Studiare

In questa sezione è possibile reperire le informazioni riguardanti l'organizzazione pratica del corso, lo svolgimento delle attività didattiche, le opportunità formative e i contatti utili durante tutto il percorso di studi, fino al conseguimento del titolo finale.

Calendario accademico

Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.

Calendario accademico

Calendario didattico

Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
Primo semestre 3-ott-2022 27-gen-2023
Secondo semestre 6-mar-2023 16-giu-2023
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 30-gen-2023 3-mar-2023
Sessione estiva d'esame 19-giu-2023 31-lug-2023
Sessione autunnale d'esame 4-set-2023 29-set-2023
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 18-lug-2023 18-lug-2023
Sessione Autunnale 13-ott-2023 13-ott-2023
Sessione Invernale 13-mar-2024 13-mar-2024
Vacanze
Periodo Dal Al
Ponte Festa di tutti i Santi 31-ott-2022 1-nov-2022
Ponte dell'Immacolata Concezione 8-dic-2022 9-dic-2022
Vacanze natalizie 23-dic-2022 8-gen-2023
Vacanze di Pasqua 7-apr-2023 10-apr-2023
Festa della Liberazione 24-apr-2023 25-apr-2023
Festa del lavoro 1-mag-2023 1-mag-2023
Festa del Santo Patrono 21-mag-2023 21-mag-2023
Festa della Repubblica 2-giu-2023 2-giu-2023
Chiusura estiva 14-ago-2023 19-ago-2023

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali

Calendario esami

Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami

Docenti

B C D F G M O P Q R S T

Belussi Alberto

symbol email alberto.belussi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7980

Bombieri Nicola

symbol email nicola.bombieri@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7094

Bonacina Maria Paola

symbol email mariapaola.bonacina@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7046

Carra Damiano

symbol email damiano.carra@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7059

Castellani Umberto

symbol email umberto.castellani@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7988

Ceccato Mariano

symbol email mariano.ceccato@univr.it

Cicalese Ferdinando

symbol email ferdinando.cicalese@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7969

Combi Carlo

symbol email carlo.combi@univr.it symbol phone-number +390458027985

Cristani Matteo

symbol email matteo.cristani@univr.it symbol phone-number 045 802 7983

Cristani Marco

symbol email marco.cristani@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7841

Cubico Serena

symbol email serena.cubico@univr.it symbol phone-number 045 802 8132

Dalla Preda Mila

symbol email mila.dallapreda@univr.it

Farinelli Alessandro

symbol email alessandro.farinelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7842

Fiorini Paolo

symbol email paolo.fiorini@univr.it symbol phone-number 045 802 7963

Fummi Franco

symbol email franco.fummi@univr.it symbol phone-number 045 802 7994

Giacobazzi Roberto

symbol email roberto.giacobazzi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7995

Maris Bogdan Mihai

symbol email bogdan.maris@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7074

Masini Andrea

symbol email andrea.masini@univr.it symbol phone-number 045 802 7922

Mastroeni Isabella

symbol email isabella.mastroeni@univr.it symbol phone-number +390458027089

Meli Daniele

symbol email daniele.meli@univr.it symbol phone-number 7908

Menegaz Gloria

symbol email gloria.menegaz@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7024

Merro Massimo

symbol email massimo.merro@univr.it symbol phone-number 045 802 7992

Oliboni Barbara

symbol email barbara.oliboni@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7077

Paci Federica Maria Francesca

symbol email federicamariafrancesca.paci@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7909

Pianezzi Daniela

symbol email daniela.pianezzi@univr.it

Posenato Roberto

symbol email roberto.posenato@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7967

Quaglia Davide

symbol email davide.quaglia@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7811

Rizzi Romeo

symbol email romeo.rizzi@univr.it symbol phone-number +39 045 8027088

Sala Pietro

symbol email pietro.sala@univr.it symbol phone-number 0458027850

Segala Roberto

symbol email roberto.segala@univr.it symbol phone-number 045 802 7997

Tomazzoli Claudio

symbol email claudio.tomazzoli@univr.it

Piano Didattico

Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.

