Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica

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1 orso di Laurea Magistrale in ngegneria nformatica Manifesto degli Studi Anno Accademico Approvato dal ddip in data Denominazione del orso di Studio Denominazione in inglese del orso di Studio Anno Accademico lasse di orso di Studio Dipartimento oordinatore/referente del orso di Studio Sito web NGEGNERA NFORMATA OMPUTER ENGNEERNG LM 32 - ngegneria nformatica DMES Prof. Sergio Flesca

2 ontenuti del Manifesto degli Studi OFFERTA DDATTA PROGRAMMATA - OORTE A.A.2018/ orso di studi in breve l orso di Studio Magistrale in ngegneria nformatica mira all'approfondimento degli aspetti più metodologici dell'ngegneria nformatica con particolare riferimento a quelli che richiedono un elevato livello di astrazione, al miglioramento delle capacità di modellazione della realtà, all'acquisizione di un'adeguata maturità nei processi di integrazione di competenze e tecnologie diverse e sofisticate ed all'affinamento della capacità di interazione nei processi di innovazione tecnologica. l orso di Studio mira inoltre a raffinare la capacità di comunicare, in forma rigorosa ma sintetica e professionale, le esperienze fatte in specifici campi applicativi, e di trasferire tali esperienze, riguardate come casi particolari di principi primi più generali, ad altri settori applicativi. l percorso formativo previsto da ds formerà, pertanto, figure con eccellenti prospettive di impiego di elevata qualificazione professionale. l orso di Studio offre quattro percorsi: ybersecurity, nternet Of Things, Big Data Analytics e Data Science e Artificial ntelligence e Machine Learning. L'introduzione di tali percorsi consente agli studenti una personalizzazione dell'iter formativo, al fine di rendere quest'ultimo più vicino alle proprie inclinazioni tecniche e professionali. L'obiettivo generale è di consentire ai laureati di acquisire competenze in settori di avanguardia in ambito sia scientifico che professionale. Più specificamente: l percorso Big Data Analytics e Data Science intende formare laureati in grado di gestire dati, elaborarne le informazioni, ed estrarre da essi conoscenza utile al supporto di decisioni strategiche, secondo metodologie proprie del Data Mining e gli attuali paradigmi di analisi di grandi moli di dati, possibilmente presenti su nternet, che corrispondono a metodologie di Big Data, Open/Linked Data, loud omputing. La figura professionale del (big) data scientist è considerata uno dei ruoli chiave nella valorizzazione dei contenuti informativi presenti nei dati di interesse per aziende in tutti i settori di mercato. l percorso Artificial ntelligence e Machine Learning intende formare laureati con competenze specifiche in definizione, sviluppo ed utilizzo di metodologie, tecniche e tecnologie capaci di indurre, da grandi moli di dati, modelli computazionali (tra cui deep neural networks) per il riconoscimento di pattern, l apprendimento automatico di attività, la predizione di eventi e comportamenti di interesse. Prime fra le discipline scientifiche per attualità e pervasività in domini di applicazione, l intelligenza artificiale e l apprendimento automatico rappresentano strumenti preferenziali per la

