Università degli Studi di Roma "Tor Vergata"

OBIETTIVI FORMATIVI:
Il corso ha lo scopo di fornire una comprensione dei meccanismi di corrosione, dei metodi usati nel controllo e nella prevenzione della corrosione e di mettere in evidenza le correlazioni fra la morfologia dei fenomeni di corrosione, l'insieme di tutti i parametri che concorrono a creare le condizioni aggressive e i meccanismi delle reazioni chimiche ed elettrochimiche coinvolte nell’innesco, nella propagazione della corrosione e nella sua inibizione e controllo.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Gli studenti devono dimostrare conoscenze e capacità di comprensione che estendono e/o rafforzano quelle tipicamente associate al primo ciclo e consentono di elaborare e/o applicare idee originali, spesso in un contesto di ricerca

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Gli studenti devono dimostrare di applicare le loro conoscenze, la capacità di comprensione e abilità nel risolvere problemi a tematiche nuove o non familiari, inserite in contesti più ampi (o interdisciplinari) connessi al proprio settore relativo all'interazione materiali-ambiente.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Gli studenti devono avere la capacità di integrare le conoscenze e gestire la complessità, nonché di formulare giudizi sulla base di informazioni limitate o incomplete, includendo la riflessione sulle responsabilità sociali e etiche collegate all’applicazione delle loro conoscenze e dei loro giudizi.

ABILITÀ COMUNICATIVE:
Gli studenti devono saper comunicare in modo chiaro e privo di ambiguità le loro conclusioni, nonché le conoscenze a esso sottese, a interlocutori specialisti e non specialisti.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Gli studenti devono aver sviluppato capacità di apprendimento che consentano loro di continuare a studiare in modo auto-diretto e autonomo.

OBIETTIVI FORMATIVI:
Gli obiettivi formativi del corso di MPI sono concentrati sull’acquisizione delle nozioni necessarie allo sviluppo di materiali avanzati, sostenibili, multifunzionali e smart materials, nello scenario di Industria 4.0 e al relativo trasferimento tencologico. Si presenteranno nozioni di scienza dei materiali compositi, nanocompositi, elastomeri, rivestimenti e relativi metodi di produzione. Gli studenti, al termine del corso, dovranno essere in grado di : 1.conoscere i concetti fondamentali della scienza dei materiali avanzata (compatibilità, funzionalizzazione, bagnabilità ecc.), 2. Essere in grado di comunicare efficacemente le conoscenze e abilità acquisite, 3. Sviluppare il proprio potenziale attraverso lo studio della disciplina, 4. Impiegare le abilità acquisite per stabilire connessioni e correlazioni con le altre discipline 5. Sviluppare creatività, curiositò scientifica e passione per lo studio e per la disciplina.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Il corso non solo si prefigge lo scopo di fornire agli studenti le nozioni relative scienza e tecnologia dei materiali avanzati, ma anche di stimolare la loro capacità di elaborazione critica e di correlazione tra i dati e le informazioni acquisite, attraverso la risoluzione di problemi di natura pratica, appositamente preparati dalla docente. Per questo il corso verrà articolato prevedendo sia lezioni teoriche, che esercitazioni (sia numeriche che pratiche e di laboratorio). Il pensiero critico verrà indirizzato alle abilità di filtrare e prioritizzare le informazioni acquisite, allo scopo di impiegarle nei processi di scelta decisionale nella risoluzione dei problemi pratici e di consolidare una conoscenza duratura della materia.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Il corso prevede la sistematica applicazione delle conoscenze acquisite attraverso la risoluzione di problemi industriali complessi, relativi alla formulazione e produzione di innovativi materiali e al loro trasferimento tecnologico, attraverso lo svilgimento di esercitazioni in aula e ove possibile in laboratorio, sperimentazioni con l'utilizzo di strumenti informatici e attività di progetto (ivi inclusa quella relativa alla tesi di laurea magistrale, per gli studenti che lo richiederanno). Le attività pratiche e esercitazioni stimoleranno gli studenti all’impiego di nozioni di diverse discipline, in un’ottica di integrazione delle conoscenze, in similitudine con quanto avverrà in maniera più complessa nella reale vita lavorativa.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Lo sviluppo del pensiero critico è uno degli obiettivi fondanti del corso, a cui si tenderà attraverso il ragiungimento delle seguenti competenze: 1. Identificazione delle problematiche/argomenti più importanti nell’ambito di una tematica e raccolta delle relative informazioni essenziali, 2. Valutazione ed elaborazione di strategie per considerare possibili multiple soluzioni ad un problema (thinking outside the box) 3. Impiegare diversi percorsi logici, ragionamenti e argomentazioni per analizzare e mettere in sintesi le informazioni acquisite e creare connessioni, 4. Riflettere sul percorso di formazione, discutere in maniera critica le nozioni e applicare quanto imparato sia della disciplina, sia del metodo.

