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. 2018/2019

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-2018 31-gen-2019
II semestre 4-mar-2019 14-giu-2019
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 1-feb-2019 28-feb-2019
Sessione estiva d'esame 17-giu-2019 31-lug-2019
Sessione autunnale d'esame 2-set-2019 30-set-2019
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 17-lug-2019 17-lug-2019
Sessione Autunnale 20-nov-2019 20-nov-2019
Sessione Invernale 17-mar-2020 17-mar-2020
Vacanze
Periodo Dal Al
Sospensione dell'attività didattica 2-nov-2018 3-nov-2018
Vacanze di Natale 24-dic-2018 6-gen-2019
Vacanze di Pasqua 19-apr-2019 28-apr-2019
Festa del Santo Patrono 21-mag-2019 21-mag-2019
Vacanze estive 5-ago-2019 18-ago-2019

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 M O P Q S T U Z

Belussi Alberto

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

Bombieri Nicola

nicola.bombieri@univr.it +39 045 802 7094

Bonacina Maria Paola

mariapaola.bonacina@univr.it +39 045 802 7046

Boscaini Maurizio

maurizio.boscaini@univr.it

Busato Federico

federico.busato@univr.it

Calanca Andrea

andrea.calanca@univr.it +39 045 802 7847

Carra Damiano

damiano.carra@univr.it +39 045 802 7059

Castellini Alberto

alberto.castellini@univr.it +39 045 802 7908

Combi Carlo

carlo.combi@univr.it 045 802 7985

Cristani Matteo

matteo.cristani@univr.it 045 802 7983

Cristani Marco

marco.cristani@univr.it +39 045 802 7841

Daffara Claudia

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

Dall'Alba Diego

diego.dallalba@univr.it +39 045 802 7074

Di Pierro Alessandra

alessandra.dipierro@univr.it +39 045 802 7971

Fummi Franco

franco.fummi@univr.it 045 802 7994

Geretti Luca

luca.geretti@univr.it +39 045 802 7850

Giacobazzi Roberto

roberto.giacobazzi@univr.it +39 045 802 7995

Gregorio Enrico

Enrico.Gregorio@univr.it 045 802 7937

Maris Bogdan Mihai

bogdan.maris@univr.it +39 045 802 7074

Marzola Pasquina

pasquina.marzola@univr.it 045 802 7816 (ufficio); 045 802 7614 (laboratorio)

Mastroeni Isabella

isabella.mastroeni@univr.it +39 045 802 7089

Oliboni Barbara

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

Posenato Roberto

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

Pravadelli Graziano

graziano.pravadelli@univr.it +39 045 802 7081

Quintarelli Elisa

elisa.quintarelli@univr.it +39 045 802 7852

Segala Roberto

roberto.segala@univr.it 045 802 7997

Spoto Nicola Fausto

fausto.spoto@univr.it +39 045 8027940

Storti Silvia Francesca

silviafrancesca.storti@univr.it +39 045 802 7908

Tomazzoli Claudio

claudio.tomazzoli@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.

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(FIS/01)
6
B
(ING-INF/05)
6
B
(INF/01)
12
B
(ING-INF/05)
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(ING-INF/05)
6
B
(INF/01)
Un insegnamento a scelta
6
B
(INF/01)
Tirocinio
6
F
-
Prova finale
6
E
-

1° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
A
(MAT/02)
6
A
(FIS/01)
Lingua inglese competenza linguistica liv. B1
6
E
-

2° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(INF/01)
6
C
(FIS/01)
6
B
(ING-INF/05)
6
B
(INF/01)
12
B
(ING-INF/05)

3° Anno

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
(ING-INF/05)
6
B
(INF/01)
Un insegnamento a scelta
6
B
(INF/01)
Tirocinio
6
F
-
Prova finale
6
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

4S003714

Crediti

12

Coordinatore

Carlo Combi

Offerto anche nei corsi

L'insegnamento è organizzato come segue:

Ingegneria del software

Crediti

6

Periodo

Vedi pagina del modulo

Docenti

Vedi pagina del modulo

Programmazione ii

Crediti

6

Periodo

Vedi pagina del modulo

Docenti

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Obiettivi formativi

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MM: INGEGNERIA DEL SOFTWARE
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------------------------
MM: Teoria
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Il corso si propone di fornire le competenze scientifiche e professionali di base dell'ingegneria del software, affrontando le diverse fasi di sviluppo e produzione del codice: pianificazione, progettazione, modellazione e specifica, implementazione, collaudo e verifica, valutazione, manutenzione. Con le attività di laboratorio sono inoltre fornite le competenze necessarie per lo sviluppo di interfacce grafiche in Java e Python. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione del processo di sviluppo di sistemi software e delle inerenti metodologie e tecniche di progettazione; avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per realizzare e documentare sistemi software e di sviluppare applicazioni con interfaccia grafica in ambiente Java/Pyhon; saper comunicare in modo proficuo con tutti gli attori coinvolti nella realizzazione e uso di un sistema software all'intero di organizzazioni complesse; saper sviluppare le competenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito delle tecniche di progettazione e di sviluppo SW e per approfondire autonomamente lo studio di strumenti e tecniche informatiche per lo sviluppo del software in diversi contesti applicativi.
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MM: Laboratorio
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------------------------
MM: PROGRAMMAZIONE II
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------------------------
MM: Teoria
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Il corso si propone di fornire le competenze necessarie alla comprensione, allo sviluppo e alla correzione di software realizzato in un linguaggio di programmazione a oggetti, nonché fornire le competenze relative alla strutturazione di progetti software di medie dimensioni. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione di un linguaggio di programmazione a oggetti e di comprendere la struttura di un progetto software complesso; avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione sviluppando in modo autonomo software in un linguaggio di programmazione a oggetti, strutturato in un progetto di medie dimensioni; saper sviluppare le competenze necessarie per approfondire autonomamente lo studio di strumenti e tecniche informatiche per lo sviluppo del software in diversi contesti applicativi.
------------------------
MM: Laboratorio
------------------------
Il corso si propone di fornire le competenze necessarie alla comprensione, allo sviluppo e alla correzione di software realizzato in un linguaggio di programmazione a oggetti, nonché fornire le competenze relative alla strutturazione di progetti software di medie dimensioni. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione di un linguaggio di programmazione a oggetti e di comprendere la struttura di un progetto software complesso; avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione sviluppando in modo autonomo software in un linguaggio di programmazione a oggetti, strutturato in un progetto di medie dimensioni; saper sviluppare le competenze necessarie per approfondire autonomamente lo studio di strumenti e tecniche informatiche per lo sviluppo del software in diversi contesti applicativi.

