Ingegneria Gestionale - Management Engineering

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso di Financial Markets / Analisi dei Mercati Finanziari ha l’obiettivo di fornire agli studenti una
solida comprensione delle logiche che regolano i mercati finanziari moderni, degli strumenti
finanziari più diffusi e delle principali metodologie di valutazione e gestione del rischio. Vengono
affrontati i concetti fondamentali della finanza, inclusi la relazione tempo-valore del denaro, la
relazione rischio-rendimento, la struttura dei tassi di interesse e i modelli per la determinazione dei
prezzi dei titoli azionari e obbligazionari. Il corso mira, inoltre, a sviluppare la capacità di
interpretare e utilizzare gli strumenti derivati per la gestione del rischio finanziario.
OBIETTIVI SPECIFICI
 Conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita dei principi fondamentali della
finanza, dei contratti finanziari e delle dinamiche che caratterizzano i mercati azionari,
obbligazionari e dei derivati. Saranno in grado di comprendere i modelli teorici alla base
della valutazione degli strumenti finanziari e dei rischi ad essi associati.
 Capacità applicative
Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti appresi per valutare strumenti finanziari,
analizzare strutture di tassi di interesse, determinare prezzi di azioni e obbligazioni, e
utilizzare modelli come il CAPM e l’APT per la gestione del portafoglio. Saranno inoltre in
grado di utilizzare strumenti derivati in semplici strategie di copertura.
 Autonomia di giudizio
Il corso favorirà lo sviluppo di una capacità critica nell’analisi delle decisioni finanziarie e
della gestione del rischio. Gli studenti impareranno a valutare la coerenza e l’adeguatezza
degli strumenti e delle strategie finanziarie rispetto a diversi contesti di mercato.
 Abilità di comunicazione
Gli studenti saranno in grado di esprimere con chiarezza concetti tecnici legati alla finanza,
sia in forma scritta che orale, utilizzando un linguaggio appropriato e supportando le proprie
argomentazioni con dati quantitativi e modelli analitici.
 Capacità di apprendere
Il corso stimolerà lo sviluppo di competenze per lo studio autonomo di tematiche finanziarie
avanzate. Gli studenti acquisiranno le basi necessarie per affrontare corsi più specialistici e
per aggiornarsi costantemente nel campo della finanza.

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire allo studente gli strumenti per comprendere e
interpretare le principali tematiche relative alla finanza aziendale e
alle decisioni di investimento e di finanziamento delle imprese. Il
corso è orientato a illustrare e sviluppare le principali metodologie di
valutazione di un progetto d’investimento e le problematiche connesse
al reperimento delle fonti di finanziamento e alla struttura finanziaria
ottimale per un’impresaRisultati di apprendimento attesi:
Al termine del corso lo studente
dovrà essere in grado di conoscere le principali fonti finanziarie di
un’impresa, scegliere la struttura finanziaria ottimale, calcolare il
costo del capitale, scegliere fra progetti alternativi, valutare
un’azienda secondo i principali metodi.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
Il corso intende fornire le basi di conoscenza delle tematiche caratterizzanti la Qualità nella gestione dei processi per le organizzazioni, attraverso la definizione e l'evoluzione storica del concetto (dal Controllo Qualità al Total Quality Management), l'ambito normativo, le metodologie di analisi e miglioramento. In particolare, il corso presenta un focus applicativo sulla mappatura e gestione dei processi e sul Lean Six Sigma.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
Conoscenze: conoscenza approfondita della terminologia e dei concetti di riferimento per la gestione della Qualità, conoscenza dei principi di Lean Manufacturing e conoscenza della metodologia Lean Six Sigma. Abilità: capacità di sviluppare analisi e mappature di processi per la generazione del valore e l’individuazione degli sprechi in ottica Lean, capacità di impostare e sviluppare un progetto secondo i requisiti della metodologia Lean Six Sigma, attraverso l’applicazione di tutte le fasi DMAIC, identificando strumenti adeguati di misura delle prestazioni e definendo obiettivi e programmi di miglioramento.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza dei diversi approcci teorici e
dell’implementazione di casi concreti relativi alle politiche e agli strumenti di gestione delle risorse
umane, approfondendo i relativi processi che accompagnano il ciclo di vita delle persone in
azienda.

OBIETTIVI SPECIFICI
Conoscenza dettagliata dei processi di Reclutamento e Selezione, Formazione, Valutazione delle
performance, del potenziale e delle competenze, Valutazione delle Posizioni, Utilizzo degli
strumenti di valutazione per lo sviluppo e la gestione delle persone, Comunicazione Interna.
Saper mettere in relazione politiche, metodi e strumenti di gestione delle persone in azienda con i
settori industriali, i processi organizzativi e gli indirizzi strategici dell’impresa.
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Gli obiettivi sopra definiti devono essere inquadrati nella comprensione dei fenomeni organizzativi
e relazionali che coinvolgono le Direzioni Risorse Umane ed il Management delle linee tecniche,
che, con specifiche e differenziate responsabilità e competenze, cooperano per un efficace
funzionamento dei processi di gestione e sviluppo delle risorse umane.

CAPACITÀ APPLICATIVE
Capacità di analisi dei fenomeni organizzativi in relazione alla variabile risorse umane nei diversi
contesti di business. Capacità di individuazione delle alternative metodologiche sui processi di
gestione delle Risorse Umane in relazione ai contesti ed agli obiettivi di business.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso allena costantemente gli studenti all’esercizio del pensiero critico attraverso metodologie
didattiche che lo stimolano a esprimere il proprio giudizio sull’efficacia ed efficienza delle diverse
implementazioni dei processi di gestione e sviluppo delle risorse umane. Questo allenamento
avviene attraverso l’analisi di numerosi casi aziendali e testimonianze di manager delle aziende
che sono coinvolti nella didattica.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Gli studenti sono chiamati a sviluppare specifiche competenze di distinzione linguistica, necessarie
per la comprensione profonda di tematiche economiche, organizzative e psicologiche. La
metodologia didattica prevede lo svolgimento di lavori di gruppo sull’analisi dei casi aziendali
studiati e la presentazione in aula dei risultati. Si allenano in questo modo alcune soft skill come il
team working e il pubblic speaking.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
Lo studente svilupperà capacità di trasformare le informazioni grezze in conoscenza personale,
elaborata attraverso l’analisi dei problemi organizzativi affrontati e la condivisione di idee e
valutazioni nel sistema sociale di apprendimento costituito dal gruppo aula. Lo studio del rapporto
complesso tra persone e organizzazioni consentirà agli studenti una maggiore consapevolezza e
comprensione dei propri atteggiamenti e dei propri approcci motivazionali relativamente al mondo
del lavoro.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI. L’insegnamento di intende fornire le basi di conoscenza delle Smart Factories nel contesto di Industry 4.0 che si caratterizza come la Quarta Rivoluzione Industriale attraverso l'analisi dello scenario economico e tecnologico di riferimento, l'identificazione e la classificazione delle aree chiave di intervento e dei processi per l'implementazione della strategia 4.0, la definizione dei modelli organizzativi, l’individuazione delle problematiche progettuali e gestionali.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI. Conoscenze: Conoscenza delle caratteristiche strutturali e di funzionamento delle Smart Factories in un quadro di Industry 4.0. Abilità: Capacità di sviluppare analisi, modellare i problemi e identificare le tecniche migliori per implementare una Smart Production all’interno di una Smart Factory. L’insegnamento, prevedendo la presentazione di un elaborato (predisposto di norma in piccoli gruppi di lavoro autogestiti dagli studenti), si pone inoltre l’obiettivo di promuovere lo sviluppo di capacità di applicare le conoscenze acquisite sviluppando capacità di apprendimento autonomo e lavoro in gruppo, autonomia di giudizio e abilità comunicative.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
ITA
OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito del marketing. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le principali forze dell’ambiente di marketing; il sistema delle informazioni di marketing; i comportamenti d’acquisto dei consumatori e delle imprese; le fasi e gli strumenti per la formulazione e l’implementazione di una strategia di marketing. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di marketing alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali del Marketing. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo del Marketing e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di formulare un piano di marketing, oltre a valutare criticamente le strategie di marketing,

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di marketing. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica del marketing.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti del marketing utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito della Gestione dell’Innovazione. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le forme, i modelli e le fonti dell'innovazione; i conflitti di standard e la definizione del disegno dominante; la scelta del tempo d'ingresso nel mercato; i meccanismi di protezione dell'innovazione; il processo di sviluppo di un nuovo prodotto; l’integrazione della sostenibilità ambientale nella strategia di marketing e nello sviluppo nuovo prodotto. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di innovazione tecnologica alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali della Gestione dell’Innovazione. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo della Gestione dell’Innovazione e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di valutare criticamente le strategie di innovazione tecnologica di un’impresa, oltre a classificare i prodotti in base al loro impatto ambientale.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di innovazione tecnologica. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica della gestione dell’innovazione.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti della gestione dell’innovazione utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e di innovazione tecnologica e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione

Gli studenti acquisiranno una conoscenza avanzata della microstruttura dei mercati finanziari, dei concetti di trading algoritmico e dei fondamenti statistici delle strategie quantitative. Comprenderanno a fondo come tradurre le idee teoriche di trading in logica computazionale utilizzando linguaggi di programmazione come Python ed EasyLanguage.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti teorici per costruire, testare e ottimizzare sistemi di trading automatizzati a livello pratico. Utilizzeranno Python per l'analisi avanzata dei dati, la modellazione statistica e l'integrazione del machine learning, e impiegheranno EasyLanguage per la prototipazione rapida delle strategie, l'integrazione in piattaforma e l'esecuzione a mercato.

Autonomia di giudizio

Gli studenti sono incoraggiati a discutere criticamente in aula strategie di trading quantitativo, anomalie di mercato e modelli algoritmici. Il corso include sessioni pratiche in cui gli studenti applicano le conoscenze acquisite per progettare, testare e valutare modelli di trading empirici. Utilizzando dati di mercato storici e in tempo reale, gli studenti valuteranno criticamente le prestazioni e la robustezza delle loro strategie implementate tramite EasyLanguage e Python, imparando a distinguere tra reale potere predittivo e sovradattamento dei dati (overfitting).

Abilità comunicative

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di illustrare e spiegare la logica algoritmica, le metriche di rischio (es. indice di Sharpe, maximum drawdown) e i punti di forza e di debolezza di varie metodologie di trading a una varietà di interlocutori eterogenei (come investitori, risk manager o sviluppatori software). L'acquisizione di queste abilità è verificata e valutata non solo durante la prova finale, ma anche durante presentazioni di progetti e prove in cui, individualmente o in gruppo, gli studenti sono chiamati a presentare i propri algoritmi di trading e a esporre report completi di backtesting.

Capacità di apprendimento

Gli studenti acquisiscono la capacità di ricercare, progettare e programmare in autonomia sistemi di trading quantitativo utilizzando Python ed EasyLanguage. Gli strumenti forniti dal corso consentono l'analisi di mercati finanziari complessi, permettendo agli studenti di costruire modelli che tengano conto simultaneamente di molteplici fattori di mercato, costi di esecuzione e della rigorosa gestione del rischio inerente al trading algoritmico.

Obiettivi formativi

Obiettivi del Laboratorio

·         Capire ed utilizzare gli strumenti per la gestione dei progetti (in particolare MS Project)

·         Studiare le metodologie di rappresentazione dei processi aziendali

·         Studiare le fasi di un progetto di Business Processi Modeling / Business Process Reengineering

·         Studiare ed applicare la BPMN (Business Process Modeling Notation)

·         Capire quali sono le tecnologie dell’informazione a supporto dei processi aziendali

Risultati apprendimento attesi

·         Imparare a rappresentare un progetto tramite MS Project

·         Capire cos’è un processo aziendale, come si progetta e come si rappresenta

·         Utilizzare la metologia di rappresentazione dei processi BPMN

Obiettivi formativi

Il corso presenta, attraverso un approccio applicativo, un approfondimento sulle problematiche caratteristiche di gestione degli impianti industriali, sia dal punto di vista gestionale – organizzativo che tecnico - operativo. Il corso, in quanto estensione del corso di Gestione degli Impianti Industriali, ne sviluppa uno degli argomenti quali: il rapporto tra il sistema - azienda, il mercato e la supply chain, le metodologie di gestione della produzione e di gestione dei materiali.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI. Conoscenze: Approfondimento e consolidamento delle conoscenze fornite nel corso di Gestione degli Impianti Industriali. Abilità: I risultati di apprendimento attesi comprendono la capacità di sviluppare analisi, modellare i problemi e identificare le tecniche migliori per la risoluzione delle principali problematiche caratteristiche di gestione della produzione, gestione dei materiali, gestione della logistica e della supply chain, attraverso project work ed esperienze pratiche.

Obiettivi formativi

Obiettivo
principale di questo corso è lo sviluppo di competenze digitali per
formare cittadini in grado di usare le tecnologie nella vita di relazione per
accedere sia ai pubblici servizi che a contenuti culturali e di
intrattenimento, per partecipare alla vita comunitaria e per sviluppare un
dialogo politico. Il corso così contribuisce
all’attuazione del piano i2010 dell’Unione Europea “di rafforzamento dell’inclusione sociale attraverso la
riduzione del digital divide per la costruzione di una società per tutti”. Il
corso promuove l’uso dell’ICT anche per contribuire all’attuazione di quanto
previsto dal Codice dell’Amministrazione Digitale italiano in ordine al Diritto all'uso delle tecnologie (art. 3) e alla Disponibilità dei dati delle pubbliche
amministrazioni (art 50 capo V).

Obiettivi formativi

L’obiettivo formativo è quello di fornire all’ingegnere gestionale le basi per comprendere la teoria ed i principi di funzionamento di strumenti innovativi ottici, fototermici, fotoacustici e termografici, e per capire le principali applicazioni con particolare attenzione alle ricadute nel mondo industriale e con un approfondimento economico gestionale.

I contenuti del corso sono organizzati per fornire competenze tecniche scientifiche per poter lavorare nel campo della ricerca applicata, facilitando il collocamento del neo ingegnere nel settore industriale.

Contenuti in breve del corso proposto:

Il corso fornirà le basi teoriche dei sistemi ottici, del laser con le relative applicazioni. Verranno introdotte le tecniche fototermiche, fotoacustiche, radiometriche, e termografiche infrarosse per i controlli nondistruttivi dei materiali, e verranno discusse le numerose applicazioni in campo industriale, ambientale, energetico, ma anche biologico, medico, e nel comparto emergente dell’ agri-food. Verranno effettuate le comparazioni finali fra le tecniche diagnostiche includendo parametri economici gestionali. Il corso si completa con alcune attività sperimentali per la misure con strumenti di laboratorio con le relative analisi dei dati.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di approfondire la progettazione, l'implementazione, l'esecuzione e l'analisi dei risultati di
modelli di simulazione ad eventi discreti. Particolare attenzione verrà dedicata all'uso di pachetti software e linguaggi
specifici per la simulazione ad eventi discreti e il loro eventuale utilizzo in connessione ad un software di ottimizzazione.
Gli studenti verranno direttamente coinvolti nelle attività di laboratorio ed in particolare nella realizzazione di progetti
di studio di casi reali.

Conoscenza e comprensione:
Tecniche per l'implementazione di un modello di simulazione ad eventi discreti. Uso di pacchetti software dedicati alla
simulazione ad eventi discreti e loro eventuale integrazione con software di ottimizzazione.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di effettuare uno studio completo di un problema reale attraverso la simulazione ad eventi discreti,
dall'analisi preliminare dei processi, l'implementazione, fino all'interpretazione dei risultati.

Capacità critiche e di giudizio:
Saper individuare le caratteristiche fondamentali di un processo reale ai fini della costruzione di un modello di
simulazione ad eventi discreti. Saper valutare l'impatto dell'output di una simulazione sul caso reale in analisi.

Capacità comunicative:
Le attività di laboratorio permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere modelli di simulazione
e i loro output.

Capacità di apprendimento:
Le modalità delle attività di laboratorio stimoleranno gli studenti alla realizzazione autonoma di modelli di simulazione,
al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle tecniche apprese nel corso.

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico di queste attività è quello di consentire agli studenti di coordinare le loro conoscenze disciplinari con quelle più specifiche necessarie per l'inserimento futuro nel mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico è quello di consentire allo studente di utilizzare le conoscenze acquisite nel corso di studio e completarle in attività svolte presso una struttura aziendale o industriale o presso un laboratorio di ricerca.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi di questo corso vogliono fornire conoscenze e capacità di comprensione nel campo delle tecnologie di Additive Manufacturing con particolare riguardo ai seguenti aspetti:

- conoscenza delle diverse tecnologie e dei diversi processi fisici e chimici su cui sono basate;

- conoscenza dei metodi di progettazione del modello virtuale e dei metodi di riparazione al fine di ottenere un modello fabbricabile;

- capacità di gestire i diversi processi scegliendo opportunamente parametri e strategie di fabbricazione;

- capacità di pianificare a monte della fabbricazione processi di post processing al fine di rispettare i requisiti progettuali;

- capacità di confrontare diversi processi (additivi e non) al fine di scegliere il processo tecnicamente ed economicamente più adatto alle esigenze specifiche;

- Capacità di applicare le conoscenze acquisite a case study reali;

- Capacità di effettuare un trasferimento tecnologico.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si propone di fornire allo studente una conoscenza integrata degli strumenti fondamentali
per il monitoraggio, il miglioramento e l’innovazione dei processi produttivi. In particolare, l’obiettivo
è comprendere l’utilizzo del controllo statistico di processo (SPC), della pianificazione sperimentale
(DOE) e della valutazione degli impatti ambientali (LCA) come leve strategiche per l’ottimizzazione
della qualità, dell’efficienza e della sostenibilità. Attraverso un approccio teorico-pratico e l’analisi di
casi studio, il corso mira a sviluppare una capacità critica nell’applicazione combinata di questi
strumenti, favorendo una visione sistemica e consapevole dell’innovazione nei contesti
manifatturieri.
OBIETTIVI SPECIFICI – CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso permetterà allo studente di acquisire le logiche e i principi che regolano il monitoraggio
della qualità nei processi produttivi, la progettazione efficiente degli esperimenti per
l’ottimizzazione delle prestazioni e l’approccio sistemico alla sostenibilità. Particolare attenzione
sarà rivolta alla comprensione delle norme tecniche, dei metodi di analisi (es. carte di controllo,
piani fattoriali, analisi degli impatti ambientali) e all’integrazione tra strumenti statistici, sperimentali
e ambientali per supportare decisioni industriali consapevoli.