ABILITA’ COMUNICATIVE
Le abilità comunicative comprendono l’abilità di porsi in uno stato di ascolto attivo e riflessivo rispetto agli argomenti proposti dal docente o da altre fonti e di confrontarsi, condividendo e comunicando le proprie idee e convinzioni. La scelta del metodo e del codice di comunicazione in funzione dei concetti da comunicare, dell’audience verso cui ci si rivolge e dello scopo della comunicazione (informatica, istruttiva, motivazionale, persuasiva, ecc.), sono altre abilità che si intende sviluppare. Lo studente dovrà essere in grado di trasmettere il proprio pensiero efficacemente, sia in forma scritta che orale. Durante il corso si prevedono sessioni di dibattito (sia individuali che di gruppo), discussione e presentazioni individuali asu alcune selezionate tematiche. Particolare attenzione verrà posta allo sviluppo delle abilità comunicative dei ragazzi che dovranno presentare il proprio elaborato di tesi.

CAPACITA’ DI APPRENDIMENTO
Gli studenti, dovranno anche essere in grado di leggere autonomamente testi scientifici, discernendone le fonti di provenienza, e dovranno imparare a impiegare e integrare nozioni provenienti da più fonti. Sarà fortemente scoraggiata la tendenza degli studenti a limitare la propria conoscenza a quanto riportato nelle slides/dispense del corso. In particolare si indirizzeranno, affiancandoli, gli studenti verso uno studio autonomo, per esempio stimolandoli a comprendere i concetti più complessi attraverso lo studio di più testi, nei quali il medesimo argomento è trattato da diversi punti di vista.

OBIETTIVI FORMATIVI:
L’'insegnamento si propone di fornire agli studenti le nozioni fondamentali per la costruzione dei prototipi virtuali con particolare riferimento alla modellazione geometrica e alle analisi dei costi di fabbricazione assistita dal calcolatore. Lo scopo è anche quello di fornire agli studenti competenze avanzate per l'impiego di applicativi software commerciali per l'ausilio nella costruzione dei prototipi virtuali.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Come corso specializzante, si richiede che gli studenti siano in grado di comprendere i contenuti del corso per saperli applicare ai casi pratici.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Come comprensione e applicazione delle conoscenze si chiede di lavorare ad un progetto di gruppo come specchio di verifica. Il progetto mima ciò che accade nelle realtà applicative industriali.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Nello sviluppo del progetto si chiede agli studenti di maturare uno spirito critico, prendere decisioni e giustificarle, stimolando l'autonomia di giudizio e la maturità tecnica.
ABILITÀ COMUNICATIVE:
La costruzione dei prototipi virtuali richiede lo sviluppo delle capacità espressive del linguaggio tecnico, inclusa la nomenclatura di componenti e sistemi.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
La capacità di apprendimento viene stimolata nella comprensione del funzionamento e della morfologia di un sistema meccanico complesso (es. motore a combustione interna, elettrodomestico, macchinario) che dovrà poi essere riprodotto come prototipo virtuale nel progetto di gruppo. Lo studio di un tale sistema, sotto la guida del docente, stimola la capacità di apprendimento.