3 riduzione delle distanze uomo-macchina nella risoluzione efficace ed efficiente di problemi computazionali complessi e reali. l percorso ybersecurity intende formare laureati con competenze specifiche (i) nella valutazione della sicurezza dei sistemi informatici al fine di identificare falle, vulnerabilità, minacce e relativi rischi, (ii) nell'utilizzo dei più diffusi meccanismi di sicurezza per prevenire, intercettare e contrastare attacchi e (iii) nella definizione delle politiche, dei processi e dei modelli organizzativi a supporto della cybersecurity, anche in considerazione dei principali standard di riferimento. Tali competenze sono definite tenendo conto delle best practice internazionali più recenti e consolidate. La figura professionale dell'esperto di cybersecurity è considerata di fondamentale importanza negli anni a venire: lo skill shortage in cybersecurity è attualmente valutato in circa 1 milione di posti di lavoro vacanti, destinati a crescere a 2,5 milioni nel 2020, con un giro d'affari complessivo stimato in 170 miliardi di dollari. l percorso nternet Of Things intende formare laureati con competenze specifiche nella progettazione e realizzazione di prototipi ed applicazioni per l nternet of Things, approfondendo aspetti quali lo sviluppo di sistemi ad agenti, la programmazione di sistemi embedded e di dispositivi e sistemi OT in generale, non trascurando le problematiche relative agli aspetti di comunicazione fra dispositivi. 2. Piano di studio ufficiale per studenti impegnati a tempo pieno. L elenco delle attività formative offerte segue lo schema: ndirizzo nternet Of Things Modulo 1: nformatica Teorica 6 NG-NF/05 Modulo 2: Linguaggi Formali 6 NG-NF/05 SSTEM NFORMATV 6 NG-NF/05 SSTEM N TEMPO REALE E AD AGENT 6 NG-NF/05 EONOMA E GESTONE DELLE MPRESE 6 SES-P/07 A SSTEM DSTRBUT E LOUD OMPUTNG 6 NG-NF/05 ABLTÀ LNGUSTHE NGLESE 3 A ARHTETTURE FPGA E PROGETTAZONE (Mutuato da LT ng. Elettronica) 6 NG-NF/01 A REDT A SELTA 6 S ARHTETTURE E PROGRAMMAZONE DE SSTEM D ELABORAZONE 6 NG-NF/05 TOTALE FU ANNO 57 NTELLGENZA ARTFALE E RAPPRESENTAZONE DELLA Modulo 1: Rappresentazione della onoscenza 6 NG-NF/05 Modulo 2: ntelligenza Artificiale 6 NG-NF/05 SSTEM OT (ondiviso con LM ng. Elettronica) 6 NG-NF/05 REDT A SELTA 6 S NTERNET OF THNGS (Mutuato da LM ng. delle Telecomunicazioni) 6 NG-NF/03 FONDAMENT D PROGRAMMAZONE D SSTEM EMBEDDED (ondiviso con LM ng. dell Automazione) 6 NG-NF/05 PROVA FNALE, OPPURE PROVA FNALE (3 FU) + TRONO ALL ESTERO (24 FU) TOTALE FU ANNO 63

4 ndirizzo ybersecurity Modulo 1: nformatica Teorica 6 NG- NF/05 NG- Modulo 2: Linguaggi Formali 6 NF/05 SSTEM NFORMATV 6 NG- NF/05 ALOLO NUMERO 6 MAT/08 A EONOMA E GESTONE DELLE MPRESE 6 SES-P/07 A SSTEM DSTRBUT E LOUD OMPUTNG 6 NG- NF/05 ABLTÀ LNGUSTHE NGLESE 3 A ALGORTM D RTTOGRAFA 6 NG- NF/05 REDT A SELTA 6 S ARHTETTURE E PROGRAMMAZONE DE SSTEM D 6 ELABORAZONE TOTALE FU ANNO 57 NTELLGENZA ARTFALE E RAPPRESENTAZONE DELLA NG- NF/05 Modulo 1: Rappresentazione della onoscenza 6 NG- NF/05 Modulo 2: ntelligenza Artificiale 6 NG- NF/05 METOD E STRUMENT PER LA SUREZZA NFORMATA 6 NG- NF/05 NETWORK SEURTY 6 NG- NF/03 A REDT A SELTA 6 ETHAL HAKNG 6 NG- NF/05 PROVA FNALE, OPPURE PROVA FNALE (3 FU) + TRONO ALL ESTERO (24 FU) TOTALE FU ANNO 63 ndirizzo BG DATA Analytics e Data Science Modulo 1: nformatica Teorica 6 NG-NF/05 Modulo 2: Linguaggi Formali 6 NG-NF/05 SSTEM NFORMATV 6 NG-NF/05 OTTMZZAZONE 6 MAT/09 A EONOMA E GESTONE DELLE MPRESE 6 SES-P/07 A SSTEM DSTRBUT E LOUD OMPUTNG 6 NG-NF/05 ABLTÀ LNGUSTHE NGLESE 3 A DATA MNNG 6 NG-NF/05 REDT A SELTA 6 S ARHTETTURE E PROGRAMMAZONE DE SSTEM D ELABORAZONE 6 NG-NF/05 TOTALE FU ANNO 57 NTELLGENZA ARTFALE E RAPPRESENTAZONE DELLA

