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 sem. | 2-ott-2017 | 31-gen-2018 |
| II sem. | 1-mar-2018 | 15-giu-2018 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale d'esame | 1-feb-2018 | 28-feb-2018 |
| Sessione estiva d'esame | 18-giu-2018 | 31-lug-2018 |
| Sessione autunnale d'esame | 3-set-2018 | 28-set-2018 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione di laurea estiva | 18-lug-2018 | 18-lug-2018 |
| Sessione di laurea autunnale | 22-nov-2018 | 22-nov-2018 |
| Sessione di laurea invernale | 20-mar-2019 | 20-mar-2019 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Vacanze di Natale | 22-dic-2017 | 7-gen-2018 |
| Vacanze di Pasqua | 30-mar-2018 | 3-apr-2018 |
| Festa del Santo Patrono - S. Zeno | 21-mag-2018 | 21-mag-2018 |
| Vacanze estive | 6-ago-2018 | 19-ago-2018 |
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
Bloisi Domenico Daniele
domenico.bloisi@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 |
|---|
Architettura degli elaboratori
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Architettura degli elaboratori
2° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
3° Anno
| 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.
Linguaggio programmazione Python [Cognomi A-L] (2017/2018)
Codice insegnamento
4S007127
Docente
Coordinatore
Crediti
2
Offerto anche nei corsi
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
- - -
Lingua di erogazione
Italiano
Periodo
II sem. dal 1-mar-2018 al 15-giu-2018.
Obiettivi formativi
Acquisizione di una competenza adeguata per la programmazione di base in Python con particolare enfasi allo sviluppo di algoritmi e all'analisi di dati numerici e testuali.
Programma
Introduzione a Python (tipi, strutture dati, istruzioni condizionali, cicli, scrittura di script e funzioni). Implementazione in Python di algoritmi classici attraverso la produzione assistita di software e la realizzazione di progetti specifici. Introduzione all'utilizzo di librerie e strumenti per l'analisi di dati numerici e testuali.
Bibliografia
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Maurizio Boscaini | Imparare a programmare con Python (Edizione 1) | Apogeo | 2017 | 9788850333981 | |
| Allen B. Downey | Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 2nd Edition (Edizione 1) | O'Reilly Media | 2015 | 1491939362 | http://greenteapress.com/wp/think-python/ Download Think Python in PDF. Read Think Python in HTML. |
Modalità d'esame
Il corso prevede l'acquisizione di 2 CFUdi tipologia D (attività a scelta dello studente). La frequenza al corso non è obbligatoria. La prova finale richiederà di rispondere a test e/o di svolgere esercizi su argomenti sviluppati durante il corso. L'esito della prova finale sarà di tipo passato/non passato senza voto.
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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Prova Finale
Per essere ammessi alla prova finale occorre avere conseguito tutti i crediti nelle attività formative previste dal piano degli studi. Alla prova finale (esame di laurea) sono riservati 6 CFU. La Laurea in Informatica viene conseguita dalla/o studentessa/studente superando con esito positivo l'esame di laurea e completando in questo modo i 180 CFU stabiliti dal piano di studi. L'esame di laurea consiste in un colloquio che può essere basato su al più due delle seguenti opzioni: - breve elaborato scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame orale, anche in lingua inglese, su argomento assegnato; - esame scritto, anche in lingua inglese, su argomento assegnato. La forma dell'esame viene concordata tra lo studente e il docente referente (relatore) il quale è membro della commissione d'esame. La valutazione dell'esame è basata sul livello di approfondimento dimostrato dallo studente, sulla chiarezza espositiva, e sulla capacità dello studente di inquadrare l'argomento assegnato in un contesto più ampio.
Svolgimento della prova finale.
La/lo studentessa/studente potrà avvalersi del supporto dei docenti del Dipartimento di Informatica per la scelta e l'approfondimento richiesto. È obbligo dei docenti fornire assistenza nell'ambito delle proprie attività di tutorato e ricevimento alle/agli studentesse/studenti per quanto riguarda l'approfondimento richiesto. 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 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 e 4 punti riservati alla valutazione del curriculum della/o studentessa/studente. La valutazione del curriculum avviene attraverso un calcolo che tiene conto positivamente delle lodi conseguite e degli eventuali periodi di Erasmus, mentre tiene conto negativamente degli 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. 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.
Elenco delle proposte di tesi e stage
| Proposte di tesi | Area di ricerca |
|---|---|
| Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot | AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control |
| Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift | AI, Robotics & Automatic Control - AI, Robotics & Automatic Control |
| Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Computer graphics, computer vision, multi media, computer games |
| Domain Adaptation | Computer Science and Informatics: Informatics and information systems, computer science, scientific computing, intelligent systems - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video) |
| Tesi in ragionamento automatico | Computing Methodologies - ARTIFICIAL INTELLIGENCE |
| Domain Adaptation | Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION |
| Domain Adaptation | Computing methodologies - Machine learning |
| Dati geografici | Information Systems - INFORMATION SYSTEMS APPLICATIONS |
| Analisi e percezione dei segnali biometrici per l'interazione con robot | Robotics - Robotics |
| Integrazione del simulatore del robot Nao con Oculus Rift | Robotics - Robotics |
| Tesi in ragionamento automatico | Theory of computation - Logic |
| Tesi in ragionamento automatico | Theory of computation - Semantics and reasoning |
| Proposte di tesi/collaborazione/stage in Intelligenza Artificiale Applicata | Argomenti vari |
| Proposte di Tesi/Stage/Progetto nell'ambito delle basi di dati/sistemi informativi | 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.
Area riservata studenti
Gestione carriere
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.