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
Primo semestre 4-ott-2021 28-gen-2022
Secondo semestre 7-mar-2022 10-giu-2022
Sessioni degli esami
Sessione Dal Al
Sessione invernale d'esame 31-gen-2022 4-mar-2022
Sessione estiva d'esame 13-giu-2022 29-lug-2022
Sessione autunnale d'esame 1-set-2022 30-set-2022
Sessioni di lauree
Sessione Dal Al
Sessione Estiva 12-lug-2022 12-lug-2022
Sessione Autunnale 18-ott-2022 18-ott-2022
Sessione Autunnale Dicembre 6-dic-2022 6-dic-2022
Sessione Invernale 13-mar-2023 13-mar-2023
Vacanze
Periodo Dal Al
Festa di Tutti i Santi 1-nov-2021 1-nov-2021
Festa dell'Immacolata Concezione 8-dic-2021 8-dic-2021
Festività natalizie 24-dic-2021 2-gen-2022
Festa dell'Epifania 6-gen-2022 7-gen-2022
Festività pasquali 15-apr-2022 19-apr-2022
Festa della Liberazione 25-apr-2022 25-apr-2022
Festività Santo Patrono di Verona 21-mag-2022 21-mag-2022
Festa della Repubblica 2-giu-2022 2-giu-2022
Chiusura estiva 15-ago-2022 20-ago-2022

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 +39 045 802 7979

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 +39 045 802 7985

Cozza Vittoria

symbol email vittoria.cozza@univr.it

Cristani Matteo

symbol email matteo.cristani@univr.it symbol phone-number +39 045 802 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 +39 045 802 7937

Laking Rosanna Davison

symbol email rosanna.laking@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7838

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 +39 045 802 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 symbol phone-number +39 045 802 7908

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 +39 045 802 7850

Segala Roberto

symbol email roberto.segala@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7997

Spoto Nicola Fausto

symbol email fausto.spoto@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7940

Storti Silvia Francesca

symbol email silviafrancesca.storti@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7850

Zivcovich Franco

symbol email franco.zivcovich@univr.it

Zorzi Margherita

symbol email margherita.zorzi@univr.it symbol phone-number +39 045 802 7045

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.

2° Anno  Attivato nell'A.A. 2022/2023

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. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
6
B
INF/01
Prova finale
6
E
-
Attivato nell'A.A. 2022/2023
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
FIS/01
6
C
ING-INF/04
12
B
ING-INF/05
Attivato nell'A.A. 2023/2024
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
ING-INF/05
6
B
INF/01
Prova finale
6
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 2°- 3°
Tra gli anni: 2°- 3°
Tirocinio
6
F
-

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

4S02843

Crediti

6

Lingua di erogazione

Italiano

Offerto anche nei corsi:

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

MAT/06 - PROBABILITÀ E STATISTICA MATEMATICA

L'insegnamento è organizzato come segue:

Teoria

Crediti

4

Periodo

Secondo semestre

Laboratorio

Crediti

2

Periodo

Secondo semestre

Obiettivi formativi

Il corso si propone di fornire i concetti fondamentali della statistica descrittiva e del calcolo delle probabilità, in relazione alla possibilità di modellizzare problemi concreti attraverso l'uso di metodi probabilistici e, nel contempo, di sottolineare la naturale applicazione di tali concetti alla statistica matematica. Il corso vuole inoltre fornire degli strumenti concreti per applicare le principali tecniche statistiche a casi reali. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere conoscenze e capacità di comprensione delle principali tecniche statistiche per la descrizione e l'analisi dei fenomeni oggetto di studio; avere capacità di applicare le conoscenze acquisite e capacità di comprensione per interpretare i risultati delle analisi statistiche applicate in maniera critica e proattiva, anche attraverso gli strumenti mostrati; saper sviluppare le competenze necessarie per proseguire gli studi in modo autonomo nell’ambito dell'analisi statistica.