Programma

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MM: INGEGNERIA DEL SOFTWARE
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MM: Teoria
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* Introduzione all'ingegneria del software - Definizione di Ingegneria del Software - Tipi di Software - Caratteristiche dei software - Ingegneria del Software e aspetti etici
* Processi software - Introduzione - Modelli dei processi software - Attività dei processi - Gestione dei cambiamenti
* Sviluppo agile del sotware - Metodi agili - La metodologia SCRUM e sue applicazioni
* Ingegneria dei requisiti - Requisiti funzionali e non funzionali - Processi di ingegneria dei requisiti - Ingegneria dei requisiti e UML Use Case
* Progettazione architetturale - Introduzione - Pattern di architettura -- MVC -- Repository -- Client server -- Pipe and filter
* Progettazione e implementazione con approccio agli oggetti - Caratteristiche principali - Metodologie ad oggetti: concetti di base - Modellazione di sistemi orientata agli oggetti con UML -- UML Class Diagram -- Use Case diagram -- Activity Diagram -- Sequence Diagram - Fasi della progettazione - Design pattern -- Introduzione -- Singleton -- Observer -- Template -- Iterator -- Factory -- Abstract factory -- Proxy -- Facade -- Decorator
* Verifica e Validazione - Introduzione - Ispezione e test - Vari tipi di test - Progettazione basata su test
* Evoluzione e mantenimento del software - Gestione del cambiamento del SW - Sistemi Legacy - Manutenzione del SW
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MM: Laboratorio
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- Introduzione alla libreria Swing per lo sviluppo di interfacce grafiche in Java. - Introduzione alle librerie TkInter, wxPython, pyGTK/PyGobject, e PyQt/PySide per lo sviluppo di interfacce grafiche in Python.
- Introduzione ai tool Eclipse-Papyrus e StarUML per lo sviluppo di progetti UML. Modalità di erogazione della didattica
- Lezioni frontali ed esercitazioni in laboratorio informatico. Materiale didattico (lucidi) ed ulteriori esercizi sulla piattaforma eLearning. Ricevimento individuale negli orari concordati con il docente.

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MM: PROGRAMMAZIONE II
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MM: Teoria
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Java e bytecode. Strutturazione delle classi. Array. Ereditarietà. Metodi e late binding. Libreria standard e sue classi di base. Eccezioni. Input/output. Interfacce. Classi collezione.
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MM: Laboratorio
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Java e bytecode. Strutturazione delle classi. Array. Ereditarietà. Metodi e late binding. Libreria standard e sue classi di base. Eccezioni. Input/output. Interfacce. Classi collezione.

Modalità d'esame

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MM: INGEGNERIA DEL SOFTWARE
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MM: Teoria
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La verifica del profitto, sia per gli studenti frequentanti sia per i non frequentanti, avviene mediante un piccolo progetto, inerente l'attività di laboratorio, e un esame orale sugli argomenti del programma. Oltre alla capacità di presentare correttamente tutti gli aspetti di un progetto software, l'esame farà emergere sia aspetti di conoscenza astratta sia capacità di applicazione dei concetti appresi.
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MM: Laboratorio
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La verifica del profitto avviene mediante un piccolo progetto, inerente l'attività di laboratorio, che verrà poi discusso durante l'esame orale.

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MM: PROGRAMMAZIONE II
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MM: Teoria
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Esame al computer sull'intero programma.
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MM: Laboratorio
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Si veda la parte di teoria del corso.

Bibliografia

Testi di riferimento
Autore Titolo Casa editrice Anno ISBN Note
Docente del corso Copia gratuita delle slides proiettate durante le lezioni.  
Ian Sommerville Ingegneria del software - 10/Ed. (Edizione 10) Pearson 2017 9788891902245
Martin Fowler UML Distilled (Edizione 4) Pearson - Addison Wesley 2010 9788871925981
Docente del corso Materiale didattico: Lezioni del docente,lucidi e fotocopie  
Claudio De Sio Cesari Manuale di Java 8. Programmazione orientata agli oggetti con Java standard edition 8 (Edizione 1) Hoepli 2014 8820362910

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.).
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Prova Finale

Per gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al relativo servizio.

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

Gestione carriere


Area riservata studenti


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.

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.