CAPACITÀ APPLICATIVE
Le conoscenze teoriche acquisite durante il corso, se applicate a casi studio concreti attraverso
esercitazioni con software specializzati (Minitab, openLCA, GaBi), permetteranno allo studente di
progettare carte di controllo, condurre analisi DOE, costruire modelli per valutare l’impatto
ambientale e proporre soluzioni innovative per l’ottimizzazione dei processi.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso stimola lo sviluppo del senso critico attraverso l’analisi comparata di metodologie diverse,
la valutazione delle loro applicazioni e la discussione di scenari reali di produzione. Lo studente
impara a valutare l’affidabilità dei dati, la robustezza dei modelli e l’adeguatezza delle tecniche in
relazione a specifici contesti produttivi.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Al termine del corso lo studente sarà in grado di comunicare efficacemente i risultati delle analisi
statistiche, sperimentali e ambientali a interlocutori anche non specialisti, illustrandone i punti di
forza e di debolezza. Le capacità comunicative verranno esercitate durante discussioni di gruppo e
nella documentazione tecnica relativa ai casi studio.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
Il corso svilupperà la capacità di apprendere in modo autonomo nuove metodologie e strumenti
nell’ambito del controllo e dell’innovazione dei processi, anche in contesti multidisciplinari.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
Il corso intende fornire le basi di conoscenza delle tematiche caratterizzanti la Qualità nella gestione dei processi per le organizzazioni, attraverso la definizione e l'evoluzione storica del concetto (dal Controllo Qualità al Total Quality Management), l'ambito normativo, le metodologie di analisi e miglioramento. In particolare, il corso presenta un focus applicativo sulla mappatura e gestione dei processi e sul Lean Six Sigma.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
Conoscenze: conoscenza approfondita della terminologia e dei concetti di riferimento per la gestione della Qualità, conoscenza dei principi di Lean Manufacturing e conoscenza della metodologia Lean Six Sigma. Abilità: capacità di sviluppare analisi e mappature di processi per la generazione del valore e l’individuazione degli sprechi in ottica Lean, capacità di impostare e sviluppare un progetto secondo i requisiti della metodologia Lean Six Sigma, attraverso l’applicazione di tutte le fasi DMAIC, identificando strumenti adeguati di misura delle prestazioni e definendo obiettivi e programmi di miglioramento.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire le basi di conoscenza necessarie alla progettazione e alla gestione della sicurezza e della manutenzione dei sistemi industriali, intesi quali sistemi di produzione complessi.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si propone di fornire allo studente una conoscenza integrata degli strumenti fondamentali
per il monitoraggio, il miglioramento e l’innovazione dei processi produttivi. In particolare, l’obiettivo
è comprendere l’utilizzo del controllo statistico di processo (SPC), della pianificazione sperimentale
(DOE) e della valutazione degli impatti ambientali (LCA) come leve strategiche per l’ottimizzazione
della qualità, dell’efficienza e della sostenibilità. Attraverso un approccio teorico-pratico e l’analisi di
casi studio, il corso mira a sviluppare una capacità critica nell’applicazione combinata di questi
strumenti, favorendo una visione sistemica e consapevole dell’innovazione nei contesti
manifatturieri.
OBIETTIVI SPECIFICI – CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso permetterà allo studente di acquisire le logiche e i principi che regolano il monitoraggio
della qualità nei processi produttivi, la progettazione efficiente degli esperimenti per
l’ottimizzazione delle prestazioni e l’approccio sistemico alla sostenibilità. Particolare attenzione
sarà rivolta alla comprensione delle norme tecniche, dei metodi di analisi (es. carte di controllo,
piani fattoriali, analisi degli impatti ambientali) e all’integrazione tra strumenti statistici, sperimentali
e ambientali per supportare decisioni industriali consapevoli.

CAPACITÀ APPLICATIVE
Le conoscenze teoriche acquisite durante il corso, se applicate a casi studio concreti attraverso
esercitazioni con software specializzati (Minitab, openLCA, GaBi), permetteranno allo studente di
progettare carte di controllo, condurre analisi DOE, costruire modelli per valutare l’impatto
ambientale e proporre soluzioni innovative per l’ottimizzazione dei processi.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso stimola lo sviluppo del senso critico attraverso l’analisi comparata di metodologie diverse,
la valutazione delle loro applicazioni e la discussione di scenari reali di produzione. Lo studente
impara a valutare l’affidabilità dei dati, la robustezza dei modelli e l’adeguatezza delle tecniche in
relazione a specifici contesti produttivi.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Al termine del corso lo studente sarà in grado di comunicare efficacemente i risultati delle analisi
statistiche, sperimentali e ambientali a interlocutori anche non specialisti, illustrandone i punti di
forza e di debolezza. Le capacità comunicative verranno esercitate durante discussioni di gruppo e
nella documentazione tecnica relativa ai casi studio.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
Il corso svilupperà la capacità di apprendere in modo autonomo nuove metodologie e strumenti
nell’ambito del controllo e dell’innovazione dei processi, anche in contesti multidisciplinari.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi di questo corso vogliono fornire conoscenze e capacità di comprensione nel campo delle tecnologie di Additive Manufacturing con particolare riguardo ai seguenti aspetti:

- conoscenza delle diverse tecnologie e dei diversi processi fisici e chimici su cui sono basate;

- conoscenza dei metodi di progettazione del modello virtuale e dei metodi di riparazione al fine di ottenere un modello fabbricabile;

- capacità di gestire i diversi processi scegliendo opportunamente parametri e strategie di fabbricazione;

- capacità di pianificare a monte della fabbricazione processi di post processing al fine di rispettare i requisiti progettuali;

- capacità di confrontare diversi processi (additivi e non) al fine di scegliere il processo tecnicamente ed economicamente più adatto alle esigenze specifiche;

- Capacità di applicare le conoscenze acquisite a case study reali;

- Capacità di effettuare un trasferimento tecnologico.

Obiettivi formativi

Il corso di Tecnologie Speciali ha come obiettivo la creazione nell'allievo di conoscenze di base sulle principali tecnologie di lavorazione, proprie dei materiali metallici, in uso o di probabile adozione nell'ambito dell'industria manifatturiera. Tale corso si prefigge, inoltre, di fornire casi-studio di tipiche applicazioni industriali su cui analizzare aspetti tecnologici peculiari e limiti al fine di dotare l'allievo di una preparazione tecnico-pratica e di una solida conoscenza di strumenti che gli permettano di comprendere le problematiche tecnologiche, di intervenire apportando delle innovazioni e strutturare in modo logico il proprio modo di operare, sviluppando capacità fortemente richiesta anche dalle aziende.Autonomia di giudizio: Valutare e confrontare le prestazioni attese dall’impiego delle diverse tecnologie di produzione a casi diversi da quelli già familiari, elaborando soluzioni sulla base delle informazioni possedute. Abilità comunicative: Essere in grado di comunicare in modo chiaro le proprie conclusioni su problematiche attinenti argomenti oggetto del corso e su tematiche riguardanti le prestazioni attese dai processi.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
ITA
OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito del marketing. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le principali forze dell’ambiente di marketing; il sistema delle informazioni di marketing; i comportamenti d’acquisto dei consumatori e delle imprese; le fasi e gli strumenti per la formulazione e l’implementazione di una strategia di marketing. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di marketing alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali del Marketing. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo del Marketing e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di formulare un piano di marketing, oltre a valutare criticamente le strategie di marketing,

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di marketing. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica del marketing.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti del marketing utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

- Affrontare i principi metodologici alla base di molte fasi del ciclo di vita dei sistemi informativi, con riferimento non solo agli aspetti tecnologici, ma anche e soprattutto a quelli che richiedono attenzione al contesto organizzativo ed economico
- Arricchire il patrimonio culturale degli studenti, attraverso una serie di contributi monografici o seminariali

Obiettivi formativi

###################
Obiettivi generali:
###################

La corretta gestione dei processi rappresenta un elemento fondamentale per rendere le organizzazioni moderne più efficienti ed efficaci nella
gestione del loro business. A tal scopo, questo corso introduce linguaggi, principi e metodi per la modellazione, l'analisi, l'innovazione ed
il monitoraggio dei processi.

Il corso enfatizza il ruolo della modellazione concettuale (business process modeling) come strumento necessario per comprendere ed analizzare
i processi di interesse in sistemi informativi di varia natura. Gli studenti del corso apprenderanno la modellazione dei processi attraverso
lo standard internazionale BPMN (Business Process Model and Notation).

Il corso si focalizzerà sulla modellazione di processi di singole organizzazioni (orchestrazioni di processo) e processi che coinvolgono
l'interazione fra organizzazioni multiple (coreografie di processo), investigando le tecniche formali necessarie per l'analisi e
l'innovazione di tali processi.

Il corso fornirà inoltre le conoscenze di base per la progettazione, l'implementazione ed il monitoraggio di processi eseguibili con
un sistema informativo aziendale.

Infine, il corso presenterà tecniche e strumenti per l'utilizzo delle recenti tecniche di process mining, che consentono la costruzione
di modelli di processo (la cui struttura non è nota a priori) partendo dai log che memorizzano gli eventi concreti eseguiti dal processo reale.

####################
Obiettivi specifici:
####################

--------------------------
Conoscenza e comprensione:
--------------------------
Al termine del corso gli studenti:
- apprendono i principali metodi per condurre un progetto di BPM (Business Process Management);
- sono in grado di modellare un processo con lo standard BPMN;
- sono in grado di implementare ed eseguire un processo utilizzando un sistema informativo reale;
- conoscono gli algoritmi e le tecniche di process mining.

------------------------------------
Applicare conoscenza e comprensione:
------------------------------------
Gli studenti sono in grado di utilizzare gli strumenti metodologici e tecnologici adeguati per:
(i) modellare un processo in BPMN;
(ii) analizzarlo con tecniche quantitative;
(iii) eseguirlo e monitorarlo con un sistema informativo.

--------------------------------
Capacità critiche e di giudizio:
--------------------------------
Lo studente acquisice autonomia di giudizio nel proporre l’approccio più opportuno per realizzare un progetto di BPM.

----------------------
Capacità comunicative:
----------------------
Le attività progettuali e le lezioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere le scelte progettuali e le
metodologie di progettazione e sviluppo di un processo di business.

--------------------------
Capacità di apprendimento:
--------------------------
Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso,
in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso,
al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso.

Obiettivi formativi

Obiettivi Generali.
- Conoscenza dei principali scenari applicativi di interesse per le tecnologie di Smart Manufacturing;
- Conoscenza delle tecnologie impiegate in ambito Smart Manufacturing comprese quelle per: (a) programmazione a basso livello dei macchinari, (b) trasmissione di dati su reti industriali, (c) sviluppo di soluzioni di Intelligenza Artificiale (Computer Vision, Symbolic Artificial Intelligence, Machine and Deep Learning);
- Capacità di progettare e sviluppare soluzioni pratiche in ambito Smart Manufacturing;
- Comprendere l'integrazione dei sistemi di smart manufacturing nel moderno Big Data Continuum;
- Comprendere lo stack tecnologico utilizzato in ambito industriale e la necessità di integrarlo in soluzioni di più alto livello;

Obiettivi specifici.
Capacità di:
- individuare le tecniche più adatte per sviluppare una soluzione di smart manufacturing che soddisfi un bisogno industriale;
- implementare la soluzione proposta, individuando gli strumenti più adatti a raggiungere lo scopo tra quelli disponibili;
- progettare e realizzare scenari sperimentali per valutare le soluzioni proposte in condizioni realistiche;

Conoscenza e comprensione:
- conoscenza dei principali scenari applicativi;
- conoscenza delle principali tecniche di analisi;
- comprensione dei presupposti teorici e metodologici alla base delle tecniche principali
- conoscenza e comprensione delle principali tecniche e indici di valutazione delle prestazioni

Applicare conoscenza e comprensione:
- essere in grado di tradurre esigenze applicative in problemi concreti di smart manufacturing;
- essere in grado di individuare le tecniche e gli strumenti più adatti alla soluzione dei problemi concreti di cui sopra;
- essere in grado di stimare a priori, almeno qualitativamente, la scalabilità delle soluzioni proposte;

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare, anche sperimentalmente, l'efficacia, l'efficienza e la scalabilità delle soluzioni proposte

Capacità comunicative:
Essere in grado di descrivere in modo efficace le specifiche di un problema e di comunicare ad altri le scelte adottate e le motivazioni sottostanti a tali scelte.

Capacità di apprendimento:
Il corso consentirà lo sviluppo di capacità di approfondimento autonomo su argomenti del corso o ad essi correlati. Metterà lo studente nelle condizioni di individuare e consultare in modo critico manuali avanzati o letteratura scientifica per affrontare scenari nuovi oppure per applicare tecniche alternative a scenari noti.

Obiettivi formativi

Il corso intende fornire allo studente gli strumenti per comprendere e
interpretare le principali tematiche relative alla finanza aziendale e
alle decisioni di investimento e di finanziamento delle imprese. Il
corso è orientato a illustrare e sviluppare le principali metodologie di
valutazione di un progetto d’investimento e le problematiche connesse
al reperimento delle fonti di finanziamento e alla struttura finanziaria
ottimale per un’impresaRisultati di apprendimento attesi:
Al termine del corso lo studente
dovrà essere in grado di conoscere le principali fonti finanziarie di
un’impresa, scegliere la struttura finanziaria ottimale, calcolare il
costo del capitale, scegliere fra progetti alternativi, valutare
un’azienda secondo i principali metodi.

Obiettivi formativi

1. Conoscenza e Capacità di Comprensione

Al termine del corso, gli studenti acquisiranno una conoscenza organica dei fondamenti dello sviluppo sostenibile, dell'economia circolare e del Life Cycle Management, comprendendone le implicazioni strategiche e tattiche per la gestione green dei sistemi produttivi industriali e dell’intera supply chain. Gli studenti padroneggieranno i principi e gli strumenti della governance ambientale d’impresa, tra cui i Sistemi di Gestione Ambientale (SGA), gli obblighi di rendicontazione normativa, le dichiarazioni ambientali di prodotto e le certificazioni di sostenibilità. Gli studenti acquisiranno, inoltre, una conoscenza approfondita e aggiornata degli strumenti per la servitizzazione e digitalizzazione necessari per guidare la transizione dei sistemi produttivi tradizionali verso modelli di prodotto-servizio resilienti ed eco-efficienti.

2. Conoscenza e Capacità di Comprensione Applicate

Gli studenti saranno in grado di applicare in contesti reali i metodi e gli strumenti dell’economia circolare e del Life Cycle Management, supportati dall’analisi di casi di studio industriali. Inoltre, gli studenti possiederanno le capacità necessarie per innovare i modelli di business attraverso la servitizzazione (Product-Service Systems) e l’impiego di strumenti digitali per l’ottimizzazione dei sistemi di produzione industriale.

3. Autonomia di Giudizio

Gli studenti saranno in grado di valutare criticamente le implicazioni ambientali, economiche e organizzative delle scelte operative lungo la supply chain, integrando in modo coerente la dimensione manageriale-organizzativa con quella tecnico-operativa. Gli studenti sapranno formulare giudizi autonomi sull'adeguatezza delle soluzioni tecnologiche e gestionali rispetto agli obiettivi di transizione ecologica di un'organizzazione.

4. Abilità Comunicative

Gli studenti sapranno esporre in modo chiaro e argomentato strategie di sostenibilità industriale e risultati di analisi a interlocutori tecnici e non tecnici, utilizzando il lessico specialistico appropriato. Gli studenti saranno in grado di comunicare analisi e risultati di analisi di sostenibilità con linguaggio tecnico appropriato, redigere report conformi agli standard di rendicontazione ambientale e di certificazione ambientale di prodotto e di sistema, e presentare casi di studio anche complessi, integrando prospettive ingegneristiche, manageriali e ambientali.

5. Capacità di Apprendere

Gli studenti svilupperanno la capacità di aggiornarsi in modo autonomo sulle evoluzioni normative, tecnologiche e di mercato in materia di sostenibilità industriale, consultando criticamente la letteratura scientifica e gli standard di settore. Gli studenti avranno acquisito una mentalità orientata all'apprendimento e al miglioramento continuo che consentirà loro di trasferire gli strumenti metodologici appresi a nuovi contesti e di integrare approcci emergenti con le conoscenze di base.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione

Gli studenti acquisiranno una conoscenza avanzata della microstruttura dei mercati finanziari, dei concetti di trading algoritmico e dei fondamenti statistici delle strategie quantitative. Comprenderanno a fondo come tradurre le idee teoriche di trading in logica computazionale utilizzando linguaggi di programmazione come Python ed EasyLanguage.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti teorici per costruire, testare e ottimizzare sistemi di trading automatizzati a livello pratico. Utilizzeranno Python per l'analisi avanzata dei dati, la modellazione statistica e l'integrazione del machine learning, e impiegheranno EasyLanguage per la prototipazione rapida delle strategie, l'integrazione in piattaforma e l'esecuzione a mercato.

Autonomia di giudizio

Gli studenti sono incoraggiati a discutere criticamente in aula strategie di trading quantitativo, anomalie di mercato e modelli algoritmici. Il corso include sessioni pratiche in cui gli studenti applicano le conoscenze acquisite per progettare, testare e valutare modelli di trading empirici. Utilizzando dati di mercato storici e in tempo reale, gli studenti valuteranno criticamente le prestazioni e la robustezza delle loro strategie implementate tramite EasyLanguage e Python, imparando a distinguere tra reale potere predittivo e sovradattamento dei dati (overfitting).

Abilità comunicative

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di illustrare e spiegare la logica algoritmica, le metriche di rischio (es. indice di Sharpe, maximum drawdown) e i punti di forza e di debolezza di varie metodologie di trading a una varietà di interlocutori eterogenei (come investitori, risk manager o sviluppatori software). L'acquisizione di queste abilità è verificata e valutata non solo durante la prova finale, ma anche durante presentazioni di progetti e prove in cui, individualmente o in gruppo, gli studenti sono chiamati a presentare i propri algoritmi di trading e a esporre report completi di backtesting.

Capacità di apprendimento

Gli studenti acquisiscono la capacità di ricercare, progettare e programmare in autonomia sistemi di trading quantitativo utilizzando Python ed EasyLanguage. Gli strumenti forniti dal corso consentono l'analisi di mercati finanziari complessi, permettendo agli studenti di costruire modelli che tengano conto simultaneamente di molteplici fattori di mercato, costi di esecuzione e della rigorosa gestione del rischio inerente al trading algoritmico.

Obiettivi formativi

Obiettivi del Laboratorio

·         Capire ed utilizzare gli strumenti per la gestione dei progetti (in particolare MS Project)

·         Studiare le metodologie di rappresentazione dei processi aziendali

·         Studiare le fasi di un progetto di Business Processi Modeling / Business Process Reengineering

·         Studiare ed applicare la BPMN (Business Process Modeling Notation)

·         Capire quali sono le tecnologie dell’informazione a supporto dei processi aziendali

Risultati apprendimento attesi

·         Imparare a rappresentare un progetto tramite MS Project

·         Capire cos’è un processo aziendale, come si progetta e come si rappresenta

·         Utilizzare la metologia di rappresentazione dei processi BPMN

Obiettivi formativi

Il corso presenta, attraverso un approccio applicativo, un approfondimento sulle problematiche caratteristiche di gestione degli impianti industriali, sia dal punto di vista gestionale – organizzativo che tecnico - operativo. Il corso, in quanto estensione del corso di Gestione degli Impianti Industriali, ne sviluppa uno degli argomenti quali: il rapporto tra il sistema - azienda, il mercato e la supply chain, le metodologie di gestione della produzione e di gestione dei materiali.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI. Conoscenze: Approfondimento e consolidamento delle conoscenze fornite nel corso di Gestione degli Impianti Industriali. Abilità: I risultati di apprendimento attesi comprendono la capacità di sviluppare analisi, modellare i problemi e identificare le tecniche migliori per la risoluzione delle principali problematiche caratteristiche di gestione della produzione, gestione dei materiali, gestione della logistica e della supply chain, attraverso project work ed esperienze pratiche.

Obiettivi formativi

L’obiettivo formativo è quello di fornire all’ingegnere gestionale le basi per comprendere la teoria ed i principi di funzionamento di strumenti innovativi ottici, fototermici, fotoacustici e termografici, e per capire le principali applicazioni con particolare attenzione alle ricadute nel mondo industriale e con un approfondimento economico gestionale.

I contenuti del corso sono organizzati per fornire competenze tecniche scientifiche per poter lavorare nel campo della ricerca applicata, facilitando il collocamento del neo ingegnere nel settore industriale.

