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 |
|---|---|---|
| I semestre | 1-ott-2013 | 31-gen-2014 |
| II semestre | 3-mar-2014 | 13-giu-2014 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione straordinaria | 3-feb-2014 | 28-feb-2014 |
| Sessione estiva | 16-giu-2014 | 31-lug-2014 |
| Sessione autunnale | 1-set-2014 | 30-set-2014 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione autunnale | 16-ott-2013 | 16-ott-2013 |
| Sessione straordinaria | 10-dic-2013 | 10-dic-2013 |
| Sessione invernale | 19-mar-2014 | 19-mar-2014 |
| Sessione estiva | 14-lug-2014 | 14-lug-2014 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Vacanze Natalizie | 22-dic-2013 | 6-gen-2014 |
| Vacanze di Pasqua | 17-apr-2014 | 22-apr-2014 |
| Festa del S. Patrono S. Zeno | 21-mag-2014 | 21-mag-2014 |
| Vacanze Estive | 11-ago-2014 | 15-ago-2014 |
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
+39 045 802 7980
bruno.gobbi@univr.it
Ugolini Simone
simone.ugolini@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.
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2014/2015
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
3° Anno Attivato nell'A.A. 2015/2016
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
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 (2015/2016)
Codice insegnamento
4S02716
Crediti
12
Coordinatore
Lingua di erogazione
Italiano
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
Obiettivi formativi
Il corso intende fornire i fondamenti teorici e applicativi della Pattern recognition, una classe di metodologie automatiche utilizzate per il riconoscimento e il recupero di informazioni da dati biologici. In particolare verranno presentati e discussi i principali aspetti di questa disciplina: la rappresentazione, la classificazione, il clustering e la validazione. L’attenzione è rivolta principalmente alla descrizione delle metodologie piuttosto che ai dettagli dei programmi applicativi (già visti in altri corsi).
Il corso contiene una prima parte di natura metodologica, dove verranno descritte in maniera generale le diverse metodologie di rappresentazione, classificazione e clustering, i problemi sottostanti e le motivazioni che portano allo studio di queste tecniche. Nella seconda parte, più strettamente applicativa, verranno analizzati alcuni problemi bioinformatici che sono classicamente risolti con metodologie di classificazione e clustering (ad esempio l'analisi di dati microarray, la segmentazione di immagini biomedicali, la determinazione di omologia remota tra proteine etc etc).
Completa il corso una parte di laboratorio, nella quale verranno implementati (utilizzando il linguaggio di programmazione MATLAB) alcuni degli algoritmi visti nella parte di teoria.
Programma
- Introduzione generale alla Pattern Recognition
- Rappresentazione dei dati
- Teoria della decisione di Bayes
- Classificatori generativi e discriminativi
- Validazione della classificazione
- Reti Neurali
- Hidden Markov Models
- Misure di similarità tra dati
- Tecniche di clustering
- Validazione del clustering
- Applicazioni
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.
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
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Erasmus+ e altre esperienze all’estero
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. 2022/2023, 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.