OBIETTIVI FORMATIVI:
L’'insegnamento si propone di fornire agli studenti le nozioni fondamentali per la costruzione dei prototipi virtuali con particolare riferimento alla modellazione geometrica e alle simulazioni cineto-dinamiche. Lo scopo è anche quello di fornire agli studenti competenze avanzate per l'impiego di applicativi software commerciali per l'ausilio nella costruzione dei prototipi virtuali.
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Come corso specializzante, si richiede che gli studenti siano in grado di comprendere i contenuti del corso per saperli applicare ai casi pratici.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Come comprensione e applicazione delle conoscenze si chiede di lavorare ad un progetto di gruppo come specchio di verifica. Il progetto mima ciò che accade nelle realtà applicative industriali.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Nello sviluppo del progetto si chiede agli studenti di maturare uno spirito critico, prendere decisioni e giustificarle, stimolando l'autonomia di giudizio e la maturità tecnica.
ABILITÀ COMUNICATIVE:
La costruzione dei prototipi virtuali richiede lo sviluppo delle capacità espressive del linguaggio tecnico, inclusa la nomenclatura di componenti e sistemi.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
La capacità di apprendimento viene stimolata nella comprensione del funzionamento e della morfologia di un sistema meccanico complesso (es. motore a combustione interna, elettrodomestico, macchinario) che dovrà poi essere riprodotto come prototipo virtuale nel progetto di gruppo. Lo studio di un tale sistema, sotto la guida del docente, stimola la capacità di apprendimento.

OBIETTIVI FORMATIVI:
Il corso è volto a sviluppare la conoscenza dei metodi di produzione tipici dell'industria meccanica. Nel corso vengono descritti i materiali (metalli, polimeri, ceramici e compositi) e le loro caratterizzazioni, i processi di deformazione plastica dei metalli ( la forgiatura, lo stampaggio, l'estrusione, la trafilatura e la laminazione), la solidificazione dei metalli e le tecniche di fonderia e, infine, i processi di asportazione del materiale, analizzando le relazioni tra loro e le esigenze del prodotto (i. e. prestazioni e costi).
La conoscenza dei processi produttivi utilizzati dall'industria è necessaria in quanto lo studente deve essere capace di: - scegliere le tecnologie di processo, - scegliere e, se necessario, collaborare nella progettazione dei mezzi di produzione; - preparazione del ciclo di fabbricazione del pezzo, sia in metallo che in materiali polimerici.
Alla fine del corso lo studente deve: - conoscere le relazioni tra materiali e processi; - conoscere le tecniche di fabbricazione; - conoscere le variabili di processo

OBIETTIVI FORMATIVI:
Il corso, che si articola su lezioni, esercitazioni e visite in laboratori ed aziende, si pone come obiettivo l'inquadramento delle tecnologie nel contesto produttivo dell’Industria 4.0.
Al termine del corso lo studente avrà acquisito le competenze relative ai seguenti aspetti: gestione delle principali tecnologie di Manifattura Additiva e delle tecniche di Lavorazione Laser; loro valutazione tecnico-economica; aspetti progettuali di base.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Conoscenza delle diverse tipologie di Manifattura Additiva e delle tecniche di Lavorazione Laser e dei relativi ambiti di applicazione.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Conoscenza delle principali problematiche dei diversi processi di Manifattura Additiva con la relativa individuazione delle relazioni materiale-prodotto

AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Previsione del comportamento in funzione delle tecniche di fabbricazione utilizzata

ABILITÀ COMUNICATIVE:
Dimensionamento di massima di un componente

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Condizione di successo nell’'apprendimento è la capacità di ricostruire in modo autonomo, senza ripetizioni mnemoniche, le nozioni di base dei diversi processi produttivi di componenti meccanici