Contenuti in breve del corso proposto:

Il corso fornirà le basi teoriche dei sistemi ottici, del laser con le relative applicazioni. Verranno introdotte le tecniche fototermiche, fotoacustiche, radiometriche, e termografiche infrarosse per i controlli nondistruttivi dei materiali, e verranno discusse le numerose applicazioni in campo industriale, ambientale, energetico, ma anche biologico, medico, e nel comparto emergente dell’ agri-food. Verranno effettuate le comparazioni finali fra le tecniche diagnostiche includendo parametri economici gestionali. Il corso si completa con alcune attività sperimentali per la misure con strumenti di laboratorio con le relative analisi dei dati.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di approfondire la progettazione, l'implementazione, l'esecuzione e l'analisi dei risultati di
modelli di simulazione ad eventi discreti. Particolare attenzione verrà dedicata all'uso di pachetti software e linguaggi
specifici per la simulazione ad eventi discreti e il loro eventuale utilizzo in connessione ad un software di ottimizzazione.
Gli studenti verranno direttamente coinvolti nelle attività di laboratorio ed in particolare nella realizzazione di progetti
di studio di casi reali.

Conoscenza e comprensione:
Tecniche per l'implementazione di un modello di simulazione ad eventi discreti. Uso di pacchetti software dedicati alla
simulazione ad eventi discreti e loro eventuale integrazione con software di ottimizzazione.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di effettuare uno studio completo di un problema reale attraverso la simulazione ad eventi discreti,
dall'analisi preliminare dei processi, l'implementazione, fino all'interpretazione dei risultati.

Capacità critiche e di giudizio:
Saper individuare le caratteristiche fondamentali di un processo reale ai fini della costruzione di un modello di
simulazione ad eventi discreti. Saper valutare l'impatto dell'output di una simulazione sul caso reale in analisi.

Capacità comunicative:
Le attività di laboratorio permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere modelli di simulazione
e i loro output.

Capacità di apprendimento:
Le modalità delle attività di laboratorio stimoleranno gli studenti alla realizzazione autonoma di modelli di simulazione,
al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle tecniche apprese nel corso.

Obiettivi formativi

Obiettivo
principale di questo corso è lo sviluppo di competenze digitali per
formare cittadini in grado di usare le tecnologie nella vita di relazione per
accedere sia ai pubblici servizi che a contenuti culturali e di
intrattenimento, per partecipare alla vita comunitaria e per sviluppare un
dialogo politico. Il corso così contribuisce
all’attuazione del piano i2010 dell’Unione Europea “di rafforzamento dell’inclusione sociale attraverso la
riduzione del digital divide per la costruzione di una società per tutti”. Il
corso promuove l’uso dell’ICT anche per contribuire all’attuazione di quanto
previsto dal Codice dell’Amministrazione Digitale italiano in ordine al Diritto all'uso delle tecnologie (art. 3) e alla Disponibilità dei dati delle pubbliche
amministrazioni (art 50 capo V).

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico di queste attività è quello di consentire agli studenti di coordinare le loro conoscenze disciplinari con quelle più specifiche necessarie per l'inserimento futuro nel mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico è quello di consentire allo studente di utilizzare le conoscenze acquisite nel corso di studio e completarle in attività svolte presso una struttura aziendale o industriale o presso un laboratorio di ricerca.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si propone di fornire allo studente una conoscenza integrata degli strumenti fondamentali
per il monitoraggio, il miglioramento e l’innovazione dei processi produttivi. In particolare, l’obiettivo
è comprendere l’utilizzo del controllo statistico di processo (SPC), della pianificazione sperimentale
(DOE) e della valutazione degli impatti ambientali (LCA) come leve strategiche per l’ottimizzazione
della qualità, dell’efficienza e della sostenibilità. Attraverso un approccio teorico-pratico e l’analisi di
casi studio, il corso mira a sviluppare una capacità critica nell’applicazione combinata di questi
strumenti, favorendo una visione sistemica e consapevole dell’innovazione nei contesti
manifatturieri.
OBIETTIVI SPECIFICI – CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso permetterà allo studente di acquisire le logiche e i principi che regolano il monitoraggio
della qualità nei processi produttivi, la progettazione efficiente degli esperimenti per
l’ottimizzazione delle prestazioni e l’approccio sistemico alla sostenibilità. Particolare attenzione
sarà rivolta alla comprensione delle norme tecniche, dei metodi di analisi (es. carte di controllo,
piani fattoriali, analisi degli impatti ambientali) e all’integrazione tra strumenti statistici, sperimentali
e ambientali per supportare decisioni industriali consapevoli.

CAPACITÀ APPLICATIVE
Le conoscenze teoriche acquisite durante il corso, se applicate a casi studio concreti attraverso
esercitazioni con software specializzati (Minitab, openLCA, GaBi), permetteranno allo studente di
progettare carte di controllo, condurre analisi DOE, costruire modelli per valutare l’impatto
ambientale e proporre soluzioni innovative per l’ottimizzazione dei processi.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso stimola lo sviluppo del senso critico attraverso l’analisi comparata di metodologie diverse,
la valutazione delle loro applicazioni e la discussione di scenari reali di produzione. Lo studente
impara a valutare l’affidabilità dei dati, la robustezza dei modelli e l’adeguatezza delle tecniche in
relazione a specifici contesti produttivi.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Al termine del corso lo studente sarà in grado di comunicare efficacemente i risultati delle analisi
statistiche, sperimentali e ambientali a interlocutori anche non specialisti, illustrandone i punti di
forza e di debolezza. Le capacità comunicative verranno esercitate durante discussioni di gruppo e
nella documentazione tecnica relativa ai casi studio.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
Il corso svilupperà la capacità di apprendere in modo autonomo nuove metodologie e strumenti
nell’ambito del controllo e dell’innovazione dei processi, anche in contesti multidisciplinari.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi di questo corso vogliono fornire conoscenze e capacità di comprensione nel campo delle tecnologie di Additive Manufacturing con particolare riguardo ai seguenti aspetti:

- conoscenza delle diverse tecnologie e dei diversi processi fisici e chimici su cui sono basate;

- conoscenza dei metodi di progettazione del modello virtuale e dei metodi di riparazione al fine di ottenere un modello fabbricabile;

- capacità di gestire i diversi processi scegliendo opportunamente parametri e strategie di fabbricazione;

- capacità di pianificare a monte della fabbricazione processi di post processing al fine di rispettare i requisiti progettuali;

- capacità di confrontare diversi processi (additivi e non) al fine di scegliere il processo tecnicamente ed economicamente più adatto alle esigenze specifiche;

- Capacità di applicare le conoscenze acquisite a case study reali;

- Capacità di effettuare un trasferimento tecnologico.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI. L’insegnamento di intende fornire le basi di conoscenza delle Smart Factories nel contesto di Industry 4.0 che si caratterizza come la Quarta Rivoluzione Industriale attraverso l'analisi dello scenario economico e tecnologico di riferimento, l'identificazione e la classificazione delle aree chiave di intervento e dei processi per l'implementazione della strategia 4.0, la definizione dei modelli organizzativi, l’individuazione delle problematiche progettuali e gestionali.
RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI. Conoscenze: Conoscenza delle caratteristiche strutturali e di funzionamento delle Smart Factories in un quadro di Industry 4.0. Abilità: Capacità di sviluppare analisi, modellare i problemi e identificare le tecniche migliori per implementare una Smart Production all’interno di una Smart Factory. L’insegnamento, prevedendo la presentazione di un elaborato (predisposto di norma in piccoli gruppi di lavoro autogestiti dagli studenti), si pone inoltre l’obiettivo di promuovere lo sviluppo di capacità di applicare le conoscenze acquisite sviluppando capacità di apprendimento autonomo e lavoro in gruppo, autonomia di giudizio e abilità comunicative.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
ITA
OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito del marketing. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le principali forze dell’ambiente di marketing; il sistema delle informazioni di marketing; i comportamenti d’acquisto dei consumatori e delle imprese; le fasi e gli strumenti per la formulazione e l’implementazione di una strategia di marketing. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di marketing alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali del Marketing. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo del Marketing e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di formulare un piano di marketing, oltre a valutare criticamente le strategie di marketing,

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di marketing. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica del marketing.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti del marketing utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

In questo corso verranno studiati modelli matematici che possono essere
usati per descrivere situazioni nelle quali sia presente piu' di un
decisore. In particolare verranno analizzati modelli basati sulle
disequazioni variazionali e sulla teoria dei giochi. Verra' data
enfasi agli aspetti computazionali.
Risultati di apprendimento attesi:
Alla conclusione del corso lo studente sara' in grado di formulare
problemi di equilibrio come disequazioni variazionali e di sviluppare
adeguati algoritmi di soluzione. Lo studente sara' anche in grado di
usare modelli giochistici realistici e di trovare algoritmicamente i
loro equilibri, anche in caso di modelli realistici.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito della Gestione dell’Innovazione. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le forme, i modelli e le fonti dell'innovazione; i conflitti di standard e la definizione del disegno dominante; la scelta del tempo d'ingresso nel mercato; i meccanismi di protezione dell'innovazione; il processo di sviluppo di un nuovo prodotto; l’integrazione della sostenibilità ambientale nella strategia di marketing e nello sviluppo nuovo prodotto. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di innovazione tecnologica alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali della Gestione dell’Innovazione. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo della Gestione dell’Innovazione e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di valutare criticamente le strategie di innovazione tecnologica di un’impresa, oltre a classificare i prodotti in base al loro impatto ambientale.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di innovazione tecnologica. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica della gestione dell’innovazione.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti della gestione dell’innovazione utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e di innovazione tecnologica e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

Knowledge and understanding
The course introduces students to the economics and management of networks. On the one hand, the course illustrates the main features of the new information economy, and discusses the prevailing and emerging business models. On the other hand, it explores competition and regulation issues in liberalized network industries, such as telecommunications, energy, and transportation.

Applying knowledge and understanding
Students are expected to be able to use methods and models of microeconomics and industrial organization to understand and analyze the impact of technology and demand on market structure, firms’ strategies and business models in the new information economy. They will also gain insight on the rationale and the scope for public policy in network industries.

Making judgements
Lectures, practical exercises and problem-solving sessions will provide students with the ability to assess the main strengths and weaknesses of theoretical models when used to explain empirical evidence and case studies in the new information economy and in network industries.

Communication
By the end of the course, students are able to point out the main features of the new information economy and network industries, and to discuss relevant information, ideas, problems and solutions both with a specialized and a non-specialized audience. These capabilities are tested and evaluated in the final written exam and possibly in the oral exam as well as in the project work.

Lifelong learning skills
Students are expected to develop those learning skills necessary to undertake additional studies on relevant topics in the field of the new information economy and network industries with a high degree of autonomy. During the course, students are encouraged to investigate further any topics of major interest, by consulting supplementary academic publications, specialized books, and internet sites. These capabilities are tested and evaluated in the final written exam and possibly in the oral exam as well as in the project work, where students may have to discuss and solve some new problems based on the topics and material covered in class.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
ITA
OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito del marketing. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le principali forze dell’ambiente di marketing; il sistema delle informazioni di marketing; i comportamenti d’acquisto dei consumatori e delle imprese; le fasi e gli strumenti per la formulazione e l’implementazione di una strategia di marketing. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di marketing alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali del Marketing. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo del Marketing e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di formulare un piano di marketing, oltre a valutare criticamente le strategie di marketing,

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di marketing. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica del marketing.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti del marketing utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

L’insegnamento vuole fornire competenze sulle proprietà matematiche dei problemi di ottimizzazione continua e sui principali approcci metodologici che permettono di affrontare efficientemente questa classe di problemi di ottimizzazione.

Al termine del corso lo studente dovrà essere in grado di identificare l’approccio metodologico più adeguato per affrontare il problema reale da risolvere
[punto A) Conoscenza e capacità di comprensione]. Dovrà inoltre dimostrare di saper risolvere i problemi applicativi proposti sapendo
selezionare e utilizzare il software disponibile più adeguato oppure realizzando direttamente dei codici di calcolo specifici [punto B) Capacità di applicare conoscenza e comprensione]. Lo studente dovrà anche avere l’abilità di intregrare gli strumenti matematici acquisiti nel corso per affrontare problemi reali complessi [ punto C) Autonomia di giudizio]. Lo studente dovrà inoltre dimostrare di essere in grado di saper comunicare e trasferire gli approcci metodologici utilizzati nei problermi affrontati [ punto D) Abilità comunicative]. Infine, lo studente dovrà aver raggiunto una padronanza delle nozioni e delle metodologie proposte nel corso che gli consentano di poter approfondire in maniera autonoma ulteriori sviluppi metodologici dell’Ottimizzazione Continua [punto E) Capacità di apprendimento].
I risultati raggiunti dallo studente saranno verificati attraverso un esame scritto.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
Il corso intende fornire le basi di conoscenza delle tematiche caratterizzanti la Qualità nella gestione dei processi per le organizzazioni, attraverso la definizione e l'evoluzione storica del concetto (dal Controllo Qualità al Total Quality Management), l'ambito normativo, le metodologie di analisi e miglioramento. In particolare, il corso presenta un focus applicativo sulla mappatura e gestione dei processi e sul Lean Six Sigma.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI
Conoscenze: conoscenza approfondita della terminologia e dei concetti di riferimento per la gestione della Qualità, conoscenza dei principi di Lean Manufacturing e conoscenza della metodologia Lean Six Sigma. Abilità: capacità di sviluppare analisi e mappature di processi per la generazione del valore e l’individuazione degli sprechi in ottica Lean, capacità di impostare e sviluppare un progetto secondo i requisiti della metodologia Lean Six Sigma, attraverso l’applicazione di tutte le fasi DMAIC, identificando strumenti adeguati di misura delle prestazioni e definendo obiettivi e programmi di miglioramento.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito della Gestione dell’Innovazione. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le forme, i modelli e le fonti dell'innovazione; i conflitti di standard e la definizione del disegno dominante; la scelta del tempo d'ingresso nel mercato; i meccanismi di protezione dell'innovazione; il processo di sviluppo di un nuovo prodotto; l’integrazione della sostenibilità ambientale nella strategia di marketing e nello sviluppo nuovo prodotto. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di innovazione tecnologica alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali della Gestione dell’Innovazione. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo della Gestione dell’Innovazione e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di valutare criticamente le strategie di innovazione tecnologica di un’impresa, oltre a classificare i prodotti in base al loro impatto ambientale.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di innovazione tecnologica. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica della gestione dell’innovazione.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti della gestione dell’innovazione utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e di innovazione tecnologica e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si propone di fornire agli studenti una conoscenza approfondita degli aspetti strategici e operativi relativi alla gestione degli acquisti aziendali.
Attraverso l’analisi delle strategie di acquisto, delle tecniche di analisi della spesa e delle matrici di portafoglio, il corso intende sviluppare la capacità di pianificare e gestire in modo efficace il processo degli acquisti.
Particolare attenzione sarà dedicata all’approfondimento delle attività operative connesse al processo di approvvigionamento, come la qualificazione dei fornitori, la progettazione delle gare, le analisi quantitative a supporto della negoziazione, la definizione di modelli di costo e di remunerazione, e il vendor rating.
Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di applicare strumenti e metodologie per l’elaborazione di strategie di acquisto, per la selezione di fornitori affidabili ed efficienti, e per la definizione di accordi contrattuali coerenti con le esigenze aziendali.

OBIETTIVI SPECIFICI
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso consentirà allo studente di acquisire:
-la conoscenza delle principali strategie di approvvigionamento e delle matrici di portafoglio acquisti;
-la comprensione dei processi e delle fasi operative del procurement, inclusi la qualificazione dei fornitori, la gestione delle gare, la costruzione di modelli di costo e il vendor rating.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente sarà in grado di:
-analizzare la spesa aziendale e classificare i gruppi merci;
-sviluppare strategie di acquisto adeguate a specifici segmenti di fornitura;
-selezionare fornitori attraverso l’uso di strumenti quantitativi e qualitativi;
-progettare gare competitive per gli affidamenti;
-supportare il processo negoziale e la progettazione dei contratti mediante analisi strutturate.

Autonomia di giudizio
Il corso svilupperà nello studente la capacità di:
-valutare criticamente le strategie di approvvigionamento in funzione delle caratteristiche del mercato e dell’organizzazione;
-selezionare in autonomia metodologie di analisi e strumenti operativi per la gestione degli acquisti.

Abilità comunicative
Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di:
-illustrare strategie e decisioni di procurement in modo chiaro e sistematico;
-redigere documenti tecnici e report di analisi utilizzando terminologia specialistica e modelli riconosciuti a livello internazionale.

Capacità di apprendimento
Lo studente svilupperà capacità di studio autonome, utili per:
-approfondire metodologie avanzate di gestione degli acquisti;
-aggiornarsi sulle evoluzioni delle pratiche e degli strumenti di procurement in contesti dinamici e complessi.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza dei diversi approcci teorici e
dell’implementazione di casi concreti relativi alle politiche e agli strumenti di gestione delle risorse
umane, approfondendo i relativi processi che accompagnano il ciclo di vita delle persone in
azienda.

OBIETTIVI SPECIFICI
Conoscenza dettagliata dei processi di Reclutamento e Selezione, Formazione, Valutazione delle
performance, del potenziale e delle competenze, Valutazione delle Posizioni, Utilizzo degli
strumenti di valutazione per lo sviluppo e la gestione delle persone, Comunicazione Interna.
Saper mettere in relazione politiche, metodi e strumenti di gestione delle persone in azienda con i
settori industriali, i processi organizzativi e gli indirizzi strategici dell’impresa.
CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Gli obiettivi sopra definiti devono essere inquadrati nella comprensione dei fenomeni organizzativi
e relazionali che coinvolgono le Direzioni Risorse Umane ed il Management delle linee tecniche,
che, con specifiche e differenziate responsabilità e competenze, cooperano per un efficace
funzionamento dei processi di gestione e sviluppo delle risorse umane.

CAPACITÀ APPLICATIVE
Capacità di analisi dei fenomeni organizzativi in relazione alla variabile risorse umane nei diversi
contesti di business. Capacità di individuazione delle alternative metodologiche sui processi di
gestione delle Risorse Umane in relazione ai contesti ed agli obiettivi di business.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso allena costantemente gli studenti all’esercizio del pensiero critico attraverso metodologie
didattiche che lo stimolano a esprimere il proprio giudizio sull’efficacia ed efficienza delle diverse
implementazioni dei processi di gestione e sviluppo delle risorse umane. Questo allenamento
avviene attraverso l’analisi di numerosi casi aziendali e testimonianze di manager delle aziende
che sono coinvolti nella didattica.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Gli studenti sono chiamati a sviluppare specifiche competenze di distinzione linguistica, necessarie
per la comprensione profonda di tematiche economiche, organizzative e psicologiche. La
metodologia didattica prevede lo svolgimento di lavori di gruppo sull’analisi dei casi aziendali
studiati e la presentazione in aula dei risultati. Si allenano in questo modo alcune soft skill come il
team working e il pubblic speaking.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
Lo studente svilupperà capacità di trasformare le informazioni grezze in conoscenza personale,
elaborata attraverso l’analisi dei problemi organizzativi affrontati e la condivisione di idee e
valutazioni nel sistema sociale di apprendimento costituito dal gruppo aula. Lo studio del rapporto
complesso tra persone e organizzazioni consentirà agli studenti una maggiore consapevolezza e
comprensione dei propri atteggiamenti e dei propri approcci motivazionali relativamente al mondo
del lavoro.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali:

Il corso presenterà un'ampia panoramica di argomenti all’intersezione di informatica, scienza dei dati ed economia, sottolineando l’efficienza, la robustezza e le applicazioni ai mercati online emergenti. Introdurrà i principi della teoria algoritmica dei giochi e della progettazione dei meccanismi economici, della progettazione algoritmica del mercato, nonché dell'apprendimento automatico nei giochi e nei mercati. Dimostrerà applicazioni a casi di studio nella ricerca sul Web e nella pubblicità online, nell'economia delle reti, nei dati, nelle criptovalute e nei mercati dell'intelligenza artificiale.

