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 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-2019 31-gen-2020
II semestre 2-mar-2020 12-giu-2020
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 3-feb-2020 28-feb-2020
Sessione estiva d'esame 15-giu-2020 31-lug-2020
Sessione autunnale d'esame 1-set-2020 30-set-2020
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 15-lug-2020 15-lug-2020
Sessione Autunnale 16-ott-2020 16-ott-2020
Sessione Autunnale Dicembre 11-dic-2020 11-dic-2020
Sessione Invernale 17-mar-2021 17-mar-2021
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di Ognissanti 1-nov-2019 1-nov-2019
Festa dell'Immacolata 8-dic-2019 8-dic-2019
Vacanze di Natale 23-dic-2019 6-gen-2020
Vacanze di Pasqua 10-apr-2020 14-apr-2020
Festa della Liberazione 25-apr-2020 25-apr-2020
Festa del lavoro 1-mag-2020 1-mag-2020
Festa del Santo Patrono 21-mag-2020 21-mag-2020
Festa della Repubblica 2-giu-2020 2-giu-2020
Vacanze estive 10-ago-2020 23-ago-2020

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

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 P Q S Z

Belussi Alberto

symbol email alberto.belussi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7980

Bicego Manuele

symbol email manuele.bicego@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7072

Bombieri Nicola

symbol email nicola.bombieri@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7094

Bontempi Pietro

symbol email pietro.bontempi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7614

Boscaini Maurizio

symbol email maurizio.boscaini@univr.it

Boscolo Galazzo Ilaria

symbol email ilaria.boscologalazzo@univr.it symbol phone-number +39 045 8127804

Burato Alberto

symbol email alberto.burato@univr.it

Calanca Andrea

symbol email andrea.calanca@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7847

Canevari Giacomo

symbol email giacomo.canevari@univr.it symbol phone-number +39 045 8027979

Carra Damiano

symbol email damiano.carra@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7059

Castellini Alberto

symbol email alberto.castellini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Centomo Stefano

symbol email stefano.centomo@univr.it symbol phone-number 045 802(7048)

Combi Carlo

symbol email carlo.combi@univr.it symbol phone-number 045 802 7985

Cozza Vittoria

symbol email vittoria.cozza@univr.it

Cristani Matteo

symbol email matteo.cristani@univr.it symbol phone-number 045 802 7983

Cristani Marco

symbol email marco.cristani@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7841

Daffara Claudia

symbol email claudia.daffara@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7942

Dall'Alba Diego

symbol email diego.dallalba@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7074

Dalla Preda Mila

symbol email mila.dallapreda@univr.it

Demrozi Florenc

symbol email florenc.demrozi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7048

Di Pierro Alessandra

symbol email alessandra.dipierro@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7971

Fiorini Paolo

symbol email paolo.fiorini@univr.it symbol phone-number 045 802 7963

Fratea Caterina

symbol email caterina.fratea@univr.it symbol phone-number 045 842 5358

Fummi Franco

symbol email franco.fummi@univr.it symbol phone-number 045 802 7994

Geretti Luca

symbol email luca.geretti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7850

Giachetti Andrea

symbol email andrea.giachetti@univr.it symbol phone-number +39 045 8027998

Giacobazzi Roberto

symbol email roberto.giacobazzi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7995

Gregorio Enrico

symbol email Enrico.Gregorio@univr.it symbol phone-number 045 802 7937

Laking Rosanna Davison

symbol email rosanna.laking@univr.it

Maris Bogdan Mihai

symbol email bogdan.maris@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7074

Marzola Pasquina

symbol email pasquina.marzola@univr.it symbol phone-number 045 802 7816 (ufficio); 045 802 7614 (laboratorio)

Masini Andrea

symbol email andrea.masini@univr.it symbol phone-number 045 802 7922

Mastroeni Isabella

symbol email isabella.mastroeni@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7089

Mazzi Giulio

symbol email giulio.mazzi@univr.it

Meli Daniele

symbol email daniele.meli@univr.it

Migliorini Sara

symbol email sara.migliorini@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Muradore Riccardo

symbol email riccardo.muradore@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7835

Pravadelli Graziano

symbol email graziano.pravadelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7081

Quaglia Davide

symbol email davide.quaglia@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7811

Quintarelli Elisa

symbol email elisa.quintarelli@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7852

Sala Pietro

symbol email pietro.sala@univr.it symbol phone-number 0458027850

Segala Roberto

symbol email roberto.segala@univr.it symbol phone-number 045 802 7997

Spoto Nicola Fausto

symbol email fausto.spoto@univr.it symbol phone-number +39 045 8027940

Storti Silvia Francesca

symbol email silviafrancesca.storti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

Zivcovich Franco

symbol email franco.zivcovich@univr.it

Zorzi Margherita

symbol email margherita.zorzi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7908

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.

Attivato nell'A.A. 2020/2021
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
FIS/01
6
C
ING-INF/04
12
B
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2021/2022
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
6
B
INF/01
Tirocinio
6
F
-
Prova finale
6
E
-

2° Anno Attivato nell'A.A. 2020/2021

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
FIS/01
6
C
ING-INF/04
12
B
ING-INF/05

3° Anno Attivato nell'A.A. 2021/2022

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
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.