5 Modulo 1: Rappresentazione della onoscenza 6 NG-NF/05 Modulo 2: ntelligenza Artificiale 6 NG-NF/05 BUSSNESS NTELLGENE 6 NG-NF/05 MODELL E TENHE PER BG DATA 6 NG-NF/05 REDT A SELTA 6 S ANALS D SOAL NETWORK E MEDA 6 NG-NF/05 PROVA FNALE, OPPURE PROVA FNALE (3 FU) + TRONO ALL ESTERO (24 FU) TOTALE FU ANNO 63 ndirizzo Artificial ntelligence e Machine Learning Modulo 1: nformatica Teorica 6 NG-NF/05 Modulo 2: Linguaggi Formali 6 NG-NF/05 SSTEM NFORMATV 6 NG-NF/05 PROESS ALEATOR E VALUTAZONE DELLE PRESTAZON 6 MAT/09 A EONOMA E GESTONE DELLE MPRESE 6 SES-P/07 A SSTEM DSTRBUT E LOUD OMPUTNG 6 NG-NF/05 ABLTÀ LNGUSTHE NGLESE 3 A DATA MNNG 6 NG-NF/05 REDT A SELTA 6 S ARHTETTURE E PROGRAMMAZONE DE SSTEM D ELABORAZONE 6 NG-NF/05 TOTALE FU ANNO 57 NTELLGENZA ARTFALE E RAPPRESENTAZONE DELLA Modulo 1: Rappresentazione della onoscenza 6 NG-NF/05 Modulo 2: ntelligenza Artificiale 6 NG-NF/05 ANALS D MMAGN E VDEO 6 NG-NF/05 MAHNE E DEEP LEARNNG 6 NG-NF/05 REDT A SELTA 6 S ANALS D SOAL NETWORK E MEDA 6 NG-NF/05 PROVA FNALE, OPPURE PROVA FNALE (3 FU) + TRONO ALL ESTERO (24 FU) TOTALE FU ANNO 63 NSEGNAMENT A SELTA ONSGLAT AMBENT D PROGRAMMAZONE PER L SOFTWARE D BASE 6 NG-NF/05 S (Mutuato da LT NGEGNERA NFORMATA) PATTAFORME SOFTWARE PER APPLAZON SU WEB (Mutuato da LT NGEGNERA NFORMATA) 6 NG-NF/05 S METOD NFORMAT PER L ANALS D PROESS (Mutuato da LM NGEGNERA GESTONALE) 6 NG-NF/05 S SEURTY AND LEGAL SSUES OF OMPUTER SENE (Mutuato da LM NFORMATA) 6 US/01 S SSTEM NFORMATV AMBENTAL (ondiviso con LM ng. Delle Telecomunicazioni) 6 AR/02 S

6 Laboratorio di Diagnostica Elettromagnetica (Mutuato da LM ng. delle Telecomunicazioni) 6 NG-NF/02 S SSTEM PER LA MODELLAZONE AMBENTALE (ondiviso con LM ng. delle Telecomunicazioni) 6 AR/02 S LEGENDA TAF : Attività Formative aratterizzanti (Ambito ngegneria nformatica) A: Attività Affini e integrative S: Altre Attività formative (a scelta dello studente) PF: Altre Attività formative (Prova Finale) A: Altre Attività formative (Ulteriori attività formative- Abilità informatiche e telematiche o utili per l'inserimento nel mondo del lavoro) 3. Eventuale/i piano/i di studio ufficiale/i per studenti impegnati non a tempo pieno. Per gli studenti impegnati non a tempo pieno il piano di studio sarà concordato con il ds. 4. Singole attività formative: Al link seguente tutte le informazioni relative agli obiettivi formativi in termini di competenze specifiche e trasversali dei singoli insegnamenti