CURRICULUM TIPO:

1° Anno 

2° Anno   Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°2 insegnamenti a scelta (A.A. 2022/23: Quantum computing non erogato; A.A. 2023/24: Progettazione ad alte prestazioni in C++ non erogato)
6
B
INF/01
6
B
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
Lingua inglese liv. B2
3
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
Tra gli anni: 1°- 2°
Altre attivita'
3
F
-

Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)

TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S008896

Crediti

12

Coordinatore

Romeo Rizzi

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

10

Periodo

Secondo semestre

Laboratorio

Crediti

2

Periodo

Secondo semestre

Docenti

Romeo Rizzi

Obiettivi di apprendimento

Uno degli obiettivi più elevati del corso stà nel riuscire a trasmettere alcuni aspetti del profondo ed importante interscambio dialettico tra la ricerca di algoritmi e lo studio della complessità dei problemi. Gli algoritmi costituiscono l'ossatura e la sostanza dell'informatica, ma allo stesso tempo il loro studio esula dall’ambito ristretto della scienza dei calcolatori e risulta trasversale e pervasivo a tutte le discipline che sono portatrici di problemi. Il progetto di un algoritmo prende avvio dallo studio della struttura del problema da risolvere ed il più delle volte ne rappresenta il coronamento. Lo studio degli algoritmi richiede ed offre metodologie e tecniche di problem solving, competenze logiche e matematiche.Il corso mira dunque a far acquisire agli studenti competenze e metodologie fondamentali nell'analisi dei problemi e nel progetto di algoritmi risolutori per gli stessi. Particolare enfasi viene data all'efficienza degli algoritmi stessi, e la teoria della Complessità Computazionale gioca un profondo ruolo metodologico nell'analisi dei problemi. Con riferimento agli obiettivi del percorso formativo del CdS il corso porta gli studenti ad approfondire e ampliare la formazione triennale in ambito di analisi e valutazione di problemi, algoritmi, e sistemi di calcolo, fornendo un bagaglio di strumenti avanzati per affrontare problemi non banali nei diversi ambiti dell’informatica. Gli studenti acquisiranno competenze logico-matematiche, tecniche, esperienza e metodologie utili nell'analisi di problemi algoritmici, dal rilevarne la struttura ed analizzarne la complessità computazionale al progettare algoritmi efficienti, al pianificare e condurre l’implementazione degli stessi. Inoltre il corso si propone di fornire: le basi teoriche della complessità computazionale con particolare attenzione alla teoria della NP-completezza; nozioni di algoritmi di approssimazione ed approcci di base per l'analisi di algoritmi di approssimazione per problemi “difficili”; approcci parametrizzati alla risoluzione di problemi “difficili”. Gli studenti applicheranno le principali tecniche algoritmiche: ricorsione, divide et impera, programmazione dinamica, alcune strutture dati, invarianti e monovarianti. Acquisiranno così sensibilità riguardo a quali problemi possano essere risolti efficientemente e con quali tecniche, acquisendo strumenti anche dialettici per collocare la complessità di un problema algoritmico ed individuare approcci promettenti per lo stesso, guardando al problema per coglierne la struttura. Imparerà a produrre, discutere, valutare, e validare congetture, ed affrontare anche in autonomia il percorso completo dall'analisi del problema, al progetto di un algoritmo risolutore, alla codifica e sperimentazione dello stesso, anche in contesti di ricerca in ambito aziendale come presso istituti di ricerca. I fondamenti della teoria della complessità acquisiti, consentiranno allo studente di avvalersi di riduzioni quali tecniche standard della teoria della Complessità per analizzare la natura dei problemi computazionali e valutare quali possano essere approcci alternativi alla sua risoluzione (approssimazione, parametrizzazione) in assenza di soluzioni in assoluto efficienti. Al termine del corso lo studente sarà in grado di: i) classificare problemi computazionalmente intrattabili; ii) comprendere e verificare la correttezza di una prova formale; ii) leggere e comprendere un articolo scientifico in cui venga proposto un nuovo algoritmo con associata analisi della complessità.

Prerequisiti e nozioni di base

saper programmare in un qualche linguaggio di programmazione.

