La Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica per l’Intelligenza Artificiale forma ingegneri con competenze avanzate nella progettazione, integrazione e ottimizzazione di sistemi elettronici complessi che incorporano metodologie e tecnologie di Intelligenza Artificiale.
Il Corso si caratterizza per un approccio fortemente interdisciplinare che integra:
- Elettronica analogica e digitale integrata, micro- e nano-tecnologie elettroniche;
- Sistemi di telecomunicazioni e wireless, incluse tecnologie 5G/6G, propagazione e pianificazione radio;
- Sistemi di potenza ed energie rinnovabili, con attenzione a smart grid e conversione energetica;
- Machine Learning, Deep Learning e AI, applicati a segnali, sistemi embedded, reti di comunicazione e dispositivi elettronici;
- Architetture di calcolo ad alte prestazioni, GPU/NPU e sistemi eterogenei per l’implementazione efficiente di algoritmi di IA.
Al termine del percorso formativo, il laureato magistrale sarà in grado di:
- Progettare e sviluppare sistemi elettronici intelligenti, integrando sensori, dispositivi, circuiti e moduli di elaborazione basati su algoritmi di apprendimento automatico.
- Applicare tecniche di machine learning e deep learning alla modellazione, analisi, classificazione e predizione di segnali e dati provenienti da sistemi elettronici e di telecomunicazione.
- Dimensionare e ottimizzare sistemi wireless e reti di comunicazione, considerando aspetti di propagazione, qualità del servizio, sicurezza e gestione intelligente delle risorse.
- Progettare sistemi per la conversione e gestione dell’energia, con particolare riferimento a fonti rinnovabili, diagnostica predittiva e integrazione in smart grid.
- Valutare e ottimizzare architetture hardware per l’IA, analizzando prestazioni, consumi, gerarchie di memoria e parallelismo (CPU, GPU, NPU e architetture eterogenee).
- Sviluppare soluzioni embedded intelligenti, integrando algoritmi di apprendimento su piattaforme a risorse limitate.
- Affrontare problemi complessi di progettazione, definendo specifiche tecniche, scegliendo metodologie appropriate e validando le soluzioni con strumenti di simulazione e laboratorio.
Il percorso combina solide basi teoriche nei settori matematico-statistici, fisici ed elettronici con:
- attività di laboratorio avanzate;
- progetti individuali e di gruppo;
- utilizzo di strumenti software professionali e ambienti di simulazione;
- possibilità di svolgere tesi e tirocini in collaborazione con aziende, centri di ricerca e università estere.
L’integrazione tra didattica e ricerca, fortemente radicata nel Dipartimento di Elettronica, consente agli studenti di confrontarsi con tecnologie emergenti quali comunicazioni quantistiche, elettronica per il deep learning, in-memory computing, telerilevamento intelligente e sistemi cyber-fisici.
