Descrizione
Il Corso di Studio intende formare esperti in settori di grande attualità e in forte espansione nella classe dell'Ingegneria Informatica, quali quelli della elaborazione ed estrazione di informazione da grandi moli di dati (Big Data e Data Science), e degli strumenti e tecnologie per la Robotica Avanzata, sia per applicazioni industriali, sia per contesti civili e di servizio, nei quali si inquadrano figure professionali tra le più ricercate nell'odierno mercato del lavoro. I programmi dei vari insegnamenti sono stati recentemente aggiornati e ampliati con contenuti moderni sull'intelligenza artificiale, anche in relazione alle infrastrutture software basate sull'uso di Large Language Model.
Alcuni degli obiettivi qualificanti del Corso di Studio sono:
- progettazione e gestione di sistemi e servizi informatici complessi, anche in ambito big data;
- progettazione di sistemi data-driven e data-intensive, anche basati su moderni modelli di intelligenza artificiale;
- progettazione e applicazione di tecnologie e servizi per la virtualizzazione e il cloud computing;
- gestione dei principali aspetti di sicurezza informatica e sicurezza dei dati;
- analisi di grandi moli di dati e progettazione di modelli predittivi in diversi domini applicativi di tipo socio-economico, politico e industriale;
- progettazione e applicazione di tecniche di visualizzazione per la presentazione e l'analisi interattiva di dati complessi;
- progettazione e applicazione di tecniche di deep e reinforcement learning per la visione artificiale;
- progettazione e realizzazione di sistemi robotici autonomi, come i sistemi a guida autonoma (droni e altri veicoli autonomi);
- progettazione e realizzazione di sistemi avanzati di assistenza alla guida;
- progettazione e realizzazione di applicazioni per la gestione e il controllo di sistemi energetici;
- modellazione, analisi, ottimizzazione e simulazione di sistemi dinamici complessi;
- progettazione di sistemi di controllo del moto per robot industriali e mobili;
- progettazione e realizzazione di sistemi per l'automazione industriale e la domotica;
- supporto alla progettazione di sistemi biomedicali e dispositivi medici automatici.
Alcuni insegnamenti del Corso sono erogati in lingua inglese. Inoltre, indipendentemente dalla lingua di erogazione, ogni insegnamento offre materiale didattico in lingua inglese.
Curricula - indirizzi di studio
Il Corso prevede due indirizzi alternativi (curricula). Seleziona il curriculum di interesse per visualizzare i dettagli.
| Primo Anno (2025-2026) | ||
|---|---|---|
| Insegnamento | CFU | Lingua |
| Machine Learning and Data Analysis | 9 | en |
| Internet and Web Programming | 6 | it |
| Intelligent and Secure Networks | 9 | it |
| Information and Estimation Theory | 9 | en |
| Computational Models and Advanced Algorithms | 9 | it |
| Software Engineering and AI-enabled Systems | 9 | it |
| Secondo Anno (2026-2027) | ||
|---|---|---|
| Insegnamento | CFU | Lingua |
| Models and Algorithms for Data Visualization | 9 | en |
| Signal Processing and Optimization for Big Data | 9 | it |
| Artificial Intelligence in Cloud Computing | 9 | it |
| Uno tra i seguenti | ||
| Data Intensive Applications and Big Data | 6 | en |
| Data Security and Blockchain | 6 | it |
| Deep Learning | 6 | en |
| Uno tra i seguenti | ||
| Data Science for Health Systems | 6 | it |
| Deep Learning | 6 | en |
| Scelta Libera | 15 | |
| Idoneità Inglese B2 (*) | 3 | |
| Prova Finale | 12 | |
(*) L'ideoneità della lingua inglese va conseguita presso il CLA (Centro Linguistico di Ateneo).
