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
Periodo zero 19-set-2005 10-ott-2005
1° Q - 2° anno e successivi 3-ott-2005 2-dic-2005
1° Q - 1° Anno 17-ott-2005 2-dic-2005
2° Q 8-gen-2006 9-mar-2006
3° Q 3-apr-2006 9-giu-2006
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Esami periodo 0 17-ott-2005 21-ott-2005
I Sessione esami 12-dic-2005 23-dic-2005
II Sessione esami 20-mar-2006 31-mar-2006
Sessione estiva 19-giu-2006 28-lug-2006
Sessione autunnale 4-set-2006 29-set-2006
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione straordinaria 14-dic-2005 14-dic-2005
Sessione invernale 15-mar-2006 15-mar-2006
Sessione estiva 19-lug-2006 19-lug-2006
Sessione autunnale 13-set-2006 13-set-2006
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di tutti i Santi 1-nov-2005 1-nov-2005
Immacolata Concezione 8-dic-2005 8-dic-2005
Vacanze Natalizie 23-dic-2005 7-gen-2006
Vacanze Pasquali 13-apr-2006 19-apr-2006
Festa della Liberazione 25-apr-2006 25-apr-2006
Festa dei Lavoratori 1-mag-2006 1-mag-2006
Festività Santo Patrono 21-mag-2006 21-mag-2006
Festa della Repubblica 2-giu-2006 2-giu-2006
Vacanze Estive 31-lug-2006 31-ago-2006

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

A B C D F G M P S V

Acquaviva Andrea

symbol email andrea.acquaviva@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7059

Bellin Gianluigi

symbol email gianluigi.bellin@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7969

Bonacina Maria Paola

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

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

Di Pierro Alessandra

symbol email alessandra.dipierro@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7971

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

Manca Vincenzo

symbol email vincenzo.manca@univr.it symbol phone-number 045 802 7981

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

Merro Massimo

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

Monti Francesca

symbol email francesca.monti@univr.it symbol phone-number 045 802 7910

Morato Laura Maria

symbol email laura.morato@univr.it symbol phone-number 045 802 7904

Posenato Roberto

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

Pravadelli Graziano

symbol email graziano.pravadelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7081

Segala Roberto

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

Solitro Ugo

symbol email ugo.solitro@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7977
Marco Squassina,  5 gennaio 2014

Squassina Marco

symbol email marco.squassina@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7913

Vigano' Luca

symbol email luca.vigano@univr.it

Villa Tiziano

symbol email tiziano.villa@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7034

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

InsegnamentiCreditiTAFSSD
5
A
INF/01

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2006/2007

InsegnamentiCreditiTAFSSD

3° Anno  Attivato nell'A.A. 2007/2008

InsegnamentiCreditiTAFSSD

4° Anno  Attivato nell'A.A. 2008/2009

InsegnamentiCreditiTAFSSD
InsegnamentiCreditiTAFSSD
5
A
INF/01
Attivato nell'A.A. 2006/2007
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Attivato nell'A.A. 2007/2008
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Attivato nell'A.A. 2008/2009
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 4°- 5°Tre insegnamenti a scelta tra i seguenti

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

4S01076

Crediti

5

Offerto anche nei corsi:

  • Algoritmi avanzati del corso Laurea specialistica in Sistemi intelligenti e multimediali

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Periodo

2° Q dal 26-gen-2009 al 27-mar-2009.

Sede

VERONA

Obiettivi formativi

Acquisire un'adeguata conoscenza dei principali paradigmi avanzati di algoritmi per problemi di ottimizzazione combinatorica con particolare attenzione per i paradigmi che permettono di determinare soluzione approssimante per problemi di ottimizzazione combinatoria NP-difficili.

Programma

Richiamo dei principali concetti inerenti ai problemi computazionali: descrizione, istanze, codifica, modelli precisi e modelli approssimati. Problemi computazioni di ottimizzazione. Esempi di problemi computazionali.

Richiamo dei principali concetti inerenti agli algoritmi: risorse computazionali, codifica dell'input, dimensione dell'input, definizione di tempo computazionale. Analisi caso peggiore e caso medio. Tempo di calcolo e ordini di grandezza: possibili insidie.

Tempi di calcolo e miglioramenti hardware: relazioni principali. Algoritmi efficienti e problemi trattabili.

Paradigma divide et impera
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Richiamo struttura. Analisi complessità. Esempi di applicazione: prodotto tra due numeri, Prodotto fra due matrici.
Schema divide et impera per il prodotto di due polinomi: trasformata veloce di Fourier (FFT).
Introduzione al problema della mediana e, generalizzazione, al problema della selezione. Risoluzione del problema della selezione.

