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.
Piano Didattico
Queste informazioni sono destinate esclusivamente agli studenti e alle studentesse già iscritti a questo corso.Se sei un nuovo studente interessato all'immatricolazione, trovi le informazioni sul percorso di studi alla pagina del corso:
Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Immatricolazione dal 2025/2026Il 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.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2019/2020
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Due insegnamenti a sceltaLegenda | 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.
Fondamenti (2018/2019)
L'insegnamento è organizzato come segue:
INTELLIGENZA ARTIFICIALE
Crediti
6
Periodo
Vedi pagina del modulo
Docenti
Vedi pagina del modulo
Obiettivi formativi
L'obiettivo del corso è quello di presentare:
(i) le basi teoriche dei linguaggi di programmazione;
(ii) i paradigmi e le tecniche principali della rappresentazione simbolica e soluzione automatica di problemi.
A tale scopo, nel modulo di Linguaggi, verranno studiati vari linguaggi paradigmatici, anche di ordine superiore. Il modulo sarà incentrato sui concetti di semantica operazionale e di sistema di tipo.
Invece, nel modulo di Intelligenza artificiale vengono forniti gli strumenti per ideare, applicare e valutare algoritmi per problemi difficili. La soluzione meccanizzata di tali problemi cattura aspetti di intelligenza artificiale o razionalità computazionale.
Programma
Si rimanda ai programmi dei due moduli che costituiscono l'insegnamento.
Bibliografia
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Peter Sewell | Semantics of Programming Languages (Edizione 6) | Cambridge University Press | 2019 | ||
| Benjamin Pierce | Types and Programming Languages (Edizione 1) | MIT Press | 2002 | ISBN-10: 0262162091 |
Modalità d'esame
Il candidato deve superare gli esami di entrambi i moduli con una votazione maggiore o uguale a 18/30. La votazione dell'intero insegnamento si ricava dalla media per eccesso delle votazioni conseguite nei due moduli.