Programma

Lo Yin e lo Yang di come si affronta un problema sono gli Algoritmi (ossia i metodi generali per la soluzione di istanze del problema) da un lato e la contemplazione della sua Complessità (ricchezza del problema) dall'altro. Due cultori appassionati ti condurranno nell'esplorazione di queste due arti sinergiche con l'auspicio che in tè si fondano in una sola.
PROGRAMMA PARTE ALGORITMI (Romeo Rizzi):
1. Workflow del problem solving: analisi e comprensione del problema e della sua struttura, concepimento di soluzioni algoritmiche, progetto di algoritmi efficienti, pianificare l'implementazione, condurre l'implementazione, testing e debugging.
2. Metodologia nell'analisi del problema:
Lo studio di casi particolari. Particolarizzazione e generalizzazione. Costruire un dialogo col problema. Congetture. Ipotesi di semplicita`.
Risolvere un problema riducendolo ad un altro. Riduzioni tra problemi per raccoglierli in classi. Ridurre i problemi a forme piu` fondamentali. Il ruolo della teoria della complessita` nel classificare i problemi in classi. Il ruolo della teoria della complessita` nell'analizzare i problemi. Controesempi e dimostrazioni di NP-hardness. Buone congetture e buone caratterizzazioni. La fede puo` rendere vere le congetture. Decomporre i problemi ed approccio induttivo.
3. Tecniche generali per il progetto di algoritmi.
Ricorsione. Divide et impera. Ricorsione con memoizzazione. Programmazione dinamica (DP). Greedy.
DP su sequenze. DP su DAGs. Approfondimento: buona caratterizzazione dei DAGs e scheduling; comporre ordinamenti parziali in nuovi ordinamenti parziali.
DP su alberi. Approfondimento: adottare i figli uno ad uno; vantaggi della visione arco-centrica rispetto alla nodo-centrica.
L'occhio asintotico sulle prestazioni guida nel progetto degli algoritmi:
l'esempio della ricerca binaria; miglioramenti trascurabili da non inseguire; analisi ammortizzata.
Alcune strutture dati: heaps binari; somme prefisse; Fenwick trees; range trees.
4. Algoritmi su grafi e digrafi.
Grafi bipartiti: algoritmi di riconoscimento e buone caratterizzazioni.
Grafi Euleriani: algoritmi di riconoscimento e buone caratterizzazioni.
Cammini minimi. Minimo spanning tree. Flusso massimo e minimo taglio.
Matching bipartito e node covers.
Bipartite matchings.
Il kernel di un DAG. Progressively finite games. Somma di giochi.
5. Accortezze ed approcci nell'condurre l'implementazione, la codifica, il testing ed il debugging.
Pianificare l'implementazione. Prefigurarsi le decisioni importanti ed individuare gli aspetti ancora non chiari. Codifica passo passo. Verifiche passo passo, incrociate, e uso di asserts. Tecniche di testing e di debugging. Algoritmi auto-certificanti.
PROGRAMMA PARTE COMPLESSITA' (Ferdinando Cicalese):
Relazioni tra problemi computazionali. Riduzioni polinomiale tra problemi computazionali. Le classi P, NP e co-NP. Concetto di completezza. Dimostrazioni di NP-completezza: il teorema di Cook; dimostrazioni mediante riduzioni polinomiali. Differenza tra Problemi di Ricerca e Problemi di Decisione. Self-reducibility dei problemi NP-completi ed esistenza di problemi non self-reducible.
Complessità di spazio: modelli e differenze fondamentali tra misure di tempo e spazio.Completezza per le classi di complessità di spazio. La classe PSPACE ed esempi e riduzioni per dimostrare PSPACE-completezza.
Introduzione all'approssimazione. Problemi di Ottimizzazione. Esempi di algoritmi di approssimazione. Classificazione dei problemi rispetto alla possibilità di fornire approssimazioni più o meno buone. Classi di problemi: APX, PTAS, FPTAS. Nozioni di inapprossimabilita: la tecnica del gap per provare inapprossimabilità, e cenni di riduzioni che preservano l'approssimabilità.
Esempi di uso della randomizzazione per la risoluzione di problemi computazionale difficili. Esempi di approcci parametrizzati per la risoluzione di problemi difficili.

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità didattiche

in presenza. Le lezioni saranno comunque registrate e ove agevole e su richiesta potremmo servire anche chi dovesse seguire da remoto.