Risultati specifici:
Conoscenza e comprensione:
I principi algoritmici e matematici dell’economia alla base della progettazione e del funzionamento di mercati online efficienti e robusti. L'applicazione di questi principi in esempi concreti di mercati online.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di progettare e analizzare algoritmi per concrete applicazioni dei mercati online rispetto ai requisiti di efficienza e robustezza.
Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare la qualità di un algoritmo per applicazioni nel mercato online, discriminando gli aspetti di modellizzazione da quelli legati all'implementazione algoritmica e di sistema.

Capacità comunicative:
Capacità di comunicare e condividere le scelte di modellazione e i requisiti di sistema, nonché i risultati dell'analisi dell'efficienza degli algoritmi del mercato online.

Capacità di apprendimento:
Il corso stimola gli studenti ad acquisire capacità di apprendimento al crocevia tra informatica, economia e applicazioni del mercato digitale, compresi i diversi linguaggi utilizzati in questi campi.

Obiettivi formativi

1) Conoscenza e capacità di comprensione
Nel corso delle lezioni di Data-driven Economics, studentesse e studenti acquisiscono gli elementi teorici di base dell’analisi econometrica. Le lezioni teoriche sono finalizzate a guidare studentesse e studenti nell’acquisizione dei fondamenti dei modelli di regressione semplice e multipla, a partire dalle relative assunzioni, per poi procedere con le procedure di stima e inferenza. I contenuti del corso coprono sia la stima di modelli lineari che non lineari e l’analisi di dati sia cross-section che longitudinali.
2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Le studentesse e gli studenti del corso di Data-driven Economics sono in grado di applicare le nozioni acquisite nel corso delle lezioni teoriche a un’ampia gamma di problemi di natura empirica. Acquisiscono la capacità di costruire modelli econometrici finalizzati a dare contenuto empirico a relazioni economiche e sono in grado, inoltre, di stabilire un nesso di causalità tra due o più variabili in ambito economico.
3) Autonomia di giudizio
Studentesse e studenti sono esortate/i a sviluppare il proprio senso critico attraverso la discussione in aula di studi empirici pubblicati in ambito economico/manageriale. Il corso di Data-driven Economics prevede, inoltre, un laboratorio nel corso del quale studentesse e studenti applicano le conoscenze di econometria acquisite alla stima di modelli empirici effettuata utilizzando dati messi a disposizione dal docente.
4) Abilità comunicative
Al termine del corso, le studentesse e gli studenti sono in grado di illustrare e spiegare punti di forza e punti di debolezza di un’ampia gamma di metodologie empiriche a una varietà di interlocutori eterogenei per formazione e ruolo professionale. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata non solo in occasione dell’esame finale, mediante prova scritta e eventuale prova orale, ma anche nel corso di sessioni di lezioni invertite in cui, individualmente o in gruppo, studentesse e studenti sono chiamate/i a presentare studi empirici pubblicati in ambito economico/manageriale.
5) Capacità di apprendere
Studentesse e studenti acquisiscono la capacità di condurre in autonomia analisi empiriche costruendo modelli econometrici da stimare utilizzando dati con strutture diversificate. Gli strumenti forniti dal corso consentono analisi di sistemi in cui un elevato numero di fattori contribuisce simultaneamente a spiegarne gli stati e valutazioni d’impatto che tengano conto dell’aleatorietà e del rischio connaturato all’applicazione di policy. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata in occasione dell’esame finale, mediante prova scritta e eventuale prova orale, nell’ambito del quale lo studente può essere chiamato a discutere problemi empirici sulla base degli argomenti trattati e del materiale di riferimento distribuito durante il corso.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI

Il corso si pone l’obiettivo di offrire agli studenti gli strumenti di base per comprendere il ruolo strategico che la green economy e la bioeconomia avranno nella transizione dei sistemi economici verso gli obiettivi della sostenibilità al fine di provvedere ad un corretto equilibrio degli ecosistemi. La produzione, l’accumulo e la distribuzione sostenibile dell’energia sono un obiettivo da perseguire verso la decarbonizzazione dei sistemi energetici. A tal fine sarà fondamentale fornire conoscenze in merito ai meccanismi di funzionamento e regolamentazione dell’energy value chain. La complessità dei temi trattati richiede un approccio interdisciplinare in cui l’analisi economica e manageriale giocheranno un ruolo fondamentale.

OBIETTIVI SPECIFICI

Conoscenza e capacità di comprensione
Il programma formativo mira a fornire le competenze di base dei modelli e delle metodologie adatti ad estendere ed integrare la comprensione delle interfacce e dell'interazione tra gli ecosistemi e l'economia con un particolare focus sul settore energetico includendo anche i sistemi di regolamentazione.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente avrà maturato le conoscenze di base necessarie per comprendere le problematiche di gestione delle risorse in un'ottica sostenibile e potrà fornire il suo contributo tanto all’interno di centri di ricerca, istituzioni e organizzazioni internazionali, quanto nel settore privato che mostra una crescente attenzione alle tematiche manageriali in grado di proporre soluzioni al cambiamento climatico. Lo studente sarà in grado di inquadrare e pianificare gli investimenti negli scenari di policy assicurando un business sostenibile nel lungo termine.

Autonomia di giudizio
Il corso mira a fornire una duplice formazione sia teorica, tale da rendere lo studente capace di valutare dati e informazioni ottenute mediante banche dati e la letteratura scientifica di riferimento che manageriale, tale da applicare le metodologie a casi studio reali. Gli strumenti economico-finanziari propri del business energetico permetteranno di definire l’uso ottimale delle risorse considerando anche gli aspetti di regolamentazione del settore energetico.

Abilità comunicative
Lo studente sarà in grado di esporre nuovi concetti di economia e gestione delle fonti e dei servizi energetici conoscendo la terminologia specifica di riferimento. Sulla base dei concetti e dei modelli presentati nel corso amplierà la sua visione sui modelli di sviluppo sostenibile e comprenderà come il settore pubblico e quello privato valutano economicamente modelli di green economy e di bioeconomia. Lo studente sarà in grado di fornire risultati di sintesi che considerano le diverse prospettive di analisi.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI DEL CORSO:
Impostato con un approccio interdisciplinare il corso si propone di combinare lezioni sulle teorie economiche della produzione e dell’efficienza con lezioni sulle metodologie econometriche di stima utilizzate in letteratura includendo anche i più recenti contributi attraverso attività seminariale.
Per sviluppare la capacità critica e l'autonomia nell'utilizzo delle metodologie proposte a lezione agli studenti é richiesta la realizzazione di un lavoro empirico con dati reali. In particolare, durante le esercitazioni saranno presentati i software open source che serviranno poi per la realizzazione del lavoro applicato.
I principali obiettivi del corso sono pertanto:
1. Presentare un quadro generale delle teorie economiche e dell'economia della produttività;
2. Proporre un quadro unificato sui principali strumenti metodologici per la valutazione e comparazione di produttività ed efficienza di unità operative (impianti, stabilimenti, unità di business in generale, imprese);
3. Introdurre gli studenti all'utilizzo di alcuni software econometrici open source per l'analisi economica applicata;
4. Fornire le chiavi di lettura per analizzare la letteratura specializzata;
5. Stimolare l'analisi critica dei contenuti teorici, metodologici ed empirici;
6. Creare interazione con gli studenti attraverso seminari, esercitazioni, realizzazione di presentazioni orali e lavori guidati con dati reali.

OBIETTIVI SPECIFICI:
• conoscenza e capacità di comprensione: dimostrare di conoscere gli elementi di base dell'analisi di produttivita’ e di efficienza;
• capacità di applicare conoscenza e comprensione: essere in grado di applicare le tecniche di analisi di efficienza apprese durante il corso nel proprio ambito ingegneristico di specializzazione;
• autonomia di giudizio: saper svolgere un’analisi di efficienza con spirito critico e saper applicare correttamente i metodi appresi durante il corso.
• abilità comunicative: saper comunicare i risultati delle analisi e le relative informazioni a diverse tipologie di interlocutori;
• capacità di apprendimento: sviluppare le competenze necessarie per poter approfondire in autonomia e nel proprio ambito ingegneristico i metodi presentati durante il corso.

Obiettivi formativi

Obiettivi Generali

Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base circa le complesse relazioni tra sistema economico e ambiente. In quest’ottica, il corso ha lo scopo di far comprendere agli studenti come il tradizionale modello economico lineare “take-make dispose” sia ormai non più sostenibile, dati gli stringenti vincoli ambientali con cui la nostra società è chiamata a confrontarsi, e le principali strategie di policy e di business in grado di favorire la transizione verso un sistema economico circolare, che possa rispettare i succitati vincoli ambientali.
I principali macro-argomenti affrontati durante il corso sono i seguenti: teorie ed evidenze del cambiamento climatico; relazioni bilaterali tra sistema economico e ambiente; principali accordi, protocolli e misure di policy internazionali a favore dell’ambiente; sistemi di contabilità ambientale production-based e consumption-based, con particolare attenzione a energia e clima; principi per favorire la transizione verso l’economia circolare; sustainable business models e circular business models; ecologia industriale e simbiosi industriale; sustainable supply chain management.
Attraverso l’analisi di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che consenta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese nell’ottica dell’economia circolare, progettare nuovi modelli di business circolari e sostenibili e riconvertire modelli di business esistenti nell’ottica dell’economia circolare.

Obiettivi specifici

Conoscenza e comprensione: Il corso permetterà la conoscenza delle principali strategie manageriali che favoriscano la transizione delle imprese in accordo con i principi dell’economia circolare.

Applicare conoscenza e comprensione: Lo studente sarà in grado di progettare un modello di business sostenibile e circolare, abilità esercitata grazie all’adozione di project work durante il corso. Inoltre, al termine del corso, lo studente sarà in grado di valutare il grado di sostenibilità di uno specifico modello di business.

Capacità critiche e di giudizio: Lo studente sarà in grado di valutare ex ante le implicazioni economiche, ambientali e sociali di uno specifico modello di business circolare.

Capacità comunicative: Al termine del corso, lo studente sarà in grado di illustrare gli argomenti del corso utilizzando la terminologia e i modelli consolidati a livello internazionale, sia dal punto di vista scientifico sia dal punto di vista manageriale.

Capacità di apprendimento: Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di valutazione critica delle scelte di business delle imprese. Inoltre, l’utilizzo di business game per alcuni argomenti del corso consentirà allo studente di apprendere alcune dinamiche in ottica learning by doing.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione

Gli studenti acquisiranno una conoscenza avanzata della microstruttura dei mercati finanziari, dei concetti di trading algoritmico e dei fondamenti statistici delle strategie quantitative. Comprenderanno a fondo come tradurre le idee teoriche di trading in logica computazionale utilizzando linguaggi di programmazione come Python ed EasyLanguage.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti teorici per costruire, testare e ottimizzare sistemi di trading automatizzati a livello pratico. Utilizzeranno Python per l'analisi avanzata dei dati, la modellazione statistica e l'integrazione del machine learning, e impiegheranno EasyLanguage per la prototipazione rapida delle strategie, l'integrazione in piattaforma e l'esecuzione a mercato.

Autonomia di giudizio

Gli studenti sono incoraggiati a discutere criticamente in aula strategie di trading quantitativo, anomalie di mercato e modelli algoritmici. Il corso include sessioni pratiche in cui gli studenti applicano le conoscenze acquisite per progettare, testare e valutare modelli di trading empirici. Utilizzando dati di mercato storici e in tempo reale, gli studenti valuteranno criticamente le prestazioni e la robustezza delle loro strategie implementate tramite EasyLanguage e Python, imparando a distinguere tra reale potere predittivo e sovradattamento dei dati (overfitting).

Abilità comunicative

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di illustrare e spiegare la logica algoritmica, le metriche di rischio (es. indice di Sharpe, maximum drawdown) e i punti di forza e di debolezza di varie metodologie di trading a una varietà di interlocutori eterogenei (come investitori, risk manager o sviluppatori software). L'acquisizione di queste abilità è verificata e valutata non solo durante la prova finale, ma anche durante presentazioni di progetti e prove in cui, individualmente o in gruppo, gli studenti sono chiamati a presentare i propri algoritmi di trading e a esporre report completi di backtesting.

Capacità di apprendimento

Gli studenti acquisiscono la capacità di ricercare, progettare e programmare in autonomia sistemi di trading quantitativo utilizzando Python ed EasyLanguage. Gli strumenti forniti dal corso consentono l'analisi di mercati finanziari complessi, permettendo agli studenti di costruire modelli che tengano conto simultaneamente di molteplici fattori di mercato, costi di esecuzione e della rigorosa gestione del rischio inerente al trading algoritmico.

Obiettivi formativi

Obiettivi del Laboratorio

·         Capire ed utilizzare gli strumenti per la gestione dei progetti (in particolare MS Project)

·         Studiare le metodologie di rappresentazione dei processi aziendali

·         Studiare le fasi di un progetto di Business Processi Modeling / Business Process Reengineering

·         Studiare ed applicare la BPMN (Business Process Modeling Notation)

·         Capire quali sono le tecnologie dell’informazione a supporto dei processi aziendali

Risultati apprendimento attesi

·         Imparare a rappresentare un progetto tramite MS Project

·         Capire cos’è un processo aziendale, come si progetta e come si rappresenta

·         Utilizzare la metologia di rappresentazione dei processi BPMN

Obiettivi formativi

Il corso presenta, attraverso un approccio applicativo, un approfondimento sulle problematiche caratteristiche di gestione degli impianti industriali, sia dal punto di vista gestionale – organizzativo che tecnico - operativo. Il corso, in quanto estensione del corso di Gestione degli Impianti Industriali, ne sviluppa uno degli argomenti quali: il rapporto tra il sistema - azienda, il mercato e la supply chain, le metodologie di gestione della produzione e di gestione dei materiali.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI. Conoscenze: Approfondimento e consolidamento delle conoscenze fornite nel corso di Gestione degli Impianti Industriali. Abilità: I risultati di apprendimento attesi comprendono la capacità di sviluppare analisi, modellare i problemi e identificare le tecniche migliori per la risoluzione delle principali problematiche caratteristiche di gestione della produzione, gestione dei materiali, gestione della logistica e della supply chain, attraverso project work ed esperienze pratiche.

Obiettivi formativi

L’obiettivo formativo è quello di fornire all’ingegnere gestionale le basi per comprendere la teoria ed i principi di funzionamento di strumenti innovativi ottici, fototermici, fotoacustici e termografici, e per capire le principali applicazioni con particolare attenzione alle ricadute nel mondo industriale e con un approfondimento economico gestionale.

I contenuti del corso sono organizzati per fornire competenze tecniche scientifiche per poter lavorare nel campo della ricerca applicata, facilitando il collocamento del neo ingegnere nel settore industriale.

Contenuti in breve del corso proposto:

Il corso fornirà le basi teoriche dei sistemi ottici, del laser con le relative applicazioni. Verranno introdotte le tecniche fototermiche, fotoacustiche, radiometriche, e termografiche infrarosse per i controlli nondistruttivi dei materiali, e verranno discusse le numerose applicazioni in campo industriale, ambientale, energetico, ma anche biologico, medico, e nel comparto emergente dell’ agri-food. Verranno effettuate le comparazioni finali fra le tecniche diagnostiche includendo parametri economici gestionali. Il corso si completa con alcune attività sperimentali per la misure con strumenti di laboratorio con le relative analisi dei dati.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di approfondire la progettazione, l'implementazione, l'esecuzione e l'analisi dei risultati di
modelli di simulazione ad eventi discreti. Particolare attenzione verrà dedicata all'uso di pachetti software e linguaggi
specifici per la simulazione ad eventi discreti e il loro eventuale utilizzo in connessione ad un software di ottimizzazione.
Gli studenti verranno direttamente coinvolti nelle attività di laboratorio ed in particolare nella realizzazione di progetti
di studio di casi reali.

Conoscenza e comprensione:
Tecniche per l'implementazione di un modello di simulazione ad eventi discreti. Uso di pacchetti software dedicati alla
simulazione ad eventi discreti e loro eventuale integrazione con software di ottimizzazione.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di effettuare uno studio completo di un problema reale attraverso la simulazione ad eventi discreti,
dall'analisi preliminare dei processi, l'implementazione, fino all'interpretazione dei risultati.

Capacità critiche e di giudizio:
Saper individuare le caratteristiche fondamentali di un processo reale ai fini della costruzione di un modello di
simulazione ad eventi discreti. Saper valutare l'impatto dell'output di una simulazione sul caso reale in analisi.

Capacità comunicative:
Le attività di laboratorio permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere modelli di simulazione
e i loro output.

Capacità di apprendimento:
Le modalità delle attività di laboratorio stimoleranno gli studenti alla realizzazione autonoma di modelli di simulazione,
al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle tecniche apprese nel corso.

Obiettivi formativi

Obiettivo
principale di questo corso è lo sviluppo di competenze digitali per
formare cittadini in grado di usare le tecnologie nella vita di relazione per
accedere sia ai pubblici servizi che a contenuti culturali e di
intrattenimento, per partecipare alla vita comunitaria e per sviluppare un
dialogo politico. Il corso così contribuisce
all’attuazione del piano i2010 dell’Unione Europea “di rafforzamento dell’inclusione sociale attraverso la
riduzione del digital divide per la costruzione di una società per tutti”. Il
corso promuove l’uso dell’ICT anche per contribuire all’attuazione di quanto
previsto dal Codice dell’Amministrazione Digitale italiano in ordine al Diritto all'uso delle tecnologie (art. 3) e alla Disponibilità dei dati delle pubbliche
amministrazioni (art 50 capo V).

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico di queste attività è quello di consentire agli studenti di coordinare le loro conoscenze disciplinari con quelle più specifiche necessarie per l'inserimento futuro nel mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico è quello di consentire allo studente di utilizzare le conoscenze acquisite nel corso di studio e completarle in attività svolte presso una struttura aziendale o industriale o presso un laboratorio di ricerca.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si propone di fornire allo studente una conoscenza integrata degli strumenti fondamentali
per il monitoraggio, il miglioramento e l’innovazione dei processi produttivi. In particolare, l’obiettivo
è comprendere l’utilizzo del controllo statistico di processo (SPC), della pianificazione sperimentale
(DOE) e della valutazione degli impatti ambientali (LCA) come leve strategiche per l’ottimizzazione
della qualità, dell’efficienza e della sostenibilità. Attraverso un approccio teorico-pratico e l’analisi di
casi studio, il corso mira a sviluppare una capacità critica nell’applicazione combinata di questi
strumenti, favorendo una visione sistemica e consapevole dell’innovazione nei contesti
manifatturieri.
OBIETTIVI SPECIFICI – CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso permetterà allo studente di acquisire le logiche e i principi che regolano il monitoraggio
della qualità nei processi produttivi, la progettazione efficiente degli esperimenti per
l’ottimizzazione delle prestazioni e l’approccio sistemico alla sostenibilità. Particolare attenzione
sarà rivolta alla comprensione delle norme tecniche, dei metodi di analisi (es. carte di controllo,
piani fattoriali, analisi degli impatti ambientali) e all’integrazione tra strumenti statistici, sperimentali
e ambientali per supportare decisioni industriali consapevoli.

