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.

A.A. 2015/2016

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.

Definizione dei periodi di lezione
Periodo Dal Al
I semestre 1-ott-2015 29-gen-2016
II semestre 1-mar-2016 10-giu-2016
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione straordinaria Appelli d'esame 1-feb-2016 29-feb-2016
Sessione estiva Appelli d'esame 13-giu-2016 29-lug-2016
Sessione autunnale Appelli d'esame 1-set-2016 30-set-2016
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sess. autun. App. di Laurea 25-nov-2015 25-nov-2015
Sess. invern. App. di Laurea 16-mar-2016 16-mar-2016
Sess. estiva App. di Laurea 12-lug-2016 12-lug-2016
Sess. autun 2016 App. di Laurea 23-nov-2016 23-nov-2016
Sess. invern. 2017 App. di Laurea 20-mar-2017 20-mar-2017
Vacanze
Periodo Dal Al
Festività dell'Immacolata Concezione 8-dic-2015 8-dic-2015
Vacanze di Natale 23-dic-2015 6-gen-2016
Vancanze di Pasqua 24-mar-2016 29-mar-2016
Anniversario della Liberazione 25-apr-2016 25-apr-2016
Festa del S. Patrono S. Zeno 21-mag-2016 21-mag-2016
Festa della Repubblica 2-giu-2016 2-giu-2016
Vacanze estive 8-ago-2016 15-ago-2016

Calendario esami

Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Didattica e Studenti 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 L M O P Q T U V

Belussi Alberto

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

Bicego Manuele

manuele.bicego@univr.it +39 045 802 7072

Buffelli Mario Rosario

mario.buffelli@univr.it +39 0458027268

Capaldi Stefano

stefano.capaldi@univr.it +39 045 802 7907

Cicalese Ferdinando

ferdinando.cicalese@univr.it +39 045 802 7969

Combi Carlo

carlo.combi@univr.it 045 802 7985

Daffara Claudia

claudia.daffara@univr.it +39 045 802 7942

Delledonne Massimo

massimo.delledonne@univr.it 045 802 7962; Lab: 045 802 7058

Dell'Orco Daniele

daniele.dellorco@univr.it +39 045 802 7637

Dominici Paola

paola.dominici@univr.it 045 802 7966; Lab: 045 802 7956-7086

D'Onofrio Mariapina

mariapina.donofrio@univr.it 045 802 7801

Drago Nicola

nicola.drago@univr.it 045 802 7081

Farinelli Alessandro

alessandro.farinelli@univr.it +39 045 802 7842

Fiorini Paolo

paolo.fiorini@univr.it 045 802 7963

Giachetti Andrea

andrea.giachetti@univr.it +39 045 8027998

Giorgetti Alejandro

alejandro.giorgetti@univr.it 045 802 7982

Gobbi Bruno

bruno.gobbi@univr.it

Gregorio Enrico

Enrico.Gregorio@univr.it 045 802 7937

Lovato Pietro

pietro.lovato@univr.it +39 045 802 7035

Masini Andrea

andrea.masini@univr.it 045 802 7922

Menegaz Gloria

gloria.menegaz@univr.it +39 045 802 7024

Oliboni Barbara

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

Piccinelli Fabio

fabio.piccinelli@univr.it +39 045 802 7097

Posenato Roberto

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

Quaglia Davide

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

Trabetti Elisabetta

elisabetta.trabetti@univr.it 045/8027209

Villa Tiziano

tiziano.villa@univr.it +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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
A
(MAT/02)
12
C
(CHIM/03 ,CHIM/06)
6
A
(FIS/01)
12
A
(INF/01)
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(BIO/18)
InsegnamentiCreditiTAFSSD
Un insegnamento a scelta
6
C
(FIS/07)
Altre attivita' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
(-)

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
A
(MAT/02)
12
C
(CHIM/03 ,CHIM/06)
6
A
(FIS/01)
12
A
(INF/01)

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(BIO/18)

3° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Un insegnamento a scelta
6
C
(FIS/07)
Altre attivita' formative
3
F
-
Prova finale
3
E
(-)

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

4S02716

Crediti

12

Coordinatore

Manuele Bicego

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

Lingua di erogazione

Italiano

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

9

Periodo

I semestre

Laboratorio

Crediti

3

Periodo

I semestre

???OrarioLezioni???

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

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.

Prova Finale

Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.

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

Gestione carriere


Modalità di frequenza

Come riportato al punto 25 del 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.

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.