSINESS INTELLIGENCE
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
DISTRIBUTED ARTIFICIAL INTELLIGENCE
9 crediti - 72 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
SCALABLE AI
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
SMART ROBOTICS
9 crediti - 72 ore - Secondo Ciclo Semestrale
I anno scelta CC (fra 1 e 99 CFU)
-
AUTOMOTIVE CONNECTIVITY
6 crediti - 54 ore - Primo Ciclo Semestrale
-
HMI FOR DIGITAL APPLICATION
6 crediti - 48 ore - Secondo Ciclo Semestrale
-
INTRODUCTION TO QUANTUM INFORMATION PROCESSING
6 crediti - 42 ore - Primo Ciclo Semestrale
II anno scelta CC (fra 1 e 99 CFU)
-
AUTOMOTIVE CYBER SECURITY
6 crediti - 54 ore - Primo Ciclo Semestrale