• OBIETTIVI FORMATIVI:
• CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
• CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
• AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
• ABILITÀ COMUNICATIVE:
• CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Il Corso ha l’obbiettivo di fornire i fondamenti dei formalismi, metodologie e tecnologie per la gestione dei Dati, con una particolare enfasi per gli standard industriali legate alle Basi di Dati Relazionali, per studenti della specialistica dell’indirizzo di Data Analytics. Nel Corso vengono anche introdotte le prassi principali in ambito industriale, relative ai linguaggi di progettazione (ER) e definizione dei dati (ER, SQL) sino agli standard di progettazione applicativa in ambito Web, come JDBC e PHP. Tra gli argomenti avanzati si presentano i limiti formali delle Basi di Dati relazionali e si introducono le nozioni di base sui sistemi basati su conoscenza. Si introducono le evoluzioni sulle tecnologie non relazionali (noSQL) utilizzate negli scenari di Big Data Analytics e gli elementi di base del Data Mining. Infine si passano in rassegna le tendenze principali della evoluzione del Data Management nell’impresa, cioè il Data Warehousing ed il Data Mining.
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per comprendere la progettazione dei modelli logici dei dati e il loro impatto nello sviluppo delle applicazioni (*conoscenza e capacità di comprensione*). In particolare, lo studente avrà avuto modo di apprendere gli strumenti e le tecnologie per progettare basi di dati di media complessità negli scenari di applicazione industriale delle basi di dati relazionali (*capacità di applicare conoscenza e comprensione*). Il riferimento a contesti applicativi e la necessità di individuare gli elementi essenziali delle informazioni presenti nei dati e la capacità di progettarne le opportune interrelazioni nella analisi di un dominio applicativo o di un processo di business realizzano una forte *autonomia di giudizio* nello studente, che è un obbiettivo rilevante del Corso. Osserviamo che la analisi richiesta nella progettazione logica dei dati agisce su documentazione tecnica (requisiti) o su dati di fonti aperte (ad es. pagine Web) che corrispondono a dati tipici della comunicazione organizzativa o mediatica. Queste competenze dunque stimolano in modo sistematico le *abilità comunicative* dello studente e le capacità di agire in modo consistente da consumatore o produttore di informazione mediata dalla tecnologia. La *capacità di apprendimento* in questo Corso è dunque stimolata in modo significativo sia nei processi interpretativi che nei processi di progettazione, entrambi, pur agenti su testi liberi, orientati alla creazione di una versione formalizzata delle informazioni e conoscenze dei domini di business considerati.

Obiettivi formativi e risultati di apprendimento attesi
• OBIETTIVI FORMATIVI:
• CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
• CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
• AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
• ABILITÀ COMUNICATIVE:
• CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Lo studente è atteso apprendere i fondamenti, i paradigmi logico-matematici, le tecnologie e le principali applicazioni della disciplina nota come Intelligenza Artificiale, dedicata alla automazione dei comportamenti intelligenti dell’uomo attraverso la algoritmica dei sistemi software. Il Corso produce una panoramica completa dell’area fornendo alcuni approfondimenti su problemi e soluzioni efficienti della IA nelle applicazioni moderne del software.
Ad alcuni richiami ai fondamenti di algebra e di logica, il Corso associa una introduzione alle tecnologie di programmazione che sono alla base dei sistemi basati su conoscenza.
Al termine del corso, lo studente avrà acquisito le competenze necessarie per comprendere la progettazione di sistemi intelligenti in applicazioni moderne, ad esempio Web, incluse le tecnologie di ragionamento, di apprendimento e di pianificazione, che sono centrali nello sviluppo di sistemi software intelligenti ed autonomi (*conoscenza e capacità di comprensione*). In particolare, lo studente avrà avuto modo di apprendere gli strumenti e le tecnologie per progettare tali sistemi secondo lo svolgimento di esercizi e piccoli di progetti su processi intelligenti di media complessità (*capacità di applicare conoscenza e comprensione*). Il Corso fa riferimento a problemi algoritmici molto complessi tipici della intelligenza dell’uomo (ad es. il riconoscimento e la classificazione dei fenomeni semantici nell’agire linguistico) e richiede la individuazione degli elementi essenziali di tali processi, mirando a realizzare una forte *autonomia di giudizio* nello studente, obbiettivo rilevante del Corso. Osserviamo che la analisi richiesta nella progettazione logica dei workflow intelligenti coinvolti dal Corso corrisponde ad un processo molto complesso e stimola la capacità di interpretazione dei comportamenti e dei dati, amplificando dunque in modo sistematico le *abilità comunicative* dello studente. La *capacità di apprendimento* in questo Corso è dunque stimolata in modo significativo sia nei processi interpretativi che nei processi di progettazione: i flussi algoritmici avanzati presentati variano infatti da applicazioni ad algoritmica complessa (ad esempio problemi di ragionamento logico per la pianificazione) a metodi guidati dai dati (Machine Learning) e consentono allo studente metodi critici ed analitici in fronti molto diversi ed ugualmente importanti delle moderne ICTs.