S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Codice insegnamento

4S00043

Crediti

6

Coordinatore

Andrea Giachetti

Lingua di erogazione

Italiano

Offerto anche nei corsi:

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

INF/01 - INFORMATICA

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

4

Periodo

Primo semestre

Laboratorio

Crediti

2

Periodo

Primo semestre

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire allo studente gli strumenti indispensabili a comprendere gli algoritmi ed i metodi computazionali su cui si basano molte delle applicazioni grafiche interattive. L'enfasi è sulla comprensione della teoria (geometria, radiometria) e degli aspetti computazionali (algoritmi, programmazione) che stanno dietro alla creazione di immagini al calcolatore. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di -avere conoscenze e capacità di comprensione del funzionamento della pipeline grafica dei calcolatori moderni, -conoscere gli algoritmi alla base della modellazione 3D e del rendering; -avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per progettare e realizzare semplici applicazioni grafiche interattive applicate a diversi contesti; -saper presentare in modo efficace le caratteristiche di un’applicazione sviluppata; -saper sviluppare le competenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo sfruttando le conoscenze di base nel visual computing.

Programma

1. Introduzione: grafica al calcolatore e applicazioni
-Immagini, grafica raster e vettoriale, display
-Cenni di colorimetria

2. Fondamenti di grafica: Modellazione geometrica
-Lo spazio euclideo
-Rappresentazioni di oggetti
-Mesh, curve e superfici (cenni)
- Geometria costruttiva solida (cenni)
- Partizionamento spaziale (cenni)

3. Rendering ed illuminazione
- Introduzione al rendering: ray casting
- Modello fisico: cenni di radiometria, BRDF, equazione del rendering, materiali e modelli di illuminazione (Phong, physically based),

4. Pipeline di rasterizzazione
- Rasterizzazione vs ray tracing
-Pipeline grafica: trasformazioni geometriche, clipping, rimozione delle superfici nascoste, rasterizzazione attributi shading, trasparenza, z-buffering, texture mapping, compositing
-Effetti fotorealistici, light map environment mapping, ombre

5- Animazione
- Keyframe animation, linear blending, skinning

6. Visualizzazione scientifica e dell'informazione
- Definizioni, colormap, overlays, visualizzazione 3D. Isosuperfici, Direct volume rendering

7. Laboratorio (24h) Modellazione in Blender.Visualizzazione scientifica in ParaView 3D scanning e mesh processing

Bibliografia

Visualizza la bibliografia con Leganto, strumento che il Sistema Bibliotecario mette a disposizione per recuperare i testi in programma d'esame in modo semplice e innovativo.

Modalità d'esame

La verifica del profitto avviene mediante prova scritta e valutazione delle attività di laboratorio

Per passare l'esame lo studente deve dimostrare
-Di aver compreso i concetti di base della creazione di immagini sintetiche, della geometria Euclidea, della modellazione di oggetti 3D e del rendering 3D
-Di aver compreso il funzionamento della pipeline grafica di rasterizzazione
-Di conoscere i principi e alcune tecniche di visualizzazione scientifica
-Di saper descrivere i suddetti concetti in modo chiaro ed esaustivo
-Di saper applicare le conoscenze acquisite risolvendo esercizi o sviluppando progetti applicativi

Prova scritta:
La prova scritta (24/30) consiste di alcune domande a risposta aperta sugli argomenti di teoria, inclusi eventuali esercizi che dimostrino la comprensione di concetti base.

Prova di laboratorio
La valutazione di laboratorio (6/30) avviene mediante consegna di elaborati in itinere e homework (esercizi di visualizzazione). E' possibile concordare un progetto opzionale per conseguire ulteriore valutazione.

Maggiori dettagli e istruzioni sulle prove di esame sono disponibili sull'area e-learning del corso

Le/gli studentesse/studenti con disabilità o disturbi specifici di apprendimento (DSA), che intendano richiedere l'adattamento della prova d'esame, devono seguire le indicazioni riportate QUI

Tipologia di Attività formativa D e F

1° periodo di lezioni Dal 30/09/19 Al 14/12/19
anni Insegnamenti TAF Docente
Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Maria Caterina Baruffi (Coordinatore)
I semestre Dal 01/10/19 Al 31/01/20
anni Insegnamenti TAF Docente
Controlli automatici D Riccardo Muradore (Coordinatore)
Elaborazione dei dati e dei segnali biomedici D Silvia Francesca Storti (Coordinatore)
Linguaggio programmazione Python D Maurizio Boscaini (Coordinatore)
II semestre Dal 02/03/20 Al 12/06/20
anni Insegnamenti TAF Docente
Laboratorio ciberfisico D Andrea Calanca (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione C++ D Federico Busato (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione LaTeX D Enrico Gregorio (Coordinatore)
Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Corso Europrogettazione D Non ancora assegnato
Minicorso Blockchain D Matteo Cristani

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.

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. 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.


Gestione carriere


Area riservata studenti