CAPACITÀ APPLICATIVE
Le conoscenze teoriche acquisite durante il corso, se applicate a casi studio concreti attraverso
esercitazioni con software specializzati (Minitab, openLCA, GaBi), permetteranno allo studente di
progettare carte di controllo, condurre analisi DOE, costruire modelli per valutare l’impatto
ambientale e proporre soluzioni innovative per l’ottimizzazione dei processi.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso stimola lo sviluppo del senso critico attraverso l’analisi comparata di metodologie diverse,
la valutazione delle loro applicazioni e la discussione di scenari reali di produzione. Lo studente
impara a valutare l’affidabilità dei dati, la robustezza dei modelli e l’adeguatezza delle tecniche in
relazione a specifici contesti produttivi.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Al termine del corso lo studente sarà in grado di comunicare efficacemente i risultati delle analisi
statistiche, sperimentali e ambientali a interlocutori anche non specialisti, illustrandone i punti di
forza e di debolezza. Le capacità comunicative verranno esercitate durante discussioni di gruppo e
nella documentazione tecnica relativa ai casi studio.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
Il corso svilupperà la capacità di apprendere in modo autonomo nuove metodologie e strumenti
nell’ambito del controllo e dell’innovazione dei processi, anche in contesti multidisciplinari.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi di questo corso vogliono fornire conoscenze e capacità di comprensione nel campo delle tecnologie di Additive Manufacturing con particolare riguardo ai seguenti aspetti:

- conoscenza delle diverse tecnologie e dei diversi processi fisici e chimici su cui sono basate;

- conoscenza dei metodi di progettazione del modello virtuale e dei metodi di riparazione al fine di ottenere un modello fabbricabile;

- capacità di gestire i diversi processi scegliendo opportunamente parametri e strategie di fabbricazione;

- capacità di pianificare a monte della fabbricazione processi di post processing al fine di rispettare i requisiti progettuali;

- capacità di confrontare diversi processi (additivi e non) al fine di scegliere il processo tecnicamente ed economicamente più adatto alle esigenze specifiche;

- Capacità di applicare le conoscenze acquisite a case study reali;

- Capacità di effettuare un trasferimento tecnologico.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di illustrare i fondamenti analitici dello studio dei Sistemi di Servizio
(detti anche sistemi di file di attesa) intesi come strutture caratterizzate dall'arrivo casuale
di utenti che richiedono lo svolgimento di un'operazione effettuata da un'apposita unità; lo
scopo sarà quello di valutare alcune grandezze fondamentali per dimensionare il sistema di
servizio in maniera efficiente. Il corso si propone inoltre di fornire gli strumenti di base per la
costruzione e l'utilizzo di modelli di simulazione ad eventi discreti. Le tecniche di simulazione
verranno introdotte come strumento per riprodurre, attraverso opportuni modelli, realtà
già esistenti o da progettare, allo scopo di studiare gli effetti di possibili interventi, nel primo
caso, o di valutare diverse scelte progettuali e/o strategiche nel secondo caso.

Conoscenza e comprensione:
Modelli di sistemi a coda e loro misure di prestazione. Modelli di simulazione ad eventi discreti e loro implementazione,
validazione ed esecuzione.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di formulare e risolvere problemi formulabili attraverso sistemi a coda. Essere in grado di effettuare uno
studio di un problema reale attraverso la simulazione ad eventi discreti.

Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di riconoscere un problema formulabile attraverso un sistema a coda. Saper individuare le caratteristiche
fondamentali di un processo reale ai fini della costruzione di un modello di simulazione. Saper analizzare l'output di una
simulazione ad eventi discreti.

Capacità comunicative:
Le lezioni e le esercitazioni del corso permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere
formulazioni di sistemi a coda e modelli di simulazione ad eventi discreti.

Capacità di apprendimento:
Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di
svolgimento del corso, in particolare le esercitazioni, stimoleranno lo studente all'approfondimento autonomo di
alcuni argomenti, al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese nel corso.

Obiettivi formativi

Il corso intende sviluppare la capacità dello studente di riconoscere e
formulare come tali i problemi di ottimizzazione presenti, a volte solo
implicitamente, nelle attività progettuali e decisionali; di mettere in
grado lo studente di selezionare con competenza gli algoritmi più
efficaci per la soluzione numerica dei problemi formulati; di utilizzare
efficientemente le librerie di programmi di ottimizzazione disponibili,
e di sviluppare nuovi programmi nel caso in cui quelli disponibili non
siano adeguati.

Obiettivi formativi

In questo corso verranno studiati modelli matematici che possono essere
usati per descrivere situazioni nelle quali sia presente piu' di un
decisore. In particolare verranno analizzati modelli basati sulle
disequazioni variazionali e sulla teoria dei giochi. Verra' data
enfasi agli aspetti computazionali.
Risultati di apprendimento attesi:
Alla conclusione del corso lo studente sara' in grado di formulare
problemi di equilibrio come disequazioni variazionali e di sviluppare
adeguati algoritmi di soluzione. Lo studente sara' anche in grado di
usare modelli giochistici realistici e di trovare algoritmicamente i
loro equilibri, anche in caso di modelli realistici.

Obiettivi formativi

Conoscenza e comprensione
Lo scopo del corso è quello di introdurre gli studenti all'applicazione delle tecniche di ottimizzazione per l’addestramento in problemi di apprendimento automatico. Si prevede che gli studenti acquisiscano competenze sui modelli standard usati in apprendimento automatico (Deep Networks and Support Vector Machines) e sui più recenti algoritmi di ottimizzazione per determinare i parametri (addestrare) di tali modelli che meglio si adattano ai dati disponibili.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Alla fine del corso, gli studenti dovrebbero essere in grado di selezionare il modello corretto per il problema in questione e utilizzare software standard specializzato per l'applicazione e/o sviluppare il proprio algoritmo di ottimizzazione.

Autonomia di giudizio
Lezioni frontali, esercitazioni pratiche e sessioni di revisione dei progetti forniranno agli studenti la possibilità di valutare i principali punti di forza e di debolezza dei diversi modelli di apprendimento automatico applicati ai casi studio in apprendimento automatico.

Capacità di comunicazione
Alla fine del corso, gli studenti sono in grado di individuare le caratteristiche principali di un problema di apprendimento automatico e di spiegare le tecniche per la sua soluzione sia con un pubblico specializzato che non specializzato. Queste capacità sono verificate e valutate nei progetti realizzati in piccoli gruppi di lavoro, incoraggiando così il team building e un processo di apprendimento proattivo e collaborativo. Queste abilità possono anche essere verificate nella prova orale finale.

Capacità di apprendere
Gli studenti sviluppano le capacità di apprendimento necessarie per intraprendere ulteriori studi sugli argomenti rilevanti con un alto grado di autonomia. Durante le lezioni, gli studenti sono incoraggiati a lavorare su progetti in piccoli gruppi, stimolando così l'attività e il coinvolgimento degli studenti. Si consiglia di consultare pubblicazioni di ricerca supplementari e siti internet per individuare le scelte dettagliate necessarie per svolgere efficacemente i progetti assegnati. Queste capacità sono testate e valutate nell’analisi delle relazioni finali dei progetti in cui gli studenti devono discutere le principali questioni dei problemi affrontati e le loro scelte per superare le difficoltà, sulla base degli argomenti e dei materiali trattati in classe.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente alcuni concetti fondamentali di probabilita’ e statistica al fine di introdurre alcuni modelli stocastici utilizzati in finanza. Si cerca anche di affinare le capacità critiche degli studenti, così da essere in grado anche di affrontare problemi nuovi in maniera critica.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente alcuni concetti fondamentali di probabilita’ e statistica al fine di introdurre alcuni modelli stocastici utilizzati in finanza. Si cerca anche di affinare le capacità critiche degli studenti, così da essere in grado anche di affrontare problemi nuovi in maniera critica.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente alcuni concetti fondamentali di probabilita’ e statistica al fine di introdurre alcuni modelli stocastici utilizzati in finanza. Si cerca anche di affinare le capacità critiche degli studenti, così da essere in grado anche di affrontare problemi nuovi in maniera critica.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI DEL CORSO:
Impostato con un approccio interdisciplinare il corso si propone di combinare lezioni sulle teorie economiche della produzione e dell’efficienza con lezioni sulle metodologie econometriche di stima utilizzate in letteratura includendo anche i più recenti contributi attraverso attività seminariale.
Per sviluppare la capacità critica e l'autonomia nell'utilizzo delle metodologie proposte a lezione agli studenti é richiesta la realizzazione di un lavoro empirico con dati reali. In particolare, durante le esercitazioni saranno presentati i software open source che serviranno poi per la realizzazione del lavoro applicato.
I principali obiettivi del corso sono pertanto:
1. Presentare un quadro generale delle teorie economiche e dell'economia della produttività;
2. Proporre un quadro unificato sui principali strumenti metodologici per la valutazione e comparazione di produttività ed efficienza di unità operative (impianti, stabilimenti, unità di business in generale, imprese);
3. Introdurre gli studenti all'utilizzo di alcuni software econometrici open source per l'analisi economica applicata;
4. Fornire le chiavi di lettura per analizzare la letteratura specializzata;
5. Stimolare l'analisi critica dei contenuti teorici, metodologici ed empirici;
6. Creare interazione con gli studenti attraverso seminari, esercitazioni, realizzazione di presentazioni orali e lavori guidati con dati reali.

OBIETTIVI SPECIFICI:
• conoscenza e capacità di comprensione: dimostrare di conoscere gli elementi di base dell'analisi di produttivita’ e di efficienza;
• capacità di applicare conoscenza e comprensione: essere in grado di applicare le tecniche di analisi di efficienza apprese durante il corso nel proprio ambito ingegneristico di specializzazione;
• autonomia di giudizio: saper svolgere un’analisi di efficienza con spirito critico e saper applicare correttamente i metodi appresi durante il corso.
• abilità comunicative: saper comunicare i risultati delle analisi e le relative informazioni a diverse tipologie di interlocutori;
• capacità di apprendimento: sviluppare le competenze necessarie per poter approfondire in autonomia e nel proprio ambito ingegneristico i metodi presentati durante il corso.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso fornirà i fondamenti sugli aspetti teorici, tecnici e pratici nella progettazione e implementazione di sistemi di
apprendimento automatico, in particolare reti neurali basate sull’utilizzo di tecnologie innovative quali Quantum
Computing e Hyperdimensional Computing/Vector Symbolic Architectures, in connessione con le metodologie più
avanzate di Deep Learning. L’attenzione sarà concentrata sullo studio di tali approcci computazionali per applicazioni
nell’ambito dell’ingegneria industriale e dell’informazione per la soluzione di problemi supervisionati e non
supervisionati in particolare riguardanti ottimizzazione, approssimazione, regressione, interpolazione, predizione,
filtraggio, riconoscimento e classificazione. L'obiettivo principale è fornire allo studente la capacità di comprendere e
di ottenere nella fattispecie vantaggi sia dal punto di vista quantistico (quantum advantage) sia derivante dall’utilizzo
di rappresentazioni distribuite. I sistemi così sviluppati potranno essere quindi utilizzati in applicazioni relative a
problemi di apprendimento basati sui dati, ovvero nell’analisi di serie temporali, nel calcolo iperdimensionale e
nell’eXplainable AI, considerando i diversi domini reali relativi a energia, aerospazio, osservazione della Terra, analisi
comportamentale, bioingegneria, finanza, sicurezza, rilevamento delle frodi e così via.

CAPACITÀ APPLICATIVE
L'obiettivo principale del corso è quello di consentire agli studenti di sviluppare sistemi di ibridi e innovativi basati
principalmente su Quantum Deep Neural Networks, rappresentazioni distribuite e calcolo iperdimensionale attraverso
un’adeguata formulazione del problema, una scelta appropriata degli algoritmi adatti a risolvere il problema stesso e
l’esecuzione di esperimenti in attività di laboratorio per valutare l’efficacia delle tecniche adottate. Saranno pertanto
approfondite le applicazioni di tali sistemi in studi di caso verticali quali per esempio, a titolo non esaustivo, la
gestione delle reti complesse (smart grid, distribuzione energetica e delle merci, reti biologiche e sociologiche, etc.),
l'analisi dei materiali, la progettazione di dispositivi e circuiti, i sistemi di automazione e controllo, l'inversione di
modelli fisici e di modelli astratti di tipo organizzativo e decisionale, la telemedicina e quant’altro.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Attraverso una sistematica attività di laboratorio, durante la quale verranno prese in considerazione le metodologie
relative alla progettazione e all’implementazione di architetture di calcolo quantistico e iperdimensionale, lo studente
integrerà le conoscenze acquisite per gestire la complessità dei meccanismi di apprendimento induttivo e i limiti reali
imposti dai dispositivi quantistici Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) attualmente adottati, anche e soprattutto in
funzione dei domini applicativi nell’ambito dell’ingegneria industriale e dell’informazione che saranno considerati nel
corso. Particolare enfasi sarà data alla comprensione dell’utilizzo del calcolo simbolico e iperdimensionale (HDC/VSA) per
l’elaborazione efficiente dei dati, evidenziando come tale approccio possa offrire vantaggi computazionali e interpretativi
significativi rispetto ai metodi tradizionali.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Le tecnologie quantistiche e gli algoritmi quantistici per il trattamento dell’informazione sono in rapida evoluzione,
considerando lo scenario attuale basato sui dispositivi a breve termine e sugli approcci ibridi quantistici-classici. Allo
stesso modo, il calcolo iperdimensionale e (neuro)-simbolico, si sta affermando come paradigma di rilievo per numerose
applicazioni ad alto coefficiente innovativo e tecnologico. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di comunicare le
conoscenze acquisite a interlocutori specialisti e non specialisti negli ambiti di ricerca e di lavoro nei quali svolgerà la
successiva attività scientifica e/o professionale, anche tenendo conto delle problematiche tecnologiche e di sviluppo
sostenibile.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
La metodologia didattica adottata prevede un'attività di studio autonoma e autogestita durante lo sviluppo di compiti
monotematici di approfondimento didattico e/o sperimentale, in modo verticale su alcuni specifici argomenti teorici e
applicativi utilizzando, per esempio, le risorse quantistiche disponibili in cloud come la Quantum Experience Platform di
IBM, oltre a simulatori quantistici come Qiskit, Pennylane e Flax in ambiente Python, in aggiunta a framework di sviluppo
specifici per HDC (TorchHD), il tutto per la realizzazione di sistemi di apprendimento automatico applicati a problemi di
ingegneria industriale e dell’informazione in ambito gestionale, elettrico, meccanico, logistico, biomedicale e per la
formazione di competenze professionali e aziendali capaci di relazionarsi nel contesto tecnico-scientifico del data
analytics e della business intelligence.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si propone di fornire agli studenti una conoscenza approfondita degli aspetti strategici e operativi relativi alla gestione degli acquisti aziendali.
Attraverso l’analisi delle strategie di acquisto, delle tecniche di analisi della spesa e delle matrici di portafoglio, il corso intende sviluppare la capacità di pianificare e gestire in modo efficace il processo degli acquisti.
Particolare attenzione sarà dedicata all’approfondimento delle attività operative connesse al processo di approvvigionamento, come la qualificazione dei fornitori, la progettazione delle gare, le analisi quantitative a supporto della negoziazione, la definizione di modelli di costo e di remunerazione, e il vendor rating.
Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di applicare strumenti e metodologie per l’elaborazione di strategie di acquisto, per la selezione di fornitori affidabili ed efficienti, e per la definizione di accordi contrattuali coerenti con le esigenze aziendali.

OBIETTIVI SPECIFICI
Conoscenza e capacità di comprensione
Il corso consentirà allo studente di acquisire:
-la conoscenza delle principali strategie di approvvigionamento e delle matrici di portafoglio acquisti;
-la comprensione dei processi e delle fasi operative del procurement, inclusi la qualificazione dei fornitori, la gestione delle gare, la costruzione di modelli di costo e il vendor rating.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Lo studente sarà in grado di:
-analizzare la spesa aziendale e classificare i gruppi merci;
-sviluppare strategie di acquisto adeguate a specifici segmenti di fornitura;
-selezionare fornitori attraverso l’uso di strumenti quantitativi e qualitativi;
-progettare gare competitive per gli affidamenti;
-supportare il processo negoziale e la progettazione dei contratti mediante analisi strutturate.

Autonomia di giudizio
Il corso svilupperà nello studente la capacità di:
-valutare criticamente le strategie di approvvigionamento in funzione delle caratteristiche del mercato e dell’organizzazione;
-selezionare in autonomia metodologie di analisi e strumenti operativi per la gestione degli acquisti.

Abilità comunicative
Alla fine del corso, lo studente sarà in grado di:
-illustrare strategie e decisioni di procurement in modo chiaro e sistematico;
-redigere documenti tecnici e report di analisi utilizzando terminologia specialistica e modelli riconosciuti a livello internazionale.

Capacità di apprendimento
Lo studente svilupperà capacità di studio autonome, utili per:
-approfondire metodologie avanzate di gestione degli acquisti;
-aggiornarsi sulle evoluzioni delle pratiche e degli strumenti di procurement in contesti dinamici e complessi.

Obiettivi formativi

###################
Obiettivi generali:
###################

La corretta gestione dei processi rappresenta un elemento fondamentale per rendere le organizzazioni moderne più efficienti ed efficaci nella
gestione del loro business. A tal scopo, questo corso introduce linguaggi, principi e metodi per la modellazione, l'analisi, l'innovazione ed
il monitoraggio dei processi.

Il corso enfatizza il ruolo della modellazione concettuale (business process modeling) come strumento necessario per comprendere ed analizzare
i processi di interesse in sistemi informativi di varia natura. Gli studenti del corso apprenderanno la modellazione dei processi attraverso
lo standard internazionale BPMN (Business Process Model and Notation).

Il corso si focalizzerà sulla modellazione di processi di singole organizzazioni (orchestrazioni di processo) e processi che coinvolgono
l'interazione fra organizzazioni multiple (coreografie di processo), investigando le tecniche formali necessarie per l'analisi e
l'innovazione di tali processi.

Il corso fornirà inoltre le conoscenze di base per la progettazione, l'implementazione ed il monitoraggio di processi eseguibili con
un sistema informativo aziendale.

Infine, il corso presenterà tecniche e strumenti per l'utilizzo delle recenti tecniche di process mining, che consentono la costruzione
di modelli di processo (la cui struttura non è nota a priori) partendo dai log che memorizzano gli eventi concreti eseguiti dal processo reale.

####################
Obiettivi specifici:
####################

--------------------------
Conoscenza e comprensione:
--------------------------
Al termine del corso gli studenti:
- apprendono i principali metodi per condurre un progetto di BPM (Business Process Management);
- sono in grado di modellare un processo con lo standard BPMN;
- sono in grado di implementare ed eseguire un processo utilizzando un sistema informativo reale;
- conoscono gli algoritmi e le tecniche di process mining.

------------------------------------
Applicare conoscenza e comprensione:
------------------------------------
Gli studenti sono in grado di utilizzare gli strumenti metodologici e tecnologici adeguati per:
(i) modellare un processo in BPMN;
(ii) analizzarlo con tecniche quantitative;
(iii) eseguirlo e monitorarlo con un sistema informativo.

--------------------------------
Capacità critiche e di giudizio:
--------------------------------
Lo studente acquisice autonomia di giudizio nel proporre l’approccio più opportuno per realizzare un progetto di BPM.

----------------------
Capacità comunicative:
----------------------
Le attività progettuali e le lezioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere le scelte progettuali e le
metodologie di progettazione e sviluppo di un processo di business.

--------------------------
Capacità di apprendimento:
--------------------------
Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso,
in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso,
al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso.

Obiettivi formativi

Knowledge and understanding
The course introduces students to the economics and management of networks. On the one hand, the course illustrates the main features of the new information economy, and discusses the prevailing and emerging business models. On the other hand, it explores competition and regulation issues in liberalized network industries, such as telecommunications, energy, and transportation.