Paradigma greedy
----------------
Richiamo struttura. Esempio di applicazione per il problema dell'albero minimo di ricoprimento. Richiamo sulla struttura dati per insiemi disgiunti. Esempio di applicazione per il problema dei cammini minimi da sorgente singola (algoritmo di Dijkstra).
Introduzione ai matroidi: definizione, proprietà fondamentali. Problema del Massimo di un matroide pesato. Dimostrazione che la tecnica greedy determina sempre la soluzione ottima per il problema del Massimo di un matroide pesato.
Valutazione due soluzioni all'esercizio di ricerca elemento in una matrice ordinata.
Uso dei matroidi per la risoluzione del problema di programmazione di task unitari su singolo processore. Limiti della rappresentazione con i matroidi. Esempi di problemi risolvibili con tecnica greedy che non sono rappresentabili da matrodidi.

Tecnica backtracking
--------------------
Introduzione. Schema generale. Aspetti cruciali.
Applicazione della tecnica al problema dello zaino con ripetizione. Analisi correttezza e complessità.
Introduzione uso della tecnica al problema dell'inviluppo convesso: algoritmo di Graham. Uso della tecnica backtracking al problema del string matching: algoritmo di Knuth, Morris & Pratt.

Tecnica branch & bound
----------------------
Introduzione. Schema generale. Aspetti cruciali.
Scelta ordine di visita dei figli: strategia hill climbing. Tecnica come nuova tecnica ricerca in un albero: strategia best-first.
Applicazione della tecnica al problema dell'assegnamento e al problema dello zaino.
Applicazione della tecnica al problema del commesso viaggiatore come esempio di funzione lower bound non banale.

Paradigma programmazione dinamica
---------------------------------
Introduzione. Schema generale. Aspetti cruciali. Applicazione della tecnica al problema della massima sottosequenza crescente. Applicazione della tecnica al problema del string matching approssimato e al problema dello zaino.
Analisi di esempi di applicazione. Pattern ricorrenti per la determinazione di sottoproblemi.
Tecnica memoization (annotazione)
Introduzione e analisi vantaggi svantaggi.

Tecnica ricerca locale
----------------------
Introduzione e studio caso applicazione al problema dell'albero minimo di ricoprimento. Risoluzione del problema dell'ordinamento mediante tecnica di ricerca locale: ordinamento per inserimento e ShellSort.
Tecniche avanzate di ricerca locale: Simulated annealing e Tabù search.

Algoritmi probabilistici
------------------------
Definizione. Algoritmi probabilistici numerici, algoritmi di Monte Carlo e algoritmi di Las Vegas. Esempi di problemi risolti con tali algoritmi: Buffon's needle, Pattern Matching e Universal hashing.

Algoritmi di approssimazione
----------------------------
Classi NPO e PO. Errore relatio e indice di performance. Algorimo r-approssimante. Problema r-approssimabile.
Studio dell'approssimabilità del problema Min Vertex Cover: dall'algoritmo greedy all'algoritmo pseudo-casuale.

Algoritmi per problemi temporali vincolati
-------------------------------------------
Introduzione ai concetti di problemi con vincoli e vincoli temporali.
Algoritmi per la risoluzione di problemi con vincoli temporali semplici (algoritmi polinomiali) o composti (tecnica di backtracking con ottimizzazioni locali).

Modalità d'esame

L'esame consiste in una prova scritta e una orale.

Nella prova scritta il candidato dovrà risolvere degli esercizi in ordine crescente di difficoltà. Gli esercizi hanno lo scopo di verificare la preparazione dello studente sui concetti fondamentali e la loro applicazione. Non viene MAI richiesto di conoscere a memoria dettagli di dimostrazioni, ma di conoscere i teoremi, la loro dimostrazione nei punti fondamentali e di saperli applicare. Solitamente gli esercizi sono quattro a difficoltà crescente. I primi due esercizi valgono al massimo 7 punti ciascuno mentre gli ultimi due 8. La prova è superata se per ciascuno dei primi due esercizi si ottengono almeno 4 punti E si raggiunge il punteggio finale di 18. La prova ha una durata di un'ora e mezza.

La prova orale consiste in un colloquio dove viene richiesto di 'ragionare' su almeno due argomenti (a scelta del docente) del programma del corso. Il colloquio ha lo scopo di verificare la capacità dello studente di presentare gli argomenti e i principali risultati. Per quanto riguarda le dimostrazioni dei teoremi, lo studente è tenuto a conoscere le dimostrazioni principali fatte durante il corso (segnalate dal docente e sul programma).

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

Tipologia di Attività formativa D e F

Anno accademico:

Insegnamenti non ancora inseriti

Prospettive


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