Modalità di verifica dell'apprendimento

Concorrono al voto in pari misura una prova scritta che verte principalmente su argomenti di Complessità e una prova di laboratorio che verte principalmente su argomenti di Algoritmi.
Lo scritto si basa sul percorso avvenuto in classe. Per alcuni esempi di esercizi rimandiamo alla repo di riferimento per la prova scritta:
https://github.com/romeorizzi/prove_scritte_AlgoComp
In laboratorio di informatica gli studenti devono affrontare una prova di 5 ore dove vengono loro assegnati dei problemi.
Gli studenti devono analizzare e comprendere i problemi e la loro struttura, individuare delle soluzioni algoritmiche per gli stessi, ed implementare tali soluzioni in codice c/c++ oppure Pascal. Piu` efficiente questo si rivelera`, maggiori i punti raccolti.
Durante l'esame, gli studenti possono via via sottoporre quanto da loro prodotto ad un sito del tutto analogo a quello utilizzato durante le esercitazioni in laboratorio e/o da casa. In questo modo essi possono ottenere una valutazione immediata e contestuale che li possa guidare nel condurre la prova.
Le soluzioni vengono valutate in base ai subtask dell'esercizio che riescono a risolvere correttamente senza sforare le risorse di tempo e memoria predeterminate dall'esercizio.
Trovate dei problemi e materiali di riferimento per la prova di laboratorio ai seguenti repo e piattaforme dove potete cimentarvi con gli esercizi:
https://github.com/romeorizzi/esami-algo-public
https://rizzi.olinfo.it/algo-simula-prove
https://cms.di.unipi.it/algo/
I problemi che trovare li` proposti costituiscono la risorsa prima per prepararsi all'esame. Il sistema di sottoposizione che utilizzerai all'esame e` TALight.
Anche dopo aver conseguito un voto positivo, lo studente puo` partecipare a piu` appelli per vedere se riesce a migliorarlo: la politica e` di tenere il voto migliore sui vari appelli, ma sono previsti anche meccanismi con cui i voti vengono anche assommati.
Troverai il portafoglio dei tuoi voti al sito del corso:
http://profs.sci.univr.it/~rrizzi/classes/Algoritmi/index.html

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Criteri di valutazione

Le varie parti dell'esame e della gestione del voto sono improntate alla massima trasparenza.

Criteri di composizione del voto finale

Quando lo studente ha, nel proprio portafoglio voti, sia un voto positivo (almeno 18) per il modulo di Complessita` sia un voto positivo (almeno 18) per il modulo di Algoritmi, egli puo` richiedere al docente titolare del corso di procedere con la registrazione del voto per l'intero insegnamento, ottenuto come media dei voti per i due moduli.
La media e` arrotondata per eccesso ed un 30 e lode vale 33. Per generare un 30 e lode come voto finale serve almeno una lode e nessuna delle due valutazioni sotto il 30.
Quando ritieni giunto il momento di registrare il tuo voto, mandi una mail a romeo.rizzi@univr.it specificando:
1. le tue generalita` (matricola VRxxxxxx);
2. voto che ti attendi ti venga verbalizzato;
3. voto per la parte di algoritmi specificando come composto (precisando gli appelli di riferimento);
4. ultimo appello di complessita' al quale hai consegnato, col voto conseguito.
Le modalita` con cui richiedere la registrazione e l'intero workflow sono riportati alla pagina:
http://profs.sci.univr.it/~rrizzi/classes/Algoritmi/index.html
Alla stessa pagina trovi inoltre il portafoglio dei tuoi voti, nonche` le informazioni su come venga prodotto e gestito il voto per il modulo di Algoritmi.

Lingua dell'esame

Italian. But, under request, we will prepare also an English text.

Tipologia di Attività formativa D e F

Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.

1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona

Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).

Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.

2. Attestato o equipollenza linguistica CLA

Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:

  • Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
  • Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).

Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.

Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.

Modalità di inserimento a librettorichiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it

3. Competenze trasversali

Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali

Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.  

4. CONTAMINATION LAB

Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona

ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.

5. Periodo di stage/tirocinio

Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage. 

Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.

Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto

 

Primo semestre Dal 03/10/22 Al 27/01/23
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Paolo Fiorini (Coordinatore)
1° 2° Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
1° 2° Prototipizzazione con Arduino D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Sfide di programmazione D Romeo Rizzi (Coordinatore)
Secondo semestre Dal 06/03/23 Al 16/06/23
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Introduzione alla stampa 3D D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Linguaggio programmazione Python D Carlo Combi (Coordinatore)
1° 2° Progettazione di componenti hardware su FPGA D Franco Fummi (Coordinatore)
1° 2° Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore D Roberto Giacobazzi (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
1° 2° Federated learning from zero to hero D Gloria Menegaz

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

Per la comunità studentesca

Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e a breve anche tramite l'app Univr.

Prova Finale

Scadenziari e adempimenti amministrativi

Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.

Necessità di attivare un tirocinio per tesi

Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.

Regolamento della prova finale

Alla tesi di laurea sono dedicati 24 CFU, per un lavoro che non deve superare i 4-5 mesi a tempo pieno per la/o studentessa/studente.

Scopo della Tesi di Laurea

La Tesi di Laurea costituisce un importante ed imprescindibile passo nella formazione della/del futura/o laureata/o Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche. Scopo della tesi è quello di sviluppare uno studio quanto più originale che può culminare con un progetto applicativo o un risultato teorico connesso a specifici problemi di natura progettuale o una rassegna critica sullo stato dell'arte in un determinato ambito di studio. Su proposta della/del relatrice/relatore, può essere compilato e discusso in lingua straniera. Nel corso dello svolgimento della Tesi il laureando dovrà, sotto la guida della relatrice/relatore ed eventuali correlatrici/correlatori, affrontare lo studio e l'approfondimento degli argomenti scelti, ma anche acquisire capacità di sintesi e applicazione creativa delle conoscenze acquisite. Il contenuto della Tesi deve essere inerente a tematiche dell'ingegneria e delle Scienze Informatiche o discipline strettamente correlate. La Tesi consiste nella presentazione in forma scritta di attività che possono essere articolate come:

  1. progettazione e sviluppo di applicazioni o sistemi;
  2. analisi critica di contributi tratti dalla letteratura scientifica;
  3. contributi originali di ricerca.

La Tesi può essere redatta sia in lingua inglese che in lingua italiana, e può essere discussa sia in inglese che in italiano, anche mediante l'ausilio di supporti multimediali quali slide, filmati, immagini e suoni. Nel caso di tesi redatta in lingua italiana alla medesima dovrà essere aggiunto un breve riassunto in lingua inglese.

Modalità di svolgimento e valutazione

Ogni Tesi di Laurea può essere interna o esterna a seconda che sia svolta presso l'Università di Verona o in collaborazione con altro ente, rispettivamente. Ogni Tesi prevede una/un relatrice/relatore eventualmente affiancata/o da una/uno o più correlatrici/correlatori e una/un controrelatrice/controrelatore. La/il controrelatrice/controrelatore è nominata/o dal Collegio Didattico di Informatica almeno 20 giorni prima della discussione della Tesi, verificata l'ammissibilità della/o studentessa/studente a sostenere l’esame di Laurea Magistrale. Per quanto riguarda gli aspetti giuridici (e.g., proprietà intellettuale dei risultati) legati alla Tesi e ai risultati ivi contenuti si rimanda alla legislazione vigente in materia ed ai Regolamenti di Ateneo.

Valutazione delle Tesi

I criteri su cui sono chiamati ad esprimersi relatore ed eventuali correlatori e controrelatore sono i seguenti:

  1. livello di approfondimento del lavoro svolto, in relazione allo stato dell'arte dei settori disciplinari di pertinenza informatica;
  2. avanzamento conoscitivo o tecnologico apportato dalla Tesi;
  3. impegno critico espresso dalla/dal laureanda/o;
  4. impegno sperimentale e/o di sviluppo formale espresso dal laureando;
  5. autonomia di lavoro espressa dalla/dal laureanda/o;
  6. significatività delle metodologie impiegate;
  7. accuratezza dello svolgimento e della scrittura;
  8. la/il controrelatrice/controrelatore non è chiamata/o ad esprimersi sul punto 5.