| Primo Anno (2025-2026) | ||
|---|---|---|
| Insegnamento | CFU | Lingua |
| Machine Learning and Data Analysis | 9 | en |
| Embedded Electronic Systems | 9 | it |
| Uno tra i seguenti | ||
| Digital Signal Processing | 9 | en |
| Intelligent and Secure Networks | 9 | it |
| Machine to Machine Networks | 9 | it |
| Information and Estimation Theory | 9 | en |
| Industrial Robotics | 6 | it |
| Uno tra i seguenti | ||
| Computational Models and Advanced Algorithms | 9 | it |
| Software Engineering and AI-enabled Systems | 9 | it |
| Secondo Anno (2026-2027) | ||
|---|---|---|
| Insegnamento | CFU | Lingua |
| Deep Learning and Robot Perception | 9 | en |
| Autonomous Robotics | 9 | it |
| Nonlinear and Robust Control | 9 | en |
| Uno tra i seguenti | ||
| Data Intensive Applications and Big Data | 6 | en |
| Data Security and Blockchain | 6 | it |
| Internet and Web Programming | 6 | it |
| Uno tra i seguenti | ||
| Signal Processing and Optimization for Big Data | 9 | it |
| Artificial Intelligence in Cloud Computing | 9 | it |
| Scelta Libera | 12 | |
| Idoneità Inglese B2 (*) | 3 | |
| Prova Finale | 12 | |
(*) L'ideoneità della lingua inglese va conseguita presso il CLA (Centro Linguistico di Ateneo).
Accesso al Corso
Immatricolazioni
Le immatricolazioni al Corso con procedura ordinaria sono possibili fino alla fine di febbraio. Dopo tale data, e fino alla fine di aprile, è ancora possibile iscriversi con procedura tardiva. Per maggiori dettagli e per effettuare le immatricolazioni, rivolgersi alla segreteria studenti del Dipartimento di Ingegneria. Consultare anche la pagina di ateneo sulle immatricolazioni per ulteriori informazioni, anche in merito alle agevolazioni su tasse e contributi universitari.
Requisiti di accesso
L'accesso al corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica e Robotica richiede il possesso di una laurea italiana di primo livello, o di una laurea italiana conseguita secondo l’ordinamento previgente il D.M.509/99, o di altro titolo di studio conseguito all'estero riconosciuto idoneo e di durata almeno triennale. L'accesso richiede inoltre il possesso di requisiti curriculari (vedi punto a) e di una adeguata preparazione personale (vedi punto b) circa i metodi e i contenuti generali nelle discipline scientifiche di base e nelle discipline dell'ingegneria caratterizzanti per la classe di laurea LM-32.
a) requisiti curriculari - possesso di almeno 85 CFU conseguiti complessivamente in settori scientifo-disciplinari: (i) di base della classe L-8; (ii) caratterizzanti della classe L-8, con particolare riferimento agli ambiti Ingegneria Informatica, Ingegneria Elettronica, e Ingegneria delle Telecomunicazioni; (iii) caratterizzanti della classe L-31 (Informatica). Sono conteggiati solo i CFU acquisiti con specifiche verifiche di profitto in percorsi universitari e sono esclusi i CFU acquisiti in base a valutazioni di conoscenze e abilità professionali certificate. In caso di studente con titolo di studio conseguito all'estero riconosciuto idoneo, o in caso di possessori di laurea secondo l'ordinamento previgente il D.M.509/99, i requisiti curriculari verranno valutati da una apposita commissione sulla base della certificazione del percorso formativo svolto per il conseguimento del titolo di studio. Lo studente che non ha i requisiti curriculari può essere ammesso al corso di laurea magistrale in Ingegneria Informatica e Robotica previo recupero dei crediti formativi attraverso uno specifico percorso didattico concordato con il corso di laurea.
Nota: I requisiti curriculari sono automaticamente soddisfatti da chi possiede una laurea di primo livello nella classe L-8 o nella classe L-31.
b) preparazione personale - votazione media pesata di almeno 21/30, conseguita in almeno 50 CFU nei settori scientifico-disciplinari del punto precedente. Per i candidati che non superano la soglia stabilita, il CdS predispone una prova di verifica della preparazione personale. In caso di studente con titolo di studio conseguito all'estero riconosciuto idoneo, o in caso di possessori di laurea secondo l'ordinamento previgente il D.M.509/99, la preparazione personale sarà valutata dalla commissione di cui al comma a) sulla base del curriculum dello studente e della certificazione delle votazioni riportate.
