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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
---|---|---|
Primo semestre | 4-ott-2021 | 28-gen-2022 |
Secondo semestre | 7-mar-2022 | 10-giu-2022 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione invernale d'esame | 31-gen-2022 | 4-mar-2022 |
Sessione estiva d'esame | 13-giu-2022 | 29-lug-2022 |
Sessione autunnale d'esame | 1-set-2022 | 30-set-2022 |
Sessione | Dal | Al |
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Sessione Estiva | 12-lug-2022 | 12-lug-2022 |
Sessione Autunnale | 18-ott-2022 | 18-ott-2022 |
Sessione Autunnale Dicembre | 6-dic-2022 | 6-dic-2022 |
Sessione Invernale | 13-mar-2023 | 13-mar-2023 |
Periodo | Dal | Al |
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Festa di Tutti i Santi | 1-nov-2021 | 1-nov-2021 |
Festa dell'Immacolata Concezione | 8-dic-2021 | 8-dic-2021 |
Festività natalizie | 24-dic-2021 | 2-gen-2022 |
Festa dell'Epifania | 6-gen-2022 | 7-gen-2022 |
Festività pasquali | 15-apr-2022 | 19-apr-2022 |
Festa della Liberazione | 25-apr-2022 | 25-apr-2022 |
Festività Santo Patrono di Verona | 21-mag-2022 | 21-mag-2022 |
Festa della Repubblica | 2-giu-2022 | 2-giu-2022 |
Chiusura estiva | 15-ago-2022 | 20-ago-2022 |
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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
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.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Analisi matematica I
Architettura degli elaboratori
2° Anno Attivato nell'A.A. 2022/2023
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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3° Anno Attivato nell'A.A. 2023/2024
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Analisi matematica I
Architettura degli elaboratori
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
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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.
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 libretto: richiedere 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. 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.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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2° 3° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Paolo Fiorini
(Coordinatore)
|
2° 3° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
2° 3° | Lab.: The fashion lab (1 cfu) | D |
Caterina Fratea
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
2° 3° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Paolo Fiorini
(Coordinatore)
|
2° 3° | Introduzione alla stampa 3D | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
2° 3° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
2° 3° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
2° 3° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
2° 3° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente | |
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1° | Conoscenze per l'accesso: matematica | D |
Franco Zivcovich
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2° 3° | Linguaggio programmazione Python | D |
Giulio Mazzi
(Coordinatore)
|
Fisica II (2022/2023)
Codice insegnamento
4S00035
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
FIS/01 - FISICA SPERIMENTALE
Periodo
Secondo semestre dal 6-mar-2023 al 16-giu-2023.
Obiettivi di apprendimento
Il corso si propone di fornire gli strumenti per la comprensione dei fenomeni di elettromagnetismo e di ottica in fisica classica, dai principi fisici di base alle metodologie per applicare le leggi fisiche alla soluzione di problemi. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: - avere conoscenze e capacità di comprensione in contesti applicati dei fondamenti che costituiscono il funzionamento di un sistema fisico elettromagnetico; - avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per modellare aspetti di un problema fisico elettromagnetico o parti di un dispositivo; - saper interpretare il significato fisico di una misura acquisita con strumenti optoelettronici; - saper ampliare le conosenze necessarie per approfondire argomenti di elettromagnetismo in modo autonomo.
Prerequisiti e nozioni di base
Fisica 1.
Strumenti di calcolo dell'analisi matematica 1 e 2 (derivate, integrali, operatori vettoriali).
Programma
- ELETTROSTATICA NEL VUOTO
Fatti sperimentali. Carica elettrica. Struttura della materia. Legge di Coulomb. Campo elettrostatico. Lavoro F elettrica. Energia potenziale elettrostatica e potenziale elettrostatico. Flusso del campo E. Teorema di Gauss e applicazioni. Discontinuità del campo elettrico. Equazioni differenziali del campo elettrico. Equazione di Poisson e di Laplace.
- ELETTROSTATICA NEI CONDUTTORI
Conduttori in equilibrio. Induzione elettrostatica. Pressione di carica superficiale. Cavità in un conduttore. Capacità. Condensatori.
- ELETTROSTATICA NEI DIELETTRICI
Dipolo elettrico. Dipolo in campo esterno E. Energia di dipolo. Polarizzazione uniforme/non uniforme. Dielettrici lineari.
Equazioni dell'elettrostatica nei dielettrici. Campo D “spostamento elettrico”.
- ENERGIA ELETTROSTATICA
sistema di cariche, sistema di conduttori. Energia del condensatore nel vuoto e nel dielettrico. Energia del campo elettrico. Moto di cariche in campo elettrico.
- CORRENTI ELETTRICHE
Corrente elettrica, forza elettromotrice. Modello classico della conduzione elettrica. Equazione di continuità per la carica.
Legge di Ohm, effetto joule, resistori. Carica/scarica di un condensatore. Leggi di Kirchhoff, circuiti elementari.
- MAGNETOSTATICA NEL VUOTO
Fatti sperimentali. Campo magnetico B, linee di campo, F di Lorentz, II legge elementare di Laplace. Moto di cariche in campo magnetico. Effetto Hall, misura di B. Dipolo magnetico. Dipolo in campo esterno B. Campo B di correnti stazionarie. Circuitazione di B. Teorema di Ampère e applicazioni. Discontinuità del campo magnetico. I legge elementare di Laplace. Campo B di una carica in moto. Campi solenoidali, flusso concatenato. Equazioni differenziali del campo magnetico.
