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.

Anno accademico:
Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
1° Q 3-ott-2007 4-dic-2007
2° Q 10-gen-2008 12-mar-2008
3° Q 7-apr-2008 13-giu-2008
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
I Sessione esami 10-dic-2007 9-gen-2008
II Sessione esami 17-mar-2008 4-apr-2008
Sessione estiva 23-giu-2008 31-lug-2008
Sessione autunnale 1-set-2008 26-set-2008
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione straordinaria 12-dic-2007 12-dic-2007
Sessione invernale 13-mar-2008 13-mar-2008
Sessione estiva 15-lug-2008 15-lug-2008
Sessione autunnale 3-ott-2008 3-ott-2008
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di Ognissanti 1-nov-2007 1-nov-2007
Festa dell'Immacolata Concezione 8-dic-2007 8-dic-2007
Vacanze di Natale 21-dic-2007 6-gen-2008
Vacanze di Pasqua 21-mar-2008 25-mar-2008
Festa della Liberazione 25-apr-2008 25-apr-2008
Festa del Lavoro 1-mag-2008 1-mag-2008
Festa del Santo Patrono 21-mag-2008 21-mag-2008
Festa della Repubblica 2-giu-2008 2-giu-2008
Vacaze estive 31-lug-2008 31-ago-2008

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 S

Belussi Alberto

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

Bonacina Maria Paola

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

Cristani Matteo

matteo.cristani@univr.it 045 802 7983

Cristani Marco

marco.cristani@univr.it +39 045 802 7841

De Marchi Stefano

stefano.demarchi@univr.it 045 8027978

Fiorini Paolo

paolo.fiorini@univr.it 045 802 7963

Fusiello Andrea

nome.cognome[at]uniud.it

Giachetti Andrea

andrea.giachetti@univr.it +39 045 8027998

Manca Vincenzo

vincenzo.manca@univr.it 045 802 7981

Mariotto Gino

gino.mariotto@univr.it +39 045 8027031

Masini Andrea

andrea.masini@univr.it 045 802 7922

Mastroeni Isabella

isabella.mastroeni@univr.it +39 045 802 7089

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

Posenato Roberto

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

Quaglia Davide

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

Segala Roberto

roberto.segala@univr.it 045 802 7997

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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
InsegnamentiCreditiTAFSSD
5
A
INF/01
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Un insegnamento a scelta tra le seguenti discipline fisiche affini

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
5
A
INF/01

3° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Un insegnamento a scelta tra le seguenti discipline fisiche affini

4° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 4°- 5°Sette insegnamenti a scelta tra le seguenti discipline informatiche caratterizzanti
Tra gli anni: 4°- 5°Un insegnamento nell'ambito affine Interdisciplinarità e applicazioni
5
C
ING-INF/04
5
C
ING-INF/04

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.




SStage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S00072

Crediti

5

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

4

Periodo

3° Q

Laboratorio

Crediti

1

Periodo

3° Q

Obiettivi formativi

Modulo: Teoria
-------
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.


Modulo: Laboratorio
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Si veda la descrizione nella parte Teoria.

Programma

Modulo: Teoria
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* 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.


Modulo: Laboratorio
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Si veda la descrizione nella parte Teoria.

Modalità d'esame

Modulo: Teoria
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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.


Modulo: Laboratorio
-------
Si veda la descrizione nella parte Teoria.

Tipologia di Attività formativa D e F

Anno accademico:

Insegnamenti non ancora inseriti

Prospettive


Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio

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