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.
Per l'anno 2007/2008 Nessun calendario ancora disponibile
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
Mastrogiacomo Elisa
Todorov Velitchko
velitchko.todorov@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.
Offerta formativa da definire
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.
Riconoscimento e recupero dell'informazione per bioinformatica (2009/2010)
Codice insegnamento
4S02716
Docente
Coordinatore
Crediti
12
Offerto anche nei corsi
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
II semestre dal 1-mar-2010 al 15-giu-2010.
Obiettivi formativi
Il corso intende fornire i fondamenti teorici e applicativi di una classe di metodologie automatiche per il riconoscimento e il recupero di informazioni da dati biologici, al fine di estrarre conoscenza. In particolare verranno fornite le basi delle principali metodologie di Pattern Recognition, sia supervisionata (classificazione) che non supervisionata (clustering). L’attenzione è rivolta principalmente alla descrizione delle metodologie piuttosto che ai dettagli dei programmi applicativi (già visti in altri corsi).
Il corso si svilupperà seguendo diverse direzioni (intersecanti). Nella prima, più metodologica, verranno descritte in generale le metodologie di classificazione e di clustering, i problemi sottostanti e le motivazioni che portano allo studio di queste tecniche.
Nella seconda, più strettamente applicativa, verranno analizzati alcuni problemi bioinformatici che sono classicamente risolti con metodologie di classificazione e clustering. In particolare, per ogni applicazione, verranno fornite una descrizione del problema e una soluzione classica. Esempi di applicazioni affrontate nel corso saranno: classificazione e clustering di dati microarray (con cenni alle tecniche di biclustering), analisi evolutiva (filogenesi-filogenomica), analisi di immagini biomedicali e altre
Infine, nella terza (da effettuare in laboratorio), verranno implementati semplici algoritmi di classificazione e clustering utilizzando il linguaggio di programmazione MATLAB.
Programma
INTRODUZIONE:
- Introduzione generale alla Pattern Recognition: cos’è, cosa serve, tipico sistema di PR
- Rappresentazione e visualizzazione dei dati
CLASSIFICAZIONE:
- Schemi di classificazione
- Classificatori semplici
- Classificatori avanzati: Reti neurali, Support Vector Machines, Hidden Markov Models
- Validazione della classificazione
CLUSTERING:
- Misure di similarità tra dati
- Tecniche di clustering: tassonomia e dettagli delle tecniche più utilizzate
- Validazione
APPLICAZIONI:
- classificazione e clustering di dati microarray (con cenni alle tecniche di biclustering)
- analisi evolutiva (filogenesi-filogenomica)
- analisi di immagini biomedicali
Modalità d'esame
La verifica del profitto sarà effettuata mediante la preparazione e lo svolgimento di un seminario e di una breve prova scritta, atti a verificare l'acquisizione dei concetti teorici, nonché la padronanza degli strumenti matematici e informatici.
Per gli studenti particolarmente interessati agli argomenti del corso è possibile effettuare l'esame sostituendo il seminario con lo svolgimento di un progetto.
Materiale Didattico
-
10. Clustering: metodologie (parte 1)
(pdf, it, 87 KB, 13/05/10)
-
10. Clustering: metodologie (parte 2)
(pdf, it, 549 KB, 19/05/10)
-
11. Clustering: validazione
(pdf, it, 309 KB, 26/05/10)
-
12. Filogenesi
(pdf, it, 269 KB, 07/06/10)
-
1. Introduzione
(pdf, it, 2284 KB, 03/03/10)
-
2. Rappresentazione
(pdf, it, 3181 KB, 04/03/10)
-
3. Teoria di Bayes
(pdf, it, 454 KB, 16/03/10)
-
4. Classificatori generativi (Parte 1)
(pdf, it, 230 KB, 24/03/10)
-
4. Classificatori generativi (Parte 2)
(pdf, it, 814 KB, 31/03/10)
-
5. Classificatori discriminativi
(pdf, it, 933 KB, 13/04/10)
-
6. Reti Neurali
(pdf, it, 285 KB, 20/04/10)
-
7. Hidden Markov Models (Parte 1)
(pdf, it, 427 KB, 28/04/10)
-
7. Hidden Markov Models (Parte 2)
(pdf, it, 413 KB, 28/04/10)
-
8. Clustering: introduzione
(pdf, it, 597 KB, 12/05/10)
-
9. Clustering: similarità
(pdf, it, 217 KB, 12/05/10)
-
Dettagli esame
(pdf, it, 1640 KB, 13/04/10)
-
Esami Riconoscimento
(pdf, it, 84 KB, 13/05/10)
-
Esami Riconoscimento - parte 2
(pdf, it, 52 KB, 17/05/10)
-
Seminari: calendario
(pdf, it, 9 KB, 26/05/10)
Tipologia di Attività formativa D e F
Offerta formativa da definire
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.
Ulteriori servizi
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.
Prova Finale
Alla prova finale sono riservati 3 crediti. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su un breve elaborato scritto, un esame orale, o un esame scritto. La forma e i contenuti dell'esame vengono concordati tra lo studente e il docente referente (relatore), il quale sarà anche membro della Commissione d'esame. Il colloquio può riguardare approfondimenti di argomenti non trattati durante la normale attività didattica, oppure può mettere in luce problematiche e metodologie affrontate durante un'attività di tirocinio. Su proposta del relatore la prova finale/elaborato può essere compilata e discussa in lingua straniera.
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 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.
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 da parte della commissione di esame composta da due docenti e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo basato sul seguente schema (che tiene conto in maniera positiva di eventuali lodi e periodi Erasmus ed in maniera negativa di 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.
Elenco delle proposte di tesi e stage
| Stage | Area di ricerca |
|---|---|
| Correlated mutations | Argomenti vari |
Modalità di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico per l'A.A. 2021/2022, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.