- CAMPI VARIABILI NEL TEMPO
Induzione elettromagnetica - fatti sperimentali, legge del flusso, f.e.m. indotta, corrente indotta. Legge di Lenz. Bilanci energetici. Campo elettrico indotto, legge di Faraday. Induzione Mutua. Autoinduzione, induttanze. Circuito RL.
Energia magnetica: energia intrinseca della corrente, sistema di correnti stazionarie. Energia del campo magnetico.
Equazioni di Maxwell in forma integrale e locale. Corrente di spostamento e legge di Ampère-Maxwell. Radiazione di un circuito.
- ONDE ELETTROMAGNETICHE (CENNI)
Richiami di onde: onde trasversali, longitudinali, onde armoniche, onde piane, onde sferiche. Equazione delle onde di D’Alembert. Equazioni di Maxwell nel vuoto e la soluzione delle onde elettromagnetiche. Polarizzazione. Velocità della luce, energia trasportata, intensità. Spettro elettromagnetico. Principi di Ottica.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali di teoria ed esercitazioni svolte alla lavagna.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame scritto (2 ore)
La prova consiste in
1) esercizi di elettromagnetismo (attinenti al programma di esercitazioni svolto);
2) quesiti di teoria (attinenti all'intero programma svolto).
Esame orale facoltativo
Colloquio con il docente sugli argomenti del programma del corso
Criteri di valutazione
- conoscenza e comprensione dei principi e fenomeni fisici dell'elettromagnetismo classico
- possesso di capacità critiche nell'osservazione dei fenomeni elettromagnetici con metodo scientifico e adeguato formalismo matematico
- capacità di applicare principi e leggi della fisica ai diversi contesti per risolvere problemi base di elettromagnetismo.
Criteri di composizione del voto finale
L'esame scritto include tre esercizi tematici (Elettrostatica, Magnetostatica, Campi Variabili) + domande di teoria, per un totale di 30/30.
Lingua dell'esame
italiano
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.).
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Prova Finale
Per essere ammessi alla prova finale occorre avere conseguito tutti i crediti nelle attività formative previste dal piano degli studi. Alla prova finale (esame di laurea) sono riservati 6 CFU. La Laurea in Informatica viene conseguita dalla/o studentessa/studente superando con esito positivo l'esame di laurea e completando in questo modo i 180 CFU stabiliti dal piano di studi. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su al più due delle seguenti opzioni: - breve elaborato scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame orale, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato. La forma dell'esame viene concordata tra lo studente e il docente referente (relatore) il quale è membro della commissione d'esame. La valutazione dell'esame è basata sul livello di approfondimento dimostrato dallo studente, sulla chiarezza espositiva, e sulla capacità dello studente di inquadrare l'argomento assegnato in un contesto più ampio.
Svolgimento della prova finale.
La/lo studentessa/studente potrà avvalersi del supporto dei docenti del Dipartimento di Informatica per la scelta e l'approfondimento richiesto. È obbligo dei docenti fornire assistenza nell'ambito delle proprie attività di tutorato e ricevimento alle/agli studentesse/studenti per quanto riguarda l'approfondimento richiesto. Il punteggio finale di Laurea è stabilito da una apposita commissione di Laurea secondo le modalità indicate nel Regolamento di Ateneo, che esprime un giudizio finale in centodecimi con eventuale lode. Il punteggio minimo per il superamento dell'esame finale è di 66/110. II voto di ammissione è determinato rapportando la media pesata sui CFU degli esami di profitto a 110 e successivamente arrotondando il risultato all'intero più vicino. A parità di distanza, si arrotonda all'intero superiore. Per media degli esami di profitto si intende la media ponderata sui crediti. E' previsto un incremento al massimo di 8/110 rispetto al voto di ammissione, di cui 4 punti riservati alla valutazione dell'esame di laurea e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo che tiene conto positivamente delle lodi conseguite e degli eventuali periodi di Erasmus, mentre tiene conto negativamente degli eventuali anni fuori corso: se in corso: 3,5 + 0,2 * numero lodi; se fuori corso: 3,5 – 0,5* numero anni fuori corso + 0,1 * numero lodi; 1 punto ogni 3 mesi di Erasmus effettuato. L'attribuzione della lode, nel caso di un incremento che porti ad una votazione che raggiunga o superi 110/110, è a discrezione della commissione di Laurea nonché attribuita se il parere dei membri della commissione è unanime. Il relatore dell'esame di laurea potrà essere un qualunque docente strutturato dell'Ateneo che soddisfa almeno uno dei seguenti requisiti: componente del Collegio Didattico del corso di laurea, oppure componente del Dipartimento di Informatica, oppure che insegna in un SSD presente nel piano del corso di laurea.
Elenco delle proposte di tesi
Proposte di tesi | Area di ricerca |
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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 |
Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Computer graphics, computer vision, multi media, computer games |
Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video) |
Tesi in ragionamento automatico | Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE |
Domain Adaptation | Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION |
Domain Adaptation | Computing methodologies - Machine learning |
Dati geografici | Information Systems - INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS |
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.