Studying at the University of Verona

Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.

Academic calendar

The academic calendar shows the deadlines and scheduled events that are relevant to students, teaching and technical-administrative staff of the University. Public holidays and University closures are also indicated. The academic year normally begins on 1 October each year and ends on 30 September of the following year.

Academic calendar

Course calendar

The Academic Calendar sets out the degree programme lecture and exam timetables, as well as the relevant university closure dates..

For the year 2001/2002 No calendar yet available

Exam calendar

Exam dates and rounds are managed by the relevant Science and Engineering Teaching and Student Services Unit.
To view all the exam sessions available, please use the Exam dashboard on ESSE3.
If you forgot your login details or have problems logging in, please contact the relevant IT HelpDesk, or check the login details recovery web page.

Exam calendar

Should you have any doubts or questions, please check the Enrolment FAQs

Academic staff

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

Azzoni Paolo

azzoni@sci.univr.it +39 045 802 7062

Belussi Alberto

alberto.belussi@univr.it +39 045 802 7980

Bonacina Maria Paola

mariapaola.bonacina@univr.it +39 045 802 7046

Botturi Debora

debora.botturi@univr.it +39 045 802 7073

Burattini Emilio

emilio.burattini@univr.it

Chelazzi Leonardo

leonardo.chelazzi@univr.it +39 0458027149

Combi Carlo

carlo.combi@univr.it 045 802 7985

Cristani Matteo

matteo.cristani@univr.it 045 802 7983

De Marchi Stefano

stefano.demarchi@univr.it 045 8027978

Drago Nicola

nicola.drago@univr.it 045 802 7081

Fiorini Paolo

paolo.fiorini@univr.it 045 802 7963

Fontana Federico

federico.fontana@univr.it +39 045 802 7032

Fummi Franco

franco.fummi@univr.it 045 802 7994

Fusiello Andrea

nome.cognome[at]uniud.it

Giacobazzi Roberto

roberto.giacobazzi@univr.it +39 045 802 7995

Gregorio Enrico

Enrico.Gregorio@univr.it 045 802 7937

Manca Vincenzo

vincenzo.manca@univr.it 045 802 7981

Mantese Francesca

francesca.mantese@univr.it +39 045 802 7978

Mariotto Gino

gino.mariotto@univr.it +39 045 8027031
Maurizio Martignano,  July 27, 2004

Martignano Maurizio

maurizio.martignano@esa.int +31715656749

Monti Francesca

francesca.monti@univr.it 045 802 7910

Morato Laura Maria

laura.morato@univr.it 045 802 7904

Murino Vittorio

vittorio.murino@univr.it 045 802 7996

Oliboni Barbara

barbara.oliboni@univr.it +39 045 802 7077

Orlandi Giandomenico

giandomenico.orlandi at univr.it 045 802 7986

Pica Angelo

angelo.pica@univr.it

Piccinini Nicola

piccinini@sci.univr.it +39 349 7461319

Posenato Roberto

roberto.posenato@univr.it +39 045 802 7967

Pravadelli Graziano

graziano.pravadelli@univr.it +39 045 802 7081

Quaglia Davide

davide.quaglia@univr.it +39 045 802 7811

Rocchesso Davide

davide.rocchesso@univr.it
Giuseppe Scollo in Waddenzee 1987,  February 18, 2005

Scollo Giuseppe

giuseppe . scollo at univr . it 045 802 7940

Segala Roberto

roberto.segala@univr.it 045 802 7997

Solitro Ugo

ugo.solitro@univr.it +39 045 802 7977

Study Plan

The Study Plan includes all modules, teaching and learning activities that each student will need to undertake during their time at the University. Please select your Study Plan based on your enrolment year.

Training offer to be defined

Legend | Type of training activity (TTA)

TAF (Type of Educational Activity) All courses and activities are classified into different types of educational activities, indicated by a letter.




SPlacements in companies, public or private institutions and professional associations

Teaching code

4S00072

Credits

5

Language

Italian

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

INF/01 - INFORMATICS

Period

Third four-month term dal Apr 11, 2005 al Jun 10, 2005.

Learning outcomes

Il corso intende fornire i fondamenti teorici e le metodologie principali relative all’analisi e riconoscimento automatico di dati di qualsiasi tipo, detti tipicamente pattern. Questa disciplina è alla base o completa molte altre discipline di più larga diffusione come l’elaborazione delle immagini, la visione, l’intelligenza artificiale, l’analisi di grosse quantità di dati, le basi di dati, e numerose altre.
•Nel corso verrà data enfasi alle tecniche probabilistiche con particolar riferimento all’addestramento di sistemi volti al riconoscimento (anche di immagini, ma non solo) e alle reti neurali. •Le applicazioni che questa disciplina coinvolge sono molteplici. Tra queste ci sono le applicazioni legati all’elaborazione delle immagini e visione, data mining, la bioinformatica, analisi ed interpretazione di dati medicali e biologici (e.g., genomica, proteomica, sierologia, etc.), la biometria, l'imaging biomedicale, la videosorveglianza, la robotica, il riconoscimento della voce e numerose altre.

Program

Introduzione: cos’è, a cosa serve, sistemi, applicazioni
•Riconoscimento e classificazione
•Estrazione e rappresentazione di caratteristiche (feature)
•Teoria della decisione di Bayes
•Stima dei parametri e metodi non parametrici
•Classificatori lineari, non lineari e funzioni discriminanti
•Cenni di Pattern Recognition di tipo sintattico
•Selezione di feature
•Reti neurali
•Metodi di classificazione non supervisionata (clustering)
•Metodi avanzati: Hidden Markov Models.

Il corso viene svolto in 32 ore di lezioni frontali e 12 ore di laboratorio. L'attività di laboratorio prevede la pratica e risoluzione di esercizi mediante l'uso di MATLAB volti all'apprendimento pratico e alla miglior comprensione della teoria svolta a lezione.

Reference texts
Author Title Publishing house Year ISBN Notes
C.M. Bishop Neural Networks for Pattern Recognition Oxford University Press 1995 Testo di approfondimento per argomenti specifici
R. Duda, P. Hart, D. Stork Pattern Classification Wiley 2001 Testo principale
S. Theodoridis, K. Koutroumbas Pattern Recognition Academic Press 1998 Testo secondario

Examination Methods

La verifica del profitto avverrà mediante un'attività di progetto e una breve prova orale. Il progetto riguarderà gli argomenti trattati a lezione con riferimento all'elaborazione delle immagini e visione, ma anche altre applicazioni potranno essere considerate. La prova orale verterà sui temi sviluppati a lezione e potrà essere sostituita da una prova scritta con brevi domande simili alla prova orale.
Il superamento della prova porta all'acquisizione di 5 crediti, ovvero di 1 unità didattica.

Bibliography

Teaching materials

Type D and Type F activities

Training offer to be defined

Career prospects


Module/Programme news

News for students

There you will find information, resources and services useful during your time at the University (Student’s exam record, your study plan on ESSE3, Distance Learning courses, university email account, office forms, administrative procedures, etc.). You can log into MyUnivr with your GIA login details.

Further services

I servizi e le attività di orientamento sono pensati per fornire alle future matricole gli strumenti e le informazioni che consentano loro di compiere una scelta consapevole del corso di studi universitario.