Voto di Laurea

Il voto di Laurea (espresso in 110mi) è un valore intero compreso tra 66/110 e 110/110 e viene formato dalla somma, arrotondata al numero intero più vicino (e.g., 93.50 diventa 94, 86.49 diventa 86), dei seguenti addendi:

  • 1. media pesata sui crediti e rapportata a 110 dei voti conseguiti negli esami di profitto;
  • 2. valutazione del colloquio di Laurea e della Tesi secondo le seguenti modalità:
    • a. attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per ciascuno dei punti 1-7 elencati sopra;
    • b. attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per la qualità della presentazione;
    • c. somma dei coefficienti attribuiti ai punti a e b.

La presenza di eventuali lodi ottenute negli esami sostenuti, la partecipazione a stage ufficialmente riconosciuti dal Collegio Didattico di Informatica, il superamento di esami in soprannumero ed il raggiungimento della Laurea in tempi contenuti rispetto alla durata legale del corso degli studi possono essere utilizzati dalla Commissione di Laurea per attribuire un ulteriore incremento di un punto.

Qualora la somma ottenuta raggiunga 110/110, la Commissione può decidere l'attribuzione della lode. La lode viene proposta e discussa dalla Commissione, senza l'adozione di particolari meccanismi di calcolo automatico. In base alle norme vigenti, la lode viene attribuita solo se il parere è unanime.

Tesi esterne

Una Tesi esterna viene svolta in collaborazione con un ente diverso dall'Università di Verona. In tal caso, la/il laureanda/o dovrà preventivamente concordare il tema della Tesi con una/un relatrice/relatore dell'Ateneo. Inoltre, è previsto almeno una/un correlatrice/correlatore appartenente all'ente esterno, quale riferimento immediato per la/o studentessa/studente nel corso dello svolgimento dell’attività di Tesi. Relatrice/relatore e correlatrici/correlatori devono essere indicate/i nella domanda di assegnazione Tesi. Le modalità assicurative della permanenza della/o studentessa/studente presso l'Ente esterno sono regolate dalle norme vigenti presso l'Università di Verona. Se la Tesi si configura come un periodo di formazione presso tale ente, allora è necessario stipulare una convenzione tra l'Università e detto ente. I risultati contenuti nella Tesi sono patrimonio in comunione di tutte le persone ed enti coinvolti. In particolare, i contenuti ed i risultati della Tesi sono da considerarsi pubblici. Per tutto quanto riguarda aspetti non strettamente scientifici (e.g. convenzioni, assicurazioni) ci si rifà alla delibera del SA. del 12 gennaio 1999

Relatrice/relatore,correlatrici/correlatori,controrelatrici/controrelatori

La Tesi di Laurea viene presentata da una/un relatrice/relatore docente di ruolo del Dipartimento di Informatica o inquadrato nei SSD ING-INF/05 e INF/01. Oltre a coloro che hanno i requisiti indicati rispetto al ruolo di relatrice/relatore (come indicato sopra), possono svolgere il ruolo di correlatrici/correlatori anche ricercatrici/ricercatori operanti in istituti di ricerca extrauniversitari assegnisti di ricerca, titolari di borsa di studio post-dottorato, dottorandi di ricerca, personale tecnico del Dipartimento, cultrici/cultori della materia nominate/i da un Ateneo italiano ed ancora in vigore, referenti aziendali esperte/i nel settore considerato nella Tesi. Può essere nominata/o controrelatrice/controrelatore qualunque docente professoressa/professore o ricercatrice/ricercatore del Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Verona, che risulti particolarmente competente nell'ambito specifico di studio della Tesi.

Elenco delle proposte di tesi e stage

Proposte di tesi Area di ricerca
Analisi ed identificazione automatica del tono/volume della voce AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control
Tesi in ragionamento automatico Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Sviluppo sistemi di scansione 3D Computing Methodologies - COMPUTER GRAPHICS
Sviluppo sistemi di scansione 3D Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION
Dati geografici Information Systems - INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS
Analisi ed identificazione automatica del tono/volume della voce Robotics - Robotics
Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot Robotics - Robotics
Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift Robotics - Robotics
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Logic
Tesi in ragionamento automatico Theory of computation - Semantics and reasoning
Proposte di tesi/collaborazione/stage in Intelligenza Artificiale Applicata Argomenti vari
Proposte di Tesi/Stage/Progetto nell'ambito dell'analisi dei dati Argomenti vari

Modalità di frequenza

Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
 


Gestione carriere


Area riservata studenti


Erasmus+ e altre esperienze all’estero