The programme
This section provides a comprehensive overview of the degree programme, including details on its structure, regulations, and additional resources. It also introduces the University’s Quality Assurance system and outlines the Student Orientation services available to prospective students, aimed at guiding them in selecting the most suitable course.
Course of study in brief
SPECIFIC OBJECTIVES OF THE COURSE OF STUDY
The objective of the Computer Engineering for Intelligent Systems degree program is to provide students with knowledge and skills typical of information engineering to enable them to identify, formulate, analyze, and solve problems related to the design, integration, and management of complex systems, particularly those related to manufacturing and personal care.
The course aims to train graduates to combine advanced skills in a range of enabling technologies in computer engineering, such as industrial robotics, cyber-physical systems, human-computer interaction, visual computing, big data and digital design, with application domain-related skills to optimize the use of information technology in the industrial environment to automate manufacturing processes or to develop new applications for personal care and work on the digital transition in medicine.
Training Path
The training path will include a basic training part, which deepens and expands on the skills acquired at the three-year degree in computer science and engineering, a basic part on the chosen application context, and a series of specialized in-depth courses.
The first year includes compulsory characterizing courses on core disciplines useful for all pathways and optional characterizing courses focused on enabling technologies for both Industry 4.0/5.0 and the digital transition in medicine. These disciplines are related to robotic systems, embedded and IoT systems, and visual computing and artificial intelligence techniques.
Depending on the path chosen, the first-year activities also include related activities in industrial engineering and management to provide knowledge related to modeling, design. management and monitoring of production facilities, or in biomedical engineering to provide specific skills on biomedical data and protocols for their management and processing.
During the second year, students will be able to choose a series of related specialized activities related to the type of course they have taken in order to obtain the mathematical/informatics skills useful for completing the training related to their professional profile, i.e., engineer specializing in industrial information systems or engineer specializing in personal care systems.
Examples of specific content that will be contained in the courses are:
Modeling, specification and verification of industrial and medical/diagnostic IoT systems
Modeling, specification and verification of industrial and medical/diagnostic robotic systems.
Specification and analysis of cyber-physical components
Design of control architectures
Analysis of computing resources
Techniques for security and certification
Modeling and digital manufacturing processes
Sensors, and computational vision
Advanced diagnostics from medical sensors
Artificial intelligence and neural networks
Advanced human-machine and human-robot interaction techniques
Telemedicine
Virtual and augmented reality and medical and industrial applications
On these technological areas, the Department of Engineering for Innovation Medicine can count on a faculty with state-of-the-art knowledge and skills, and the multidisciplinary nature of the department ensures that these skills can also be applied in medical and hospital settings.
Students can also take advantage of the presence of specific laboratories and in-house and corporate internships.
For advanced training on industrial topics, one will be able to take advantage of the Industrial Computer Engineering lab (ICE). It has space and a teaching production line equipped with state-of-the-art equipment (robots, 3D printers, control systems, warehouse, etc.) on which students will carry out laboratory activities.
The resulting course will enable the student to acquire sufficient skills related to the five learning areas on which the educational objectives of the course are defined: mathematical-modeling area, engineering area, algorithmic area, economic-management area, and biomedical area.
- Degree type Corsi di laurea Magistrale
- Duration 2 years
- Part-time Study option available Yes
- Admissions Subject to entry requirements
- Degree class LM-32
- S.T.E.M. course Yes
- Ammesso al progetto PA 110 e lode Yes
- Administrative headquarters verona
- Locations for lessons and exams Map of the Locations
- Language English
Obiettivo del corso di laurea in Computer Engineering for Intelligent Systems è fornire agli studenti conoscenze e abilità tipiche dell'ingegneria dell'informazione per permettere loro di identificare, formulare, analizzare e risolvere problemi legati alla progettazione, all'integrazione e alla gestione di sistemi complessi, in particolare quelli legati alla manifattura ed alla cura della persona.
Il corso si propone di formare laureati che abbinino competenze avanzate in una serie di tecnologie abilitanti dell'ingegneria informatica, come robotica industriale, sistemi ciberfisici, interazione uomo-macchina, visual computing, big data e digital design, con competenze legate al dominio dell'applicazione, per ottimizzare l'uso della tecnologia dell'informazione nell'ambiente industriale per automatizzare i processi di produzione o per sviluppare nuove applicazioni per la cura delle persone e lavorare alla transizione digitale in medicina.
Percorso formativo
Il percorso formativo comprenderà una parte di formazione di base, che approfondisce e amplia le competenze acquisite alla triennale in ambito informatico ed ingegneristico, una parte di base sul contesto applicativo scelto, ed una serie di approfondimenti specialistici.
Il primo anno prevede corsi caratterizzanti obbligatori su discipline fondamentali utili a tutti i percorsi e corsi caratterizzanti a scelta focalizzati su tecnologie abilitanti sia per Industria 4.0/5.0, sia per la transizione digitale in medicina. Queste discipline sono legate ai sistemi robotici, ai sistemi embedded e IoT e alle tecniche di visual computing e intelligenza artificiale.
A seconda del percorso scelto, le attività del primo anno prevedono inoltre attività affini di ambito ingegneristico industriale e gestionale, per fornire conoscenze relative alla modellazione, progettazione. gestione e monitoraggio di impianti produttivi, oppure nell'ambito dell'ingegneria biomedica per fornire competenze specifiche sui dati biomedicali e sui protocolli per la loro gestione e processamento.