Applying knowledge and understanding
Students are expected to be able to use methods and models of microeconomics and industrial organization to understand and analyze the impact of technology and demand on market structure, firms’ strategies and business models in the new information economy. They will also gain insight on the rationale and the scope for public policy in network industries.

Making judgements
Lectures, practical exercises and problem-solving sessions will provide students with the ability to assess the main strengths and weaknesses of theoretical models when used to explain empirical evidence and case studies in the new information economy and in network industries.

Communication
By the end of the course, students are able to point out the main features of the new information economy and network industries, and to discuss relevant information, ideas, problems and solutions both with a specialized and a non-specialized audience. These capabilities are tested and evaluated in the final written exam and possibly in the oral exam as well as in the project work.

Lifelong learning skills
Students are expected to develop those learning skills necessary to undertake additional studies on relevant topics in the field of the new information economy and network industries with a high degree of autonomy. During the course, students are encouraged to investigate further any topics of major interest, by consulting supplementary academic publications, specialized books, and internet sites. These capabilities are tested and evaluated in the final written exam and possibly in the oral exam as well as in the project work, where students may have to discuss and solve some new problems based on the topics and material covered in class.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione

Gli studenti acquisiranno una conoscenza avanzata della microstruttura dei mercati finanziari, dei concetti di trading algoritmico e dei fondamenti statistici delle strategie quantitative. Comprenderanno a fondo come tradurre le idee teoriche di trading in logica computazionale utilizzando linguaggi di programmazione come Python ed EasyLanguage.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti teorici per costruire, testare e ottimizzare sistemi di trading automatizzati a livello pratico. Utilizzeranno Python per l'analisi avanzata dei dati, la modellazione statistica e l'integrazione del machine learning, e impiegheranno EasyLanguage per la prototipazione rapida delle strategie, l'integrazione in piattaforma e l'esecuzione a mercato.

Autonomia di giudizio

Gli studenti sono incoraggiati a discutere criticamente in aula strategie di trading quantitativo, anomalie di mercato e modelli algoritmici. Il corso include sessioni pratiche in cui gli studenti applicano le conoscenze acquisite per progettare, testare e valutare modelli di trading empirici. Utilizzando dati di mercato storici e in tempo reale, gli studenti valuteranno criticamente le prestazioni e la robustezza delle loro strategie implementate tramite EasyLanguage e Python, imparando a distinguere tra reale potere predittivo e sovradattamento dei dati (overfitting).

Abilità comunicative

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di illustrare e spiegare la logica algoritmica, le metriche di rischio (es. indice di Sharpe, maximum drawdown) e i punti di forza e di debolezza di varie metodologie di trading a una varietà di interlocutori eterogenei (come investitori, risk manager o sviluppatori software). L'acquisizione di queste abilità è verificata e valutata non solo durante la prova finale, ma anche durante presentazioni di progetti e prove in cui, individualmente o in gruppo, gli studenti sono chiamati a presentare i propri algoritmi di trading e a esporre report completi di backtesting.

Capacità di apprendimento

Gli studenti acquisiscono la capacità di ricercare, progettare e programmare in autonomia sistemi di trading quantitativo utilizzando Python ed EasyLanguage. Gli strumenti forniti dal corso consentono l'analisi di mercati finanziari complessi, permettendo agli studenti di costruire modelli che tengano conto simultaneamente di molteplici fattori di mercato, costi di esecuzione e della rigorosa gestione del rischio inerente al trading algoritmico.

Obiettivi formativi

Obiettivi del Laboratorio

·         Capire ed utilizzare gli strumenti per la gestione dei progetti (in particolare MS Project)

·         Studiare le metodologie di rappresentazione dei processi aziendali

·         Studiare le fasi di un progetto di Business Processi Modeling / Business Process Reengineering

·         Studiare ed applicare la BPMN (Business Process Modeling Notation)

·         Capire quali sono le tecnologie dell’informazione a supporto dei processi aziendali

Risultati apprendimento attesi

·         Imparare a rappresentare un progetto tramite MS Project

·         Capire cos’è un processo aziendale, come si progetta e come si rappresenta

·         Utilizzare la metologia di rappresentazione dei processi BPMN

Obiettivi formativi

Il corso presenta, attraverso un approccio applicativo, un approfondimento sulle problematiche caratteristiche di gestione degli impianti industriali, sia dal punto di vista gestionale – organizzativo che tecnico - operativo. Il corso, in quanto estensione del corso di Gestione degli Impianti Industriali, ne sviluppa uno degli argomenti quali: il rapporto tra il sistema - azienda, il mercato e la supply chain, le metodologie di gestione della produzione e di gestione dei materiali.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI. Conoscenze: Approfondimento e consolidamento delle conoscenze fornite nel corso di Gestione degli Impianti Industriali. Abilità: I risultati di apprendimento attesi comprendono la capacità di sviluppare analisi, modellare i problemi e identificare le tecniche migliori per la risoluzione delle principali problematiche caratteristiche di gestione della produzione, gestione dei materiali, gestione della logistica e della supply chain, attraverso project work ed esperienze pratiche.

Obiettivi formativi

L’obiettivo formativo è quello di fornire all’ingegnere gestionale le basi per comprendere la teoria ed i principi di funzionamento di strumenti innovativi ottici, fototermici, fotoacustici e termografici, e per capire le principali applicazioni con particolare attenzione alle ricadute nel mondo industriale e con un approfondimento economico gestionale.

I contenuti del corso sono organizzati per fornire competenze tecniche scientifiche per poter lavorare nel campo della ricerca applicata, facilitando il collocamento del neo ingegnere nel settore industriale.

Contenuti in breve del corso proposto:

Il corso fornirà le basi teoriche dei sistemi ottici, del laser con le relative applicazioni. Verranno introdotte le tecniche fototermiche, fotoacustiche, radiometriche, e termografiche infrarosse per i controlli nondistruttivi dei materiali, e verranno discusse le numerose applicazioni in campo industriale, ambientale, energetico, ma anche biologico, medico, e nel comparto emergente dell’ agri-food. Verranno effettuate le comparazioni finali fra le tecniche diagnostiche includendo parametri economici gestionali. Il corso si completa con alcune attività sperimentali per la misure con strumenti di laboratorio con le relative analisi dei dati.

Obiettivi formativi

Il corso si propone di approfondire la progettazione, l'implementazione, l'esecuzione e l'analisi dei risultati di
modelli di simulazione ad eventi discreti. Particolare attenzione verrà dedicata all'uso di pachetti software e linguaggi
specifici per la simulazione ad eventi discreti e il loro eventuale utilizzo in connessione ad un software di ottimizzazione.
Gli studenti verranno direttamente coinvolti nelle attività di laboratorio ed in particolare nella realizzazione di progetti
di studio di casi reali.

Conoscenza e comprensione:
Tecniche per l'implementazione di un modello di simulazione ad eventi discreti. Uso di pacchetti software dedicati alla
simulazione ad eventi discreti e loro eventuale integrazione con software di ottimizzazione.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di effettuare uno studio completo di un problema reale attraverso la simulazione ad eventi discreti,
dall'analisi preliminare dei processi, l'implementazione, fino all'interpretazione dei risultati.

Capacità critiche e di giudizio:
Saper individuare le caratteristiche fondamentali di un processo reale ai fini della costruzione di un modello di
simulazione ad eventi discreti. Saper valutare l'impatto dell'output di una simulazione sul caso reale in analisi.

Capacità comunicative:
Le attività di laboratorio permetteranno allo studente di essere in grado di comunicare e condividere modelli di simulazione
e i loro output.

Capacità di apprendimento:
Le modalità delle attività di laboratorio stimoleranno gli studenti alla realizzazione autonoma di modelli di simulazione,
al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle tecniche apprese nel corso.

Obiettivi formativi

Obiettivo
principale di questo corso è lo sviluppo di competenze digitali per
formare cittadini in grado di usare le tecnologie nella vita di relazione per
accedere sia ai pubblici servizi che a contenuti culturali e di
intrattenimento, per partecipare alla vita comunitaria e per sviluppare un
dialogo politico. Il corso così contribuisce
all’attuazione del piano i2010 dell’Unione Europea “di rafforzamento dell’inclusione sociale attraverso la
riduzione del digital divide per la costruzione di una società per tutti”. Il
corso promuove l’uso dell’ICT anche per contribuire all’attuazione di quanto
previsto dal Codice dell’Amministrazione Digitale italiano in ordine al Diritto all'uso delle tecnologie (art. 3) e alla Disponibilità dei dati delle pubbliche
amministrazioni (art 50 capo V).

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico di queste attività è quello di consentire agli studenti di coordinare le loro conoscenze disciplinari con quelle più specifiche necessarie per l'inserimento futuro nel mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico è quello di consentire allo studente di utilizzare le conoscenze acquisite nel corso di studio e completarle in attività svolte presso una struttura aziendale o industriale o presso un laboratorio di ricerca.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si propone di fornire allo studente una conoscenza integrata degli strumenti fondamentali
per il monitoraggio, il miglioramento e l’innovazione dei processi produttivi. In particolare, l’obiettivo
è comprendere l’utilizzo del controllo statistico di processo (SPC), della pianificazione sperimentale
(DOE) e della valutazione degli impatti ambientali (LCA) come leve strategiche per l’ottimizzazione
della qualità, dell’efficienza e della sostenibilità. Attraverso un approccio teorico-pratico e l’analisi di
casi studio, il corso mira a sviluppare una capacità critica nell’applicazione combinata di questi
strumenti, favorendo una visione sistemica e consapevole dell’innovazione nei contesti
manifatturieri.
OBIETTIVI SPECIFICI – CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso permetterà allo studente di acquisire le logiche e i principi che regolano il monitoraggio
della qualità nei processi produttivi, la progettazione efficiente degli esperimenti per
l’ottimizzazione delle prestazioni e l’approccio sistemico alla sostenibilità. Particolare attenzione
sarà rivolta alla comprensione delle norme tecniche, dei metodi di analisi (es. carte di controllo,
piani fattoriali, analisi degli impatti ambientali) e all’integrazione tra strumenti statistici, sperimentali
e ambientali per supportare decisioni industriali consapevoli.

CAPACITÀ APPLICATIVE
Le conoscenze teoriche acquisite durante il corso, se applicate a casi studio concreti attraverso
esercitazioni con software specializzati (Minitab, openLCA, GaBi), permetteranno allo studente di
progettare carte di controllo, condurre analisi DOE, costruire modelli per valutare l’impatto
ambientale e proporre soluzioni innovative per l’ottimizzazione dei processi.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Il corso stimola lo sviluppo del senso critico attraverso l’analisi comparata di metodologie diverse,
la valutazione delle loro applicazioni e la discussione di scenari reali di produzione. Lo studente
impara a valutare l’affidabilità dei dati, la robustezza dei modelli e l’adeguatezza delle tecniche in
relazione a specifici contesti produttivi.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Al termine del corso lo studente sarà in grado di comunicare efficacemente i risultati delle analisi
statistiche, sperimentali e ambientali a interlocutori anche non specialisti, illustrandone i punti di
forza e di debolezza. Le capacità comunicative verranno esercitate durante discussioni di gruppo e
nella documentazione tecnica relativa ai casi studio.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
Il corso svilupperà la capacità di apprendere in modo autonomo nuove metodologie e strumenti
nell’ambito del controllo e dell’innovazione dei processi, anche in contesti multidisciplinari.

Obiettivi formativi

Gli obiettivi di questo corso vogliono fornire conoscenze e capacità di comprensione nel campo delle tecnologie di Additive Manufacturing con particolare riguardo ai seguenti aspetti:

- conoscenza delle diverse tecnologie e dei diversi processi fisici e chimici su cui sono basate;

- conoscenza dei metodi di progettazione del modello virtuale e dei metodi di riparazione al fine di ottenere un modello fabbricabile;

- capacità di gestire i diversi processi scegliendo opportunamente parametri e strategie di fabbricazione;

- capacità di pianificare a monte della fabbricazione processi di post processing al fine di rispettare i requisiti progettuali;

- capacità di confrontare diversi processi (additivi e non) al fine di scegliere il processo tecnicamente ed economicamente più adatto alle esigenze specifiche;

- Capacità di applicare le conoscenze acquisite a case study reali;

- Capacità di effettuare un trasferimento tecnologico.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
ITA
OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito del marketing. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le principali forze dell’ambiente di marketing; il sistema delle informazioni di marketing; i comportamenti d’acquisto dei consumatori e delle imprese; le fasi e gli strumenti per la formulazione e l’implementazione di una strategia di marketing. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di marketing alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali del Marketing. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo del Marketing e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di formulare un piano di marketing, oltre a valutare criticamente le strategie di marketing,

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di marketing. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica del marketing.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti del marketing utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

1) Conoscenza e capacità di comprensione
Nel corso delle lezioni di Data-driven Economics, studentesse e studenti acquisiscono gli elementi teorici di base dell’analisi econometrica. Le lezioni teoriche sono finalizzate a guidare studentesse e studenti nell’acquisizione dei fondamenti dei modelli di regressione semplice e multipla, a partire dalle relative assunzioni, per poi procedere con le procedure di stima e inferenza. I contenuti del corso coprono sia la stima di modelli lineari che non lineari e l’analisi di dati sia cross-section che longitudinali.
2) Conoscenza e capacità di comprensione applicate
Le studentesse e gli studenti del corso di Data-driven Economics sono in grado di applicare le nozioni acquisite nel corso delle lezioni teoriche a un’ampia gamma di problemi di natura empirica. Acquisiscono la capacità di costruire modelli econometrici finalizzati a dare contenuto empirico a relazioni economiche e sono in grado, inoltre, di stabilire un nesso di causalità tra due o più variabili in ambito economico.
3) Autonomia di giudizio
Studentesse e studenti sono esortate/i a sviluppare il proprio senso critico attraverso la discussione in aula di studi empirici pubblicati in ambito economico/manageriale. Il corso di Data-driven Economics prevede, inoltre, un laboratorio nel corso del quale studentesse e studenti applicano le conoscenze di econometria acquisite alla stima di modelli empirici effettuata utilizzando dati messi a disposizione dal docente.
4) Abilità comunicative
Al termine del corso, le studentesse e gli studenti sono in grado di illustrare e spiegare punti di forza e punti di debolezza di un’ampia gamma di metodologie empiriche a una varietà di interlocutori eterogenei per formazione e ruolo professionale. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata non solo in occasione dell’esame finale, mediante prova scritta e eventuale prova orale, ma anche nel corso di sessioni di lezioni invertite in cui, individualmente o in gruppo, studentesse e studenti sono chiamate/i a presentare studi empirici pubblicati in ambito economico/manageriale.
5) Capacità di apprendere
Studentesse e studenti acquisiscono la capacità di condurre in autonomia analisi empiriche costruendo modelli econometrici da stimare utilizzando dati con strutture diversificate. Gli strumenti forniti dal corso consentono analisi di sistemi in cui un elevato numero di fattori contribuisce simultaneamente a spiegarne gli stati e valutazioni d’impatto che tengano conto dell’aleatorietà e del rischio connaturato all’applicazione di policy. L’acquisizione di tali capacità viene verificata e valutata in occasione dell’esame finale, mediante prova scritta e eventuale prova orale, nell’ambito del quale lo studente può essere chiamato a discutere problemi empirici sulla base degli argomenti trattati e del materiale di riferimento distribuito durante il corso.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito della Gestione dell’Innovazione. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le forme, i modelli e le fonti dell'innovazione; i conflitti di standard e la definizione del disegno dominante; la scelta del tempo d'ingresso nel mercato; i meccanismi di protezione dell'innovazione; il processo di sviluppo di un nuovo prodotto; l’integrazione della sostenibilità ambientale nella strategia di marketing e nello sviluppo nuovo prodotto. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di innovazione tecnologica alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali della Gestione dell’Innovazione. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo della Gestione dell’Innovazione e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di valutare criticamente le strategie di innovazione tecnologica di un’impresa, oltre a classificare i prodotti in base al loro impatto ambientale.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di innovazione tecnologica. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica della gestione dell’innovazione.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti della gestione dell’innovazione utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e di innovazione tecnologica e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso di Financial Markets / Analisi dei Mercati Finanziari ha l’obiettivo di fornire agli studenti una
solida comprensione delle logiche che regolano i mercati finanziari moderni, degli strumenti
finanziari più diffusi e delle principali metodologie di valutazione e gestione del rischio. Vengono
affrontati i concetti fondamentali della finanza, inclusi la relazione tempo-valore del denaro, la
relazione rischio-rendimento, la struttura dei tassi di interesse e i modelli per la determinazione dei
prezzi dei titoli azionari e obbligazionari. Il corso mira, inoltre, a sviluppare la capacità di
interpretare e utilizzare gli strumenti derivati per la gestione del rischio finanziario.
OBIETTIVI SPECIFICI
 Conoscenza e comprensione
Gli studenti acquisiranno una conoscenza approfondita dei principi fondamentali della
finanza, dei contratti finanziari e delle dinamiche che caratterizzano i mercati azionari,
obbligazionari e dei derivati. Saranno in grado di comprendere i modelli teorici alla base
della valutazione degli strumenti finanziari e dei rischi ad essi associati.
 Capacità applicative
Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti appresi per valutare strumenti finanziari,
analizzare strutture di tassi di interesse, determinare prezzi di azioni e obbligazioni, e
utilizzare modelli come il CAPM e l’APT per la gestione del portafoglio. Saranno inoltre in
grado di utilizzare strumenti derivati in semplici strategie di copertura.
 Autonomia di giudizio
Il corso favorirà lo sviluppo di una capacità critica nell’analisi delle decisioni finanziarie e
della gestione del rischio. Gli studenti impareranno a valutare la coerenza e l’adeguatezza
degli strumenti e delle strategie finanziarie rispetto a diversi contesti di mercato.
 Abilità di comunicazione
Gli studenti saranno in grado di esprimere con chiarezza concetti tecnici legati alla finanza,
sia in forma scritta che orale, utilizzando un linguaggio appropriato e supportando le proprie
argomentazioni con dati quantitativi e modelli analitici.
 Capacità di apprendere
Il corso stimolerà lo sviluppo di competenze per lo studio autonomo di tematiche finanziarie
avanzate. Gli studenti acquisiranno le basi necessarie per affrontare corsi più specialistici e
per aggiornarsi costantemente nel campo della finanza.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI FORMATIVI
ITA
OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito del marketing. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le principali forze dell’ambiente di marketing; il sistema delle informazioni di marketing; i comportamenti d’acquisto dei consumatori e delle imprese; le fasi e gli strumenti per la formulazione e l’implementazione di una strategia di marketing. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di marketing alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali del Marketing. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo del Marketing e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di formulare un piano di marketing, oltre a valutare criticamente le strategie di marketing,

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di marketing. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica del marketing.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti del marketing utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente alcuni concetti fondamentali di probabilita’ e statistica al fine di introdurre alcuni modelli stocastici utilizzati in finanza. Si cerca anche di affinare le capacità critiche degli studenti, così da essere in grado anche di affrontare problemi nuovi in maniera critica.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente alcuni concetti fondamentali di probabilita’ e statistica al fine di introdurre alcuni modelli stocastici utilizzati in finanza. Si cerca anche di affinare le capacità critiche degli studenti, così da essere in grado anche di affrontare problemi nuovi in maniera critica.