c) Qualora il criterio b) non sia verificato, lo studente deve superare una prova per la valutazione dell'adeguatezza della preparazione personale. Tale prova di valutazione si terrà prima dell’inizio delle attività didattiche, in una data definita dal corso di studio, eventualmente concordata con lo studente interessato all’iscrizione. La prova potrà essere di tipo scritto, con domande a risposta multipla, di tipo orale, o una combinazione delle due. Le prove verteranno sui contenuti degli insegnamenti tipici dei corsi di laurea triennale nella classe L-8 e, in particolare, nei settori scientifico-disciplinari di cui al punto a) per i quali il curriculum dello studente evidenzi una maggiore criticità, sia in termini di CFU che di associata votazione. Alla prova orale sarà possibile anche verificare la capacità di risoluzione di problemi elementari a risposta aperta.
d) Il Consiglio di Corso di Studio potrà predisporre attività didattiche di recupero finalizzate al raggiungimento dei requisiti per l’accesso.
e) In casi particolari, il Consiglio di Corso di Studio potrà prevedere, per coloro che soddisfano i requisiti di accesso, percorsi dipendenti dai requisiti curriculari soddisfatti e/o dal risultato della verifica della personale preparazione. Tali percorsi consentiranno comunque il conseguimento della laurea magistrale con 120 CFU, senza attività formative aggiuntive.
Ulteriori dettagli sui settori scientifico-disciplinari di cui al punto a) sono definiti nel Regolamento Didattico.
Risorse per gli studenti
Di seguito vengono riportati alcuni collegamenti a informazioni utili per gli studenti del Corso (selezionare la voce per vedere le informazioni).
Regolamento didattico e piano di studio
Il Regolamento didattico è un documento ufficiale che definisce la normativa del corso di laurea. All'interno del Regolamento è anche riportata l'offerta formativa, ossia il piano di studio (anche detto Manifesto degli studi). Lo studente interessato alla consultazione del solo piano di studio, troverà di seguito un link dedicato. Tutti i collegamenti fanno riferimento all'offerta 2024/25. I documenti aggiornati all'offerta 2025/26 saranno disponibili entro il 31 maggio 2025. Il piano di studio dell'offerta 2025/26 coinciderà tuttavia con quello già riportato nella sezione Curricula di questa pagina.
Lezioni ed esami
Di seguito vengono riportati i link ai calendari delle lezioni e degli esami.
Calendario delle lezioni - I semestre
Tirocini
Il Corso di laurea prevede che lo studente del secondo anno possa svolgere un tirocinio aziendale o presso un laboratorio dell'ateneo, per acquisire utili competenze in ambito lavorativo. Il Dipartimento di Ingegneria è convenzionato con oltre 160 aziende, presso le quali lo studente può svolgere un tirocinio o un'attività di tesi. La lista comprende piccole, medie o grandi aziende, anche di livello internazionale e con sedi all'estero. Lo studente può svolgere tirocinio nell'ambito della scelta libera del proprio piano di studio. Tutte le informazioni in merito al regolamento di tirocinio, alla modulistica da compilare e alle aziende convenzionate, e all'accesso ai laboratori nel caso di tirocini interni sono disponibili ai link riportati di seguito.
Tesi e calendari di laurea
La tesi di laurea rappresenta un'attività formativa importante per lo studente, ed è svolta sotto la supervisione di un docente relatore e di eventuali correlatori. L'attività di tesi, che può anche essere svolta in ambito aziendale, prevede lo sviluppo di un progetto complesso e la stesura di un elaborato originale. Tutte le informazioni relative alla tesi di laurea, alla domanda di laurea e ai calendari delle sessioni di laurea sono consultabili ai link di seguito riportati.
Mobilità internazionale
Lo studente ha la possibilità di svolgere parte del suo percorso formativo all'estero, anche ai fini del tirocinio o della tesi di laurea. La mobilità internazionale è principalmente supportata dal programma Erasmus+ dell'Unione Europea. Tutte le informazioni sono disponibili al seguente link.
Percorsi e opportunità post-laurea
Dopo il conseguimento del titolo di laurea, lo studente può accedere a master universitari o a corsi di dottorato di ricerca. Può inoltre acquisire l'abilitazione alla libera professione di ingegnere attraverso un apposito esame di stato, oppure fruire dei servizi di job placement per il collocamento nel mondo del lavoro.
Altre informazioni e servizi
I link riportati qui sotto contengono informazioni sui vari servizi del Dipartimento di Ingegneria e dell'Ateneo, tra cui biblioteche, laboratori, sistema di prenotazione aule, servizi per disabilità e DSA, servizi A.Di.S.U., e servizi di trasporto.