Nel corso del secondo anno gli studenti potranno scegliere una serie di attività specialistiche affini legate al tipo di percorso intrapreso, per ottenere le competenze matematico/informatiche utili per completare la formazione relativa al proprio profilo professionale, cioè ingegnere specializzato in sistemi informatici industriali o ingegnere specializzato in sistemi per la cura della persona.
Esempi di contenuti specifici che saranno contenuti nei corsi sono:
Modellazione, specifica e verifica dei sistemi IoT industriali e medicali/diagnostici
Modellazione, specifica e verifica di sistemi robotici industriali e medicali/diagnostici.
Specifica e analisi dei componenti ciberfisici
Progettazione di architetture di controllo
Analisi di risorse di calcolo
Tecniche per la sicurezza e per la certificazione
Modellazione e processi di digital manufacturing
Sensori, e visione computazionale
Diagnostica avanzata da sensori medici
Intelligenza artificiale e reti neurali
Tecniche avanzate di interazione uomo-macchina e uomo-robot
Telemedicina
Realtà virtuale ed aumentata ed applicazioni mediche e industriali
Su questi ambiti tecnologici il Dipartimento di Ingegneria per la Medicina di Innovazione può contare su un corpo docente con conoscenze e competenze allo stato dell'arte e la natura multidisciplinare del Dipartimento garantisce la possibilità di applicare tali competenze anche in ambito medico ed ospedaliero.
Gli studenti potranno anche sfruttare la presenza di laboratori specifici e tirocini interni e aziendali.
Per la formazione avanzata sui temi industriali ci si potrà avvalere del laboratorio ICE (Industrial Computer Engineering lab). Esso è dotato di spazi e di una linea di produzione didattica equipaggiata con attrezzature allo stato dell'arte (robot, stampanti 3D, sistemi di controllo, magazzino, ecc.) su cui gli studenti svolgeranno attività laboratoriali.
Il percorso risultante consentirà allo studente di acquisire competenze sufficienti relative alle cinque aree di apprendimento su cui si definiscono gli obiettivi formativi del corso: area matematico-modellistica, area ingegneristica, area algoritmica, area economico-gestionale, area biomedica.
INDUSTRIAL COMPUTER SYSTEM ENGINEER
Funzione in un contesto di lavoro e competenze
Funzioni:
Progettazione, integrazione e gestione di sistemi informatizzati industriali, gestione ed analisi dei dati relativi a tali sistemi ed alle componenti che li caratterizzano (infrastrutture di rete, sensori multimodali, architetture di controllo e robotiche, risorse computazionali, sistemi IoT, interfacce utente).
Competenze:
Capacità di applicare le tecnologie impiegate nella transizione digitale dell’industria come sistemi embedded e IoT, architetture di rete, sistemi di visione, machine learning, robotica, data management, privacy e sicurezza dei dati, tecniche di visualizzazione
Modellazione, specifica e verifica di sistemi IoT industriali, di sistemi robotici e cyberfisici; conoscenza dei processi di produzione e dei protocolli di certificazione e sicurezza.
Capacità di utilizzare tecnologie informatiche per la manutenzione predittiva, per il monitoraggio della qualità; per la garanzia della sicurezza dei dati e della privacy.
Capacità di affrontare e analizzare problemi complessi e di coordinare lo sviluppo di sistemi informatici per la loro soluzione; conoscenza delle metodologie di indagine e capacità di saperle applicare nella conduzione di un gruppo di lavoro, in situazioni concrete, con appropriata conoscenza degli strumenti matematici e fisici di supporto alle competenze informatiche ed ingegneristiche.
Sbocchi occupazionali
Aziende che richiedono progettisti e integratori di sistemi informatizzati e dispositivi digitali per l’industria o analisti di dati prodotti da tali sistemi. Consulenza per l’ottimizzazione di processi produttivi, l’utilizzo di tecnologie di intelligenza artificiale nella catena produttiva.
HEALTHCARE COMPUTER SYSTEM ENGINEER
Funzione in un contesto di lavoro e competenze
Funzioni:
Progettazione, integrazione e gestione di sistemi per il monitoraggio e la cura della persona, la diagnosi per immagini, la telemedicina.
Competenze:
Capacità di applicare le tecnologie impiegate nella transizione digitale delle metodologie di diagnosi e terapia, come sistemi embedded e IoT, sensori multimodali, architetture di rete, imaging digitale e sua elaborazione, machine learning, robotica chirurgica, data management, privacy e sicurezza dei dati, tecniche di visualizzazione, realtà virtuale ed aumentata.
Modellazione, specifica e validazione di sistemi di diagnosi informatizzata, di apparecchiature di imaging, di sistemi di telemedicina, di sistemi intelligenti per la riabilitazione, conoscenza degli specifici protocolli di certificazione e sicurezza.
Capacità di affrontare e analizzare problemi complessi e di coordinare lo sviluppo di sistemi informatici per la loro soluzione; conoscenza delle metodologie di indagine e capacità di saperle applicare nella conduzione di un gruppo di lavoro, in situazioni concrete, con appropriata conoscenza degli strumenti matematici e fisici di supporto alle competenze informatiche ed ingegneristiche.
Sbocchi occupazionali
Aziende che richiedono progettisti e integratori di sistemi informatizzati per la diagnostica, la cura medica, la riabilitazione. Aziende e centri medici e diagnostici che richiedono analisti di dati prodotti da tali sistemi.