Obiettivi formativi

Fornire allo studente alcuni concetti fondamentali di probabilita’ e statistica al fine di introdurre alcuni modelli stocastici utilizzati in finanza. Si cerca anche di affinare le capacità critiche degli studenti, così da essere in grado anche di affrontare problemi nuovi in maniera critica.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di introdurre il Project Finance quale strumento per lo sviluppo, il finanziamento e la realizzazione di infrastrutture, sia pubbliche che private. In particolare il corso, attraverso l’analisi degli attori coinvolti ed i rispettivi ruoli, la descrizione dei principali rischi durante le varie fasi di un progetto e delle possibili mitigazioni, nonché delle varie fonti finanziarie che possono essere attivate per supportare un’iniziativa (mezzi propri, debito finanziario, risorse pubbliche) fornirà agli studenti gli strumenti necessari per la comprensione dei principali driver alla base della strutturazione di un’operazione in Project Finance. Verranno infine analizzati i diversi aspetti del Project Finance (tecnici, economici, finanziari, giuridici ed organizzativi), ponendo particolare attenzione a come questi ultimi influiscano nella valutazione della struttura finanziaria più idonea a supportare un’iniziativa in Project Finance, assicurandone la sostenibilità nel rispetto dei cosiddetti criteri di “bancabilità”. Durante il corso verranno discussi business cases ed effettuate esercitazioni in ambiente Windows Excel, volte a sviluppare un modello finanziario di Project Finance con cui valutare la sostenibilità economico/finanziaria e la bancabilità di un investimento. Il corso potrà essere integrato con le testimonianze fornite da primari professionisti ed operatori nazionali ed internazionali del settore.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso vuole fornire agli studenti un inquadramento generale del Project Finance, al fine di comprendere quali siano i principali attori e ruoli svolti, i settori di applicazione e le caratteristiche/requisiti che un progetto deve necessariamente possedere affinché possa essere inquadrato come un’iniziativa di Project Finance. Prerogativa del corso è inoltre fornire agli studenti gli strumenti quantitativi necessari per valutare la sostenibilità economico/finanziaria di un’iniziativa, con particolare riferimento agli indicatori economico/finanziari e di bancabilità.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di valutare se un progetto possiede o meno le caratteristiche per essere strutturato in Project Finance; sarà inoltre in grado di realizzare business plan in ambiente Windows Excel con cui valutare un investimento e definire la struttura finanziaria più idonea per supportarlo, nel rispetto dei criteri di redditività/bancabilità.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper giudicare la fattibilità e la sostenibilità di un operazione di Project Finance, attraverso l’individuazione del giusto mix di fonti finanziarie (mezzi propri/debito), con cui soddisfare i criteri di bancabilità alla base di un’operazione in Project Finance.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di comprendere ed utilizzare i principali termini tecnici e finanziari che fungono da driver nella strutturazione di un deal in Project Finance ed esporre i requisiti chiave nell’utilizzo di questa tecnica. Sarà inoltre in grado di sintetizzare i principali KPIs di un’operazione per dimostrarne la sostenibilità e la bancabilità.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle variabili alla base della strutturazione di un deal in Project Finance.

Obiettivi formativi

In questo corso verranno studiati modelli matematici che possono essere
usati per descrivere situazioni nelle quali sia presente piu' di un
decisore. In particolare verranno analizzati modelli basati sulle
disequazioni variazionali e sulla teoria dei giochi. Verra' data
enfasi agli aspetti computazionali.
Risultati di apprendimento attesi:
Alla conclusione del corso lo studente sara' in grado di formulare
problemi di equilibrio come disequazioni variazionali e di sviluppare
adeguati algoritmi di soluzione. Lo studente sara' anche in grado di
usare modelli giochistici realistici e di trovare algoritmicamente i
loro equilibri, anche in caso di modelli realistici.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso fornirà i fondamenti sugli aspetti teorici, tecnici e pratici nella progettazione e implementazione di sistemi di
apprendimento automatico, in particolare reti neurali basate sull’utilizzo di tecnologie innovative quali Quantum
Computing e Hyperdimensional Computing/Vector Symbolic Architectures, in connessione con le metodologie più
avanzate di Deep Learning. L’attenzione sarà concentrata sullo studio di tali approcci computazionali per applicazioni
nell’ambito dell’ingegneria industriale e dell’informazione per la soluzione di problemi supervisionati e non
supervisionati in particolare riguardanti ottimizzazione, approssimazione, regressione, interpolazione, predizione,
filtraggio, riconoscimento e classificazione. L'obiettivo principale è fornire allo studente la capacità di comprendere e
di ottenere nella fattispecie vantaggi sia dal punto di vista quantistico (quantum advantage) sia derivante dall’utilizzo
di rappresentazioni distribuite. I sistemi così sviluppati potranno essere quindi utilizzati in applicazioni relative a
problemi di apprendimento basati sui dati, ovvero nell’analisi di serie temporali, nel calcolo iperdimensionale e
nell’eXplainable AI, considerando i diversi domini reali relativi a energia, aerospazio, osservazione della Terra, analisi
comportamentale, bioingegneria, finanza, sicurezza, rilevamento delle frodi e così via.

CAPACITÀ APPLICATIVE
L'obiettivo principale del corso è quello di consentire agli studenti di sviluppare sistemi di ibridi e innovativi basati
principalmente su Quantum Deep Neural Networks, rappresentazioni distribuite e calcolo iperdimensionale attraverso
un’adeguata formulazione del problema, una scelta appropriata degli algoritmi adatti a risolvere il problema stesso e
l’esecuzione di esperimenti in attività di laboratorio per valutare l’efficacia delle tecniche adottate. Saranno pertanto
approfondite le applicazioni di tali sistemi in studi di caso verticali quali per esempio, a titolo non esaustivo, la
gestione delle reti complesse (smart grid, distribuzione energetica e delle merci, reti biologiche e sociologiche, etc.),
l'analisi dei materiali, la progettazione di dispositivi e circuiti, i sistemi di automazione e controllo, l'inversione di
modelli fisici e di modelli astratti di tipo organizzativo e decisionale, la telemedicina e quant’altro.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Attraverso una sistematica attività di laboratorio, durante la quale verranno prese in considerazione le metodologie
relative alla progettazione e all’implementazione di architetture di calcolo quantistico e iperdimensionale, lo studente
integrerà le conoscenze acquisite per gestire la complessità dei meccanismi di apprendimento induttivo e i limiti reali
imposti dai dispositivi quantistici Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) attualmente adottati, anche e soprattutto in
funzione dei domini applicativi nell’ambito dell’ingegneria industriale e dell’informazione che saranno considerati nel
corso. Particolare enfasi sarà data alla comprensione dell’utilizzo del calcolo simbolico e iperdimensionale (HDC/VSA) per
l’elaborazione efficiente dei dati, evidenziando come tale approccio possa offrire vantaggi computazionali e interpretativi
significativi rispetto ai metodi tradizionali.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Le tecnologie quantistiche e gli algoritmi quantistici per il trattamento dell’informazione sono in rapida evoluzione,
considerando lo scenario attuale basato sui dispositivi a breve termine e sugli approcci ibridi quantistici-classici. Allo
stesso modo, il calcolo iperdimensionale e (neuro)-simbolico, si sta affermando come paradigma di rilievo per numerose
applicazioni ad alto coefficiente innovativo e tecnologico. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di comunicare le
conoscenze acquisite a interlocutori specialisti e non specialisti negli ambiti di ricerca e di lavoro nei quali svolgerà la
successiva attività scientifica e/o professionale, anche tenendo conto delle problematiche tecnologiche e di sviluppo
sostenibile.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
La metodologia didattica adottata prevede un'attività di studio autonoma e autogestita durante lo sviluppo di compiti
monotematici di approfondimento didattico e/o sperimentale, in modo verticale su alcuni specifici argomenti teorici e
applicativi utilizzando, per esempio, le risorse quantistiche disponibili in cloud come la Quantum Experience Platform di
IBM, oltre a simulatori quantistici come Qiskit, Pennylane e Flax in ambiente Python, in aggiunta a framework di sviluppo
specifici per HDC (TorchHD), il tutto per la realizzazione di sistemi di apprendimento automatico applicati a problemi di
ingegneria industriale e dell’informazione in ambito gestionale, elettrico, meccanico, logistico, biomedicale e per la
formazione di competenze professionali e aziendali capaci di relazionarsi nel contesto tecnico-scientifico del data
analytics e della business intelligence.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di fornire agli studenti una conoscenza di base di concetti e strumenti utili nell’ambito della Gestione dell’Innovazione. In particolare, il corso ha l’obiettivo di far comprendere agli studenti: le forme, i modelli e le fonti dell'innovazione; i conflitti di standard e la definizione del disegno dominante; la scelta del tempo d'ingresso nel mercato; i meccanismi di protezione dell'innovazione; il processo di sviluppo di un nuovo prodotto; l’integrazione della sostenibilità ambientale nella strategia di marketing e nello sviluppo nuovo prodotto. Inoltre, attraverso l’analisi di una serie di casi di studio, il corso mira a far acquisire agli studenti una capacità di analisi critica che permetta loro di interpretare e spiegare il comportamento delle imprese e i risultati da esse ottenuti nell’ambito delle strategie di innovazione tecnologica alla luce dei concetti appresi durante il corso.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso permetterà la conoscenza e la comprensione dei principali concetti e degli strumenti fondamentali della Gestione dell’Innovazione. Lo studente imparerà a riconoscere e a padroneggiare le best practices e i fattori di successo della Gestione dell’Innovazione e ad applicarli in contesti reali.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di valutare criticamente le strategie di innovazione tecnologica di un’impresa, oltre a classificare i prodotti in base al loro impatto ambientale.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper scegliere, date le principali forze ambientali, le caratteristiche dell’impresa e dell’innovazione, le migliori strategie di innovazione tecnologica. Inoltre, lo studente svilupperà la capacità di analisi critica della gestione dell’innovazione.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di illustrare i concetti della gestione dell’innovazione utilizzando la terminologia ed i modelli consolidati a livello internazionale, di organizzare le informazioni e i dati secondo un format e un processo di reporting comprensibile ai professionisti.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle strategie di marketing e di innovazione tecnologica e dei relativi strumenti.

Obiettivi formativi

Obiettivi generali:

Il corso presenterà un'ampia panoramica di argomenti all’intersezione di informatica, scienza dei dati ed economia, sottolineando l’efficienza, la robustezza e le applicazioni ai mercati online emergenti. Introdurrà i principi della teoria algoritmica dei giochi e della progettazione dei meccanismi economici, della progettazione algoritmica del mercato, nonché dell'apprendimento automatico nei giochi e nei mercati. Dimostrerà applicazioni a casi di studio nella ricerca sul Web e nella pubblicità online, nell'economia delle reti, nei dati, nelle criptovalute e nei mercati dell'intelligenza artificiale.

Risultati specifici:
Conoscenza e comprensione:
I principi algoritmici e matematici dell’economia alla base della progettazione e del funzionamento di mercati online efficienti e robusti. L'applicazione di questi principi in esempi concreti di mercati online.

Applicare conoscenza e comprensione:
Essere in grado di progettare e analizzare algoritmi per concrete applicazioni dei mercati online rispetto ai requisiti di efficienza e robustezza.
Capacità critiche e di giudizio:
Essere in grado di valutare la qualità di un algoritmo per applicazioni nel mercato online, discriminando gli aspetti di modellizzazione da quelli legati all'implementazione algoritmica e di sistema.

Capacità comunicative:
Capacità di comunicare e condividere le scelte di modellazione e i requisiti di sistema, nonché i risultati dell'analisi dell'efficienza degli algoritmi del mercato online.

Capacità di apprendimento:
Il corso stimola gli studenti ad acquisire capacità di apprendimento al crocevia tra informatica, economia e applicazioni del mercato digitale, compresi i diversi linguaggi utilizzati in questi campi.

Obiettivi formativi

Ideare nuovi metodi e modelli statistici di apprendimento automatico è essenzialmente un’arte, in fondo divertente, ma soprattutto estremamente fruttuosa. Ma questi potenti strumenti non sono davvero utili a meno che se ne capiscano potenzialità e limiti. L'obiettivo principale della teoria dell'apprendimento statistico (statistical learning) è quindi studiare, in un quadro statistico, le proprietà degli algoritmi di apprendimento, principalmente nella forma dei cosiddetti limiti di errore.
Questo corso introduce le tecniche utilizzate per ottenere tali risultati, combinando la metodologia con le basi teoriche e gli aspetti computazionali. Tratta sia i principi di base per progettare algoritmi di apprendimento di successo, sia la "scienza" dell'analisi delle proprietà statistiche e delle garanzie di performance di un algoritmo di apprendimento. I teoremi sono presentati insieme agli aspetti pratici della metodologia per aiutare gli studenti a sviluppare strumenti per selezionare metodi e approcci appropriati ai problemi di analisi dei dati che di volta in volta dovranno affrontare.
Metodi per un'ampia gamma di problemi applicati saranno esplorati e implementati su software open source come R (www.r-project.org), Keras (https://keras.io/) e TensorFlow (https://www.tensorflow.org/).

Obiettivi formativi

Knowledge and understanding
The course introduces students to the economics and management of networks. On the one hand, the course illustrates the main features of the new information economy, and discusses the prevailing and emerging business models. On the other hand, it explores competition and regulation issues in liberalized network industries, such as telecommunications, energy, and transportation.

Applying knowledge and understanding
Students are expected to be able to use methods and models of microeconomics and industrial organization to understand and analyze the impact of technology and demand on market structure, firms’ strategies and business models in the new information economy. They will also gain insight on the rationale and the scope for public policy in network industries.

Making judgements
Lectures, practical exercises and problem-solving sessions will provide students with the ability to assess the main strengths and weaknesses of theoretical models when used to explain empirical evidence and case studies in the new information economy and in network industries.

Communication
By the end of the course, students are able to point out the main features of the new information economy and network industries, and to discuss relevant information, ideas, problems and solutions both with a specialized and a non-specialized audience. These capabilities are tested and evaluated in the final written exam and possibly in the oral exam as well as in the project work.

Lifelong learning skills
Students are expected to develop those learning skills necessary to undertake additional studies on relevant topics in the field of the new information economy and network industries with a high degree of autonomy. During the course, students are encouraged to investigate further any topics of major interest, by consulting supplementary academic publications, specialized books, and internet sites. These capabilities are tested and evaluated in the final written exam and possibly in the oral exam as well as in the project work, where students may have to discuss and solve some new problems based on the topics and material covered in class.

Obiettivi formativi

1. Conoscenza e Capacità di Comprensione

Al termine del corso, gli studenti acquisiranno una conoscenza organica dei fondamenti dello sviluppo sostenibile, dell'economia circolare e del Life Cycle Management, comprendendone le implicazioni strategiche e tattiche per la gestione green dei sistemi produttivi industriali e dell’intera supply chain. Gli studenti padroneggieranno i principi e gli strumenti della governance ambientale d’impresa, tra cui i Sistemi di Gestione Ambientale (SGA), gli obblighi di rendicontazione normativa, le dichiarazioni ambientali di prodotto e le certificazioni di sostenibilità. Gli studenti acquisiranno, inoltre, una conoscenza approfondita e aggiornata degli strumenti per la servitizzazione e digitalizzazione necessari per guidare la transizione dei sistemi produttivi tradizionali verso modelli di prodotto-servizio resilienti ed eco-efficienti.

2. Conoscenza e Capacità di Comprensione Applicate

Gli studenti saranno in grado di applicare in contesti reali i metodi e gli strumenti dell’economia circolare e del Life Cycle Management, supportati dall’analisi di casi di studio industriali. Inoltre, gli studenti possiederanno le capacità necessarie per innovare i modelli di business attraverso la servitizzazione (Product-Service Systems) e l’impiego di strumenti digitali per l’ottimizzazione dei sistemi di produzione industriale.

3. Autonomia di Giudizio

Gli studenti saranno in grado di valutare criticamente le implicazioni ambientali, economiche e organizzative delle scelte operative lungo la supply chain, integrando in modo coerente la dimensione manageriale-organizzativa con quella tecnico-operativa. Gli studenti sapranno formulare giudizi autonomi sull'adeguatezza delle soluzioni tecnologiche e gestionali rispetto agli obiettivi di transizione ecologica di un'organizzazione.

4. Abilità Comunicative

Gli studenti sapranno esporre in modo chiaro e argomentato strategie di sostenibilità industriale e risultati di analisi a interlocutori tecnici e non tecnici, utilizzando il lessico specialistico appropriato. Gli studenti saranno in grado di comunicare analisi e risultati di analisi di sostenibilità con linguaggio tecnico appropriato, redigere report conformi agli standard di rendicontazione ambientale e di certificazione ambientale di prodotto e di sistema, e presentare casi di studio anche complessi, integrando prospettive ingegneristiche, manageriali e ambientali.

5. Capacità di Apprendere

Gli studenti svilupperanno la capacità di aggiornarsi in modo autonomo sulle evoluzioni normative, tecnologiche e di mercato in materia di sostenibilità industriale, consultando criticamente la letteratura scientifica e gli standard di settore. Gli studenti avranno acquisito una mentalità orientata all'apprendimento e al miglioramento continuo che consentirà loro di trasferire gli strumenti metodologici appresi a nuovi contesti e di integrare approcci emergenti con le conoscenze di base.

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI
Il corso si pone l’obiettivo di introdurre il Project Finance quale strumento per lo sviluppo, il finanziamento e la realizzazione di infrastrutture, sia pubbliche che private. In particolare il corso, attraverso l’analisi degli attori coinvolti ed i rispettivi ruoli, la descrizione dei principali rischi durante le varie fasi di un progetto e delle possibili mitigazioni, nonché delle varie fonti finanziarie che possono essere attivate per supportare un’iniziativa (mezzi propri, debito finanziario, risorse pubbliche) fornirà agli studenti gli strumenti necessari per la comprensione dei principali driver alla base della strutturazione di un’operazione in Project Finance. Verranno infine analizzati i diversi aspetti del Project Finance (tecnici, economici, finanziari, giuridici ed organizzativi), ponendo particolare attenzione a come questi ultimi influiscano nella valutazione della struttura finanziaria più idonea a supportare un’iniziativa in Project Finance, assicurandone la sostenibilità nel rispetto dei cosiddetti criteri di “bancabilità”. Durante il corso verranno discussi business cases ed effettuate esercitazioni in ambiente Windows Excel, volte a sviluppare un modello finanziario di Project Finance con cui valutare la sostenibilità economico/finanziaria e la bancabilità di un investimento. Il corso potrà essere integrato con le testimonianze fornite da primari professionisti ed operatori nazionali ed internazionali del settore.

OBIETTIVI SPECIFICI
CONOSCENZA E COMPRENSIONE. Il corso vuole fornire agli studenti un inquadramento generale del Project Finance, al fine di comprendere quali siano i principali attori e ruoli svolti, i settori di applicazione e le caratteristiche/requisiti che un progetto deve necessariamente possedere affinché possa essere inquadrato come un’iniziativa di Project Finance. Prerogativa del corso è inoltre fornire agli studenti gli strumenti quantitativi necessari per valutare la sostenibilità economico/finanziaria di un’iniziativa, con particolare riferimento agli indicatori economico/finanziari e di bancabilità.

CAPACITÀ APPLICATIVE. Grazie al corso lo studente sarà in grado di valutare se un progetto possiede o meno le caratteristiche per essere strutturato in Project Finance; sarà inoltre in grado di realizzare business plan in ambiente Windows Excel con cui valutare un investimento e definire la struttura finanziaria più idonea per supportarlo, nel rispetto dei criteri di redditività/bancabilità.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO. Il corso porrà lo studente in condizione di saper giudicare la fattibilità e la sostenibilità di un operazione di Project Finance, attraverso l’individuazione del giusto mix di fonti finanziarie (mezzi propri/debito), con cui soddisfare i criteri di bancabilità alla base di un’operazione in Project Finance.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE. Alla fine del corso lo studente sarà in grado di comprendere ed utilizzare i principali termini tecnici e finanziari che fungono da driver nella strutturazione di un deal in Project Finance ed esporre i requisiti chiave nell’utilizzo di questa tecnica. Sarà inoltre in grado di sintetizzare i principali KPIs di un’operazione per dimostrarne la sostenibilità e la bancabilità.