OBIETTIVI FORMATIVI:

Il corso si propone di introdurre lo studente agli scopi, alle principali problematiche e ai principali modelli simbolici dell'elaborarazione del linguaggio naturale.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:

Lo studente conoscerà le principali tematiche dell'elaborazione del linguaggio naturale.

CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:

Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di implementare un modello di elaborazione del linguaggio.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO:

Le lezioni sono organizzate di modo da permettere allo studente di valutare le informazioni presenti nella rete. Questo è necessario per permettere loro di scegliere nel mare magum della rete le informazioni che sono utili per trovare soluzioni ai problemi dati.


ABILITÀ COMUNICATIVE:

Allo studente viene richiesto di presentare alcuni argomenti durante le lezioni al fine di affinare la sua arte oratoria. Inoltre, l'esame prevede una presentazione orale davanti agli altri studenti.

CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:

Nel corso puntiamo molto sulla capacità di selezione delle informazioni come principale capacità di apprendimento.

OBIETTIVI FORMATIVI:
L'insegnamento ha l'obiettivo di fornire agli studenti una serie di strumenti teorici e applicativi per la raccolta, l'analisi statistica e la visualizzazione di dati provenienti dai principali Social Media (Facebook, Twitter, Whatapps, Instagram, Linkedin)
CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE:
Durante il corso, lo studente impara a pianificare un'indagine statistica sui principali Social Media, raccogliere i dati, strutturati e non strutturati, organizzarli in archivi trattabili dal punto di vista statistico, ad analizzarli utilizzando alcune tecniche di Machine Learning, Data Mining e Text Mining.
CAPACITÀ DI APPLICARE CONOSCENZA E COMPRENSIONE:
Lo studente applica metodi e procedure descritte a lezione, individuando le più idonee ad analizzare e interpretare i fenomeni osservati.
AUTONOMIA DI GIUDIZIO:
Lo studente deve saper motivare gli strumenti di analisi utilizzati, valutarne la correttezza, l’'efficacia, la coerenza e la completezza. Saper integrare e fornire collegamenti fra fonti e metodi.
ABILITÀ COMUNICATIVE:
Lo studente deve saper illustrare (in modo sia sintetico sia analitico…)il fenomeno statistico oggetto di studio, utilizzando un linguaggio tecnico,mediante la predisposizione di presentazioni e di report tecnici.
CAPACITÀ DI APPRENDIMENTO:
Lo studente deve applicare correttamente i principi del ragionamento e adottare le giuste decisioni riguardo alle possibili metodologie di analisi, essere in grado di stabilire possibili correlazioni tra metodi diversi, saper applicare e leggere una diagnostica per la scelta dei modelli di analisi.