CAPACITÀ DI APPRENDERE. Lo studente svilupperà capacità di studio autonome e di comprensione e valutazione critica delle variabili alla base della strutturazione di un deal in Project Finance.

Obiettivi formativi

Acquisire gli strumenti conoscitivi e tecnici per:
- scegliere la tecnologia additiva migliore per rispettare le specifiche di un prodotto
- applicare il Design for Manufacturing
- analizzare un codice CNC
- utilizzare un Computer Aided Manufacturing
- pianificare una cella di produzione flessibile

Obiettivi formativi

OBIETTIVI GENERALI DEL CORSO:
Impostato con un approccio interdisciplinare il corso si propone di combinare lezioni sulle teorie economiche della produzione e dell’efficienza con lezioni sulle metodologie econometriche di stima utilizzate in letteratura includendo anche i più recenti contributi attraverso attività seminariale.
Per sviluppare la capacità critica e l'autonomia nell'utilizzo delle metodologie proposte a lezione agli studenti é richiesta la realizzazione di un lavoro empirico con dati reali. In particolare, durante le esercitazioni saranno presentati i software open source che serviranno poi per la realizzazione del lavoro applicato.
I principali obiettivi del corso sono pertanto:
1. Presentare un quadro generale delle teorie economiche e dell'economia della produttività;
2. Proporre un quadro unificato sui principali strumenti metodologici per la valutazione e comparazione di produttività ed efficienza di unità operative (impianti, stabilimenti, unità di business in generale, imprese);
3. Introdurre gli studenti all'utilizzo di alcuni software econometrici open source per l'analisi economica applicata;
4. Fornire le chiavi di lettura per analizzare la letteratura specializzata;
5. Stimolare l'analisi critica dei contenuti teorici, metodologici ed empirici;
6. Creare interazione con gli studenti attraverso seminari, esercitazioni, realizzazione di presentazioni orali e lavori guidati con dati reali.

OBIETTIVI SPECIFICI:
• conoscenza e capacità di comprensione: dimostrare di conoscere gli elementi di base dell'analisi di produttivita’ e di efficienza;
• capacità di applicare conoscenza e comprensione: essere in grado di applicare le tecniche di analisi di efficienza apprese durante il corso nel proprio ambito ingegneristico di specializzazione;
• autonomia di giudizio: saper svolgere un’analisi di efficienza con spirito critico e saper applicare correttamente i metodi appresi durante il corso.
• abilità comunicative: saper comunicare i risultati delle analisi e le relative informazioni a diverse tipologie di interlocutori;
• capacità di apprendimento: sviluppare le competenze necessarie per poter approfondire in autonomia e nel proprio ambito ingegneristico i metodi presentati durante il corso.

Obiettivi formativi

Conoscenza e capacità di comprensione

Gli studenti acquisiranno una conoscenza avanzata della microstruttura dei mercati finanziari, dei concetti di trading algoritmico e dei fondamenti statistici delle strategie quantitative. Comprenderanno a fondo come tradurre le idee teoriche di trading in logica computazionale utilizzando linguaggi di programmazione come Python ed EasyLanguage.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

Gli studenti saranno in grado di applicare i concetti teorici per costruire, testare e ottimizzare sistemi di trading automatizzati a livello pratico. Utilizzeranno Python per l'analisi avanzata dei dati, la modellazione statistica e l'integrazione del machine learning, e impiegheranno EasyLanguage per la prototipazione rapida delle strategie, l'integrazione in piattaforma e l'esecuzione a mercato.

Autonomia di giudizio

Gli studenti sono incoraggiati a discutere criticamente in aula strategie di trading quantitativo, anomalie di mercato e modelli algoritmici. Il corso include sessioni pratiche in cui gli studenti applicano le conoscenze acquisite per progettare, testare e valutare modelli di trading empirici. Utilizzando dati di mercato storici e in tempo reale, gli studenti valuteranno criticamente le prestazioni e la robustezza delle loro strategie implementate tramite EasyLanguage e Python, imparando a distinguere tra reale potere predittivo e sovradattamento dei dati (overfitting).

Abilità comunicative

Al termine del corso, gli studenti saranno in grado di illustrare e spiegare la logica algoritmica, le metriche di rischio (es. indice di Sharpe, maximum drawdown) e i punti di forza e di debolezza di varie metodologie di trading a una varietà di interlocutori eterogenei (come investitori, risk manager o sviluppatori software). L'acquisizione di queste abilità è verificata e valutata non solo durante la prova finale, ma anche durante presentazioni di progetti e prove in cui, individualmente o in gruppo, gli studenti sono chiamati a presentare i propri algoritmi di trading e a esporre report completi di backtesting.

Capacità di apprendimento

Gli studenti acquisiscono la capacità di ricercare, progettare e programmare in autonomia sistemi di trading quantitativo utilizzando Python ed EasyLanguage. Gli strumenti forniti dal corso consentono l'analisi di mercati finanziari complessi, permettendo agli studenti di costruire modelli che tengano conto simultaneamente di molteplici fattori di mercato, costi di esecuzione e della rigorosa gestione del rischio inerente al trading algoritmico.

Obiettivi formativi

Obiettivi del Laboratorio

·         Capire ed utilizzare gli strumenti per la gestione dei progetti (in particolare MS Project)

·         Studiare le metodologie di rappresentazione dei processi aziendali

·         Studiare le fasi di un progetto di Business Processi Modeling / Business Process Reengineering

·         Studiare ed applicare la BPMN (Business Process Modeling Notation)

·         Capire quali sono le tecnologie dell’informazione a supporto dei processi aziendali

Risultati apprendimento attesi

·         Imparare a rappresentare un progetto tramite MS Project

·         Capire cos’è un processo aziendale, come si progetta e come si rappresenta

·         Utilizzare la metologia di rappresentazione dei processi BPMN

Obiettivi formativi

Il corso presenta, attraverso un approccio applicativo, un approfondimento sulle problematiche caratteristiche di gestione degli impianti industriali, sia dal punto di vista gestionale – organizzativo che tecnico - operativo. Il corso, in quanto estensione del corso di Gestione degli Impianti Industriali, ne sviluppa uno degli argomenti quali: il rapporto tra il sistema - azienda, il mercato e la supply chain, le metodologie di gestione della produzione e di gestione dei materiali.

RISULTATI DI APPRENDIMENTO ATTESI. Conoscenze: Approfondimento e consolidamento delle conoscenze fornite nel corso di Gestione degli Impianti Industriali. Abilità: I risultati di apprendimento attesi comprendono la capacità di sviluppare analisi, modellare i problemi e identificare le tecniche migliori per la risoluzione delle principali problematiche caratteristiche di gestione della produzione, gestione dei materiali, gestione della logistica e della supply chain, attraverso project work ed esperienze pratiche.

Obiettivi formativi

L’obiettivo formativo è quello di fornire all’ingegnere gestionale le basi per comprendere la teoria ed i principi di funzionamento di strumenti innovativi ottici, fototermici, fotoacustici e termografici, e per capire le principali applicazioni con particolare attenzione alle ricadute nel mondo industriale e con un approfondimento economico gestionale.

I contenuti del corso sono organizzati per fornire competenze tecniche scientifiche per poter lavorare nel campo della ricerca applicata, facilitando il collocamento del neo ingegnere nel settore industriale.

Contenuti in breve del corso proposto:

Il corso fornirà le basi teoriche dei sistemi ottici, del laser con le relative applicazioni. Verranno introdotte le tecniche fototermiche, fotoacustiche, radiometriche, e termografiche infrarosse per i controlli nondistruttivi dei materiali, e verranno discusse le numerose applicazioni in campo industriale, ambientale, energetico, ma anche biologico, medico, e nel comparto emergente dell’ agri-food. Verranno effettuate le comparazioni finali fra le tecniche diagnostiche includendo parametri economici gestionali. Il corso si completa con alcune attività sperimentali per la misure con strumenti di laboratorio con le relative analisi dei dati.

Obiettivi formativi

Obiettivo
principale di questo corso è lo sviluppo di competenze digitali per
formare cittadini in grado di usare le tecnologie nella vita di relazione per
accedere sia ai pubblici servizi che a contenuti culturali e di
intrattenimento, per partecipare alla vita comunitaria e per sviluppare un
dialogo politico. Il corso così contribuisce
all’attuazione del piano i2010 dell’Unione Europea “di rafforzamento dell’inclusione sociale attraverso la
riduzione del digital divide per la costruzione di una società per tutti”. Il
corso promuove l’uso dell’ICT anche per contribuire all’attuazione di quanto
previsto dal Codice dell’Amministrazione Digitale italiano in ordine al Diritto all'uso delle tecnologie (art. 3) e alla Disponibilità dei dati delle pubbliche
amministrazioni (art 50 capo V).

Obiettivi formativi

Obiettivo specifico di queste attività è quello di consentire agli studenti di coordinare le loro conoscenze disciplinari con quelle più specifiche necessarie per l'inserimento futuro nel mondo del lavoro.

Obiettivi formativi

The specific aim is to allow the student to use and expand the bulk of knowledge acquired during the course of study performing some activities in an industrial setting, a company, or a research laboratory.

Obiettivi formativi

CONOSCENZA E COMPRENSIONE
Il corso fornirà i fondamenti sugli aspetti teorici, tecnici e pratici nella progettazione e implementazione di sistemi di
apprendimento automatico, in particolare reti neurali basate sull’utilizzo di tecnologie innovative quali Quantum
Computing e Hyperdimensional Computing/Vector Symbolic Architectures, in connessione con le metodologie più
avanzate di Deep Learning. L’attenzione sarà concentrata sullo studio di tali approcci computazionali per applicazioni
nell’ambito dell’ingegneria industriale e dell’informazione per la soluzione di problemi supervisionati e non
supervisionati in particolare riguardanti ottimizzazione, approssimazione, regressione, interpolazione, predizione,
filtraggio, riconoscimento e classificazione. L'obiettivo principale è fornire allo studente la capacità di comprendere e
di ottenere nella fattispecie vantaggi sia dal punto di vista quantistico (quantum advantage) sia derivante dall’utilizzo
di rappresentazioni distribuite. I sistemi così sviluppati potranno essere quindi utilizzati in applicazioni relative a
problemi di apprendimento basati sui dati, ovvero nell’analisi di serie temporali, nel calcolo iperdimensionale e
nell’eXplainable AI, considerando i diversi domini reali relativi a energia, aerospazio, osservazione della Terra, analisi
comportamentale, bioingegneria, finanza, sicurezza, rilevamento delle frodi e così via.

CAPACITÀ APPLICATIVE
L'obiettivo principale del corso è quello di consentire agli studenti di sviluppare sistemi di ibridi e innovativi basati
principalmente su Quantum Deep Neural Networks, rappresentazioni distribuite e calcolo iperdimensionale attraverso
un’adeguata formulazione del problema, una scelta appropriata degli algoritmi adatti a risolvere il problema stesso e
l’esecuzione di esperimenti in attività di laboratorio per valutare l’efficacia delle tecniche adottate. Saranno pertanto
approfondite le applicazioni di tali sistemi in studi di caso verticali quali per esempio, a titolo non esaustivo, la
gestione delle reti complesse (smart grid, distribuzione energetica e delle merci, reti biologiche e sociologiche, etc.),
l'analisi dei materiali, la progettazione di dispositivi e circuiti, i sistemi di automazione e controllo, l'inversione di
modelli fisici e di modelli astratti di tipo organizzativo e decisionale, la telemedicina e quant’altro.

AUTONOMIA DI GIUDIZIO
Attraverso una sistematica attività di laboratorio, durante la quale verranno prese in considerazione le metodologie
relative alla progettazione e all’implementazione di architetture di calcolo quantistico e iperdimensionale, lo studente
integrerà le conoscenze acquisite per gestire la complessità dei meccanismi di apprendimento induttivo e i limiti reali
imposti dai dispositivi quantistici Noisy Intermediate-Scale Quantum (NISQ) attualmente adottati, anche e soprattutto in
funzione dei domini applicativi nell’ambito dell’ingegneria industriale e dell’informazione che saranno considerati nel
corso. Particolare enfasi sarà data alla comprensione dell’utilizzo del calcolo simbolico e iperdimensionale (HDC/VSA) per
l’elaborazione efficiente dei dati, evidenziando come tale approccio possa offrire vantaggi computazionali e interpretativi
significativi rispetto ai metodi tradizionali.

ABILITÀ DI COMUNICAZIONE
Le tecnologie quantistiche e gli algoritmi quantistici per il trattamento dell’informazione sono in rapida evoluzione,
considerando lo scenario attuale basato sui dispositivi a breve termine e sugli approcci ibridi quantistici-classici. Allo
stesso modo, il calcolo iperdimensionale e (neuro)-simbolico, si sta affermando come paradigma di rilievo per numerose
applicazioni ad alto coefficiente innovativo e tecnologico. Al termine del corso, lo studente sarà in grado di comunicare le
conoscenze acquisite a interlocutori specialisti e non specialisti negli ambiti di ricerca e di lavoro nei quali svolgerà la
successiva attività scientifica e/o professionale, anche tenendo conto delle problematiche tecnologiche e di sviluppo
sostenibile.

CAPACITÀ DI APPRENDERE
La metodologia didattica adottata prevede un'attività di studio autonoma e autogestita durante lo sviluppo di compiti
monotematici di approfondimento didattico e/o sperimentale, in modo verticale su alcuni specifici argomenti teorici e
applicativi utilizzando, per esempio, le risorse quantistiche disponibili in cloud come la Quantum Experience Platform di
IBM, oltre a simulatori quantistici come Qiskit, Pennylane e Flax in ambiente Python, in aggiunta a framework di sviluppo
specifici per HDC (TorchHD), il tutto per la realizzazione di sistemi di apprendimento automatico applicati a problemi di
ingegneria industriale e dell’informazione in ambito gestionale, elettrico, meccanico, logistico, biomedicale e per la
formazione di competenze professionali e aziendali capaci di relazionarsi nel contesto tecnico-scientifico del data
analytics e della business intelligence.

Obiettivi formativi

###################
Obiettivi generali:
###################

La corretta gestione dei processi rappresenta un elemento fondamentale per rendere le organizzazioni moderne più efficienti ed efficaci nella
gestione del loro business. A tal scopo, questo corso introduce linguaggi, principi e metodi per la modellazione, l'analisi, l'innovazione ed
il monitoraggio dei processi.

Il corso enfatizza il ruolo della modellazione concettuale (business process modeling) come strumento necessario per comprendere ed analizzare
i processi di interesse in sistemi informativi di varia natura. Gli studenti del corso apprenderanno la modellazione dei processi attraverso
lo standard internazionale BPMN (Business Process Model and Notation).

Il corso si focalizzerà sulla modellazione di processi di singole organizzazioni (orchestrazioni di processo) e processi che coinvolgono
l'interazione fra organizzazioni multiple (coreografie di processo), investigando le tecniche formali necessarie per l'analisi e
l'innovazione di tali processi.

Il corso fornirà inoltre le conoscenze di base per la progettazione, l'implementazione ed il monitoraggio di processi eseguibili con
un sistema informativo aziendale.

Infine, il corso presenterà tecniche e strumenti per l'utilizzo delle recenti tecniche di process mining, che consentono la costruzione
di modelli di processo (la cui struttura non è nota a priori) partendo dai log che memorizzano gli eventi concreti eseguiti dal processo reale.

####################
Obiettivi specifici:
####################

--------------------------
Conoscenza e comprensione:
--------------------------
Al termine del corso gli studenti:
- apprendono i principali metodi per condurre un progetto di BPM (Business Process Management);
- sono in grado di modellare un processo con lo standard BPMN;
- sono in grado di implementare ed eseguire un processo utilizzando un sistema informativo reale;
- conoscono gli algoritmi e le tecniche di process mining.

------------------------------------
Applicare conoscenza e comprensione:
------------------------------------
Gli studenti sono in grado di utilizzare gli strumenti metodologici e tecnologici adeguati per:
(i) modellare un processo in BPMN;
(ii) analizzarlo con tecniche quantitative;
(iii) eseguirlo e monitorarlo con un sistema informativo.

--------------------------------
Capacità critiche e di giudizio:
--------------------------------
Lo studente acquisice autonomia di giudizio nel proporre l’approccio più opportuno per realizzare un progetto di BPM.

----------------------
Capacità comunicative:
----------------------
Le attività progettuali e le lezioni del corso permettono allo studente di essere in grado di comunicare/condividere le scelte progettuali e le
metodologie di progettazione e sviluppo di un processo di business.

--------------------------
Capacità di apprendimento:
--------------------------
Oltre alle classiche capacità di apprendimento fornite dallo studio teorico del materiale didattico, le modalità di svolgimento del corso,
in particolare le attività progettuali, stimolano lo studente all'approfondimento autonomo di alcuni argomenti presentati nel corso,
al lavoro di gruppo, e all'applicazione concreta delle nozioni e delle tecniche apprese durante il corso.

Obiettivi formativi

Obiettivi Generali.
Il corso di Reinforcement Learning (RL) ha lo scopo di introdurre gli studenti alle tecniche fondamentali e avanzate del RL, un area di grande rilevanza nell'ambito dell'intelligenza artificiale e del machine learning. Gli studenti acquisiranno competenze per progettare e implementare algoritmi che permettano ai sistemi di apprendere e migliorare autonomamente attraverso l'esperienza, ottimizzando le loro decisioni in tempo reale.

Obiettivi Specifici.
Gli studenti esploreranno i concetti chiave del RL, come le politiche di decisione, i processi decisionali di Markov, l'apprendimento Q, e l'apprendimento profondo rinforzato. Impareranno a:
Modellare problemi complessi attraverso l'approccio del RL.
Sviluppare e implementare algoritmi come Q-learning e Deep Q-Networks (DQN).
Applicare tecniche di RL in scenari reali come robotica, giochi, etc.

Conoscenza e Comprensione:
Conoscenza approfondita degli algoritmi base e avanzati di RL.
Comprensione dei modelli di apprendimento basati su ricompensa e delle loro applicazioni pratiche.
Capacità di interpretare i risultati degli algoritmi di RL e di valutarne l'efficacia in diversi contesti.

Applicazione di Conoscenza e Comprensione:
Utilizzo di framework software come TensorFlow o PyTorch per implementare e testare algoritmi di RL.
Analisi di case studies e progetti di ricerca attuali per capire l'applicazione del RL nel mondo reale.
Sviluppo di prototipi funzionali che utilizzano RL per risolvere problemi specifici.

Autonomia di Giudizio:
Gli studenti svilupperanno la capacità di valutare criticamente gli algoritmi di RL, considerando la loro applicabilità, efficienza, e potenziali bias. Saranno anche in grado di scegliere l'algoritmo più adatto per un determinato problema.

Abilità Comunicative:
Gli studenti impareranno a comunicare efficacemente i concetti di RL, le decisioni di design degli algoritmi e i risultati ottenuti, sia a un pubblico tecnico che a non esperti, utilizzando una varietà di mezzi comunicativi.

Capacità di Apprendimento Successivo:
Questo corso preparerà gli studenti a perseguire studi avanzati e ricerca in RL, fornendo le basi necessarie per affrontare problemi aperti e innovare nel campo. Gli studenti saranno incentivati a contribuire attivamente alla comunità scientifica attraverso pubblicazioni, conferenze e collaborazioni.