Programma

------------------------
MM: Teoria
------------------------
(1) Statistica descrittiva. Organizzazione e descrizione dei dati (tabelle e grafici delle frequenze). Le grandezze che sintetizzano i dati (media, mediana e moda campionaria, varianza e deviazione standard campionarie, percentili campionari, box plot). Campioni normali. Coefficiente di correlazione campionaria. (2) Introduzione alla probabilità. Elementi di probabilità: spazio degli esiti e degli eventi, i diagrammi di Venn e l’algebra degli eventi, assiomi della probabilità, spazi di esiti equiprobabili, probabilità condizionata, fattorizzazione di un evento e formula di Bayes, eventi indipendenti. Variabili aleatorie e valore atteso: variabili aleatorie discrete e continue, valore atteso e proprietà, varianza, la covarianza e la varianza della somma di variabili aleatorie. La funzione generatrice dei momenti. La legge debole dei grandi numeri. Modelli di variabili aleatorie: principali modelli di variabili aleatorie e distribuzioni che derivano da quella normale (chi-quadro, t, F). (3) Statistica inferenziale. La distribuzione delle statistiche campionarie. Stima parametrica (stimatori di massima verosimiglianza, intervalli di confidenza). Verifica delle ipotesi e livelli di significatività. (4) Regressione. Stima dei parametri di regressione. Distribuzione degli stimatori. Inferenza statistica sui parametri di regressione. Coefficiente di determinazione e coefficiente di correlazione campionaria. Analisi dei residui: verifica del modello. Linearizzazione. Minimi quadrati pesati.
------------------------
MM: Laboratorio
------------------------
Il corso prevede una serie di laboratori in aula informatica con esercitazioni in ambiente MATLAB. Dopo un'introduzione all'ambiente MATLAB e alle principali funzioni e tool utili per la statistica, verranno proposti esercizi di statistica descrittiva, probabilità, calcolo della funzione di densità (pdf) e della funzione di ripartizione (cdf) per modelli di variabili aleatorie, generazione di dati random, stima parametrica, test d’ipotesi per distribuzioni e regressione lineare. I laboratori completano le lezioni consolidando l'apprendimento e sviluppando capacità pratiche di problem-solving. Modalità di erogazione della didattica. Lezioni frontali alla lavagna e con ausilio di diapositive a supporto, esercitazioni in aula ed esercitazioni in laboratorio. Il materiale didattico sarà reso disponibile agli studenti iscritti al corso sulla piattaforma Moodle. Tale materiale comprende le presentazioni delle lezioni in formato PDF e il materiale relativo alle attività di laboratorio. Per approfondimenti ed integrazioni si consiglia di consultare i testi di riferimento.

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

Prova scritta costituita da domande di teoria (test a scelta multipla), problemi da risolvere e domande sulla parte di laboratorio sugli argomenti del programma (a risposta aperta). Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di: - aver compreso i concetti di base della teoria della probabilità e della statistica; - saper risolvere problemi applicando le conoscenze acquisite; - conoscere l’ambiente Matlab nel contesto statistico e probabilistico.

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

Le attività formative di tipologia D sono a scelta dello studente, quelle di tipologia F sono ulteriori conoscenze utili all’inserimento nel mondo del lavoro (tirocini, competenze trasversali, project works, ecc.). In base al Regolamento Didattico del Corso, alcune attività possono essere scelte e inserite autonomamente a libretto, altre devono essere approvate da apposita commissione per verificarne la coerenza con il piano di studio. Le attività formative di tipologia D o F possono essere ricoperte dalle seguenti attività.

1. Insegnamenti impartiti presso l'Università di Verona

Comprendono gli insegnamenti sotto riportati e/o nel Catalogo degli insegnamenti (che può essere filtrato anche per lingua di erogazione tramite la Ricerca avanzata).

Modalità di inserimento a libretto: se l'insegnamento è compreso tra quelli sottoelencati, lo studente può inserirlo autonomamente durante il periodo in cui il piano di studi è aperto; in caso contrario, lo studente deve fare richiesta alla Segreteria, inviando a carriere.scienze@ateneo.univr.it il modulo nel periodo indicato.

2. Attestato o equipollenza linguistica CLA

Oltre a quelle richieste dal piano di studi, per gli immatricolati dall'A.A. 2021/2022 vengono riconosciute:

  • Lingua inglese: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza superiore a quello richiesto dal corso di studio (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).
  • Altre lingue e italiano per stranieri: vengono riconosciuti 3 CFU per ogni livello di competenza a partire da A2 (se non già riconosciuto nel ciclo di studi precedente).

Tali cfu saranno riconosciuti, fino ad un massimo di 6 cfu complessivi, di tipologia F se il piano didattico lo consente, oppure di tipologia D. Ulteriori crediti a scelta per conoscenze linguistiche potranno essere riconosciuti solo se coerenti con il progetto formativo dello studente e se adeguatamente motivati.

Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.

Modalità di inserimento a librettorichiedere l’attestato o l'equipollenza al CLA e inviarlo alla Segreteria Studenti - Carriere per l’inserimento dell’esame in carriera, tramite mail: carriere.scienze@ateneo.univr.it

3. Competenze trasversali

Scopri i percorsi formativi promossi dal TALC - Teaching and learning center dell'Ateneo, destinati agli studenti regolarmente iscritti all'anno accademico di erogazione del corso https://talc.univr.it/it/competenze-trasversali

Modalità di inserimento a libretto: non è previsto l'inserimento dell'insegnamento nel piano di studi. Solo in seguito all'ottenimento dell'Open Badge verranno automaticamente convalidati i CFU a libretto. La registrazione dei CFU in carriera non è istantanea, ma ci saranno da attendere dei tempi tecnici.  

4. Periodo di stage/tirocinio

Oltre ai CFU previsti dal piano di studi (verificare attentamente quanto indicato sul Regolamento Didattico): qui informazioni su come attivare lo stage. 

Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.

Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto

1° periodo lezioni (1A) Dal 16/09/21 Al 30/10/21
anni Insegnamenti TAF Docente
2° 3° Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Primo semestre Dal 04/10/21 Al 28/01/22
anni Insegnamenti TAF Docente
2° 3° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Paolo Fiorini (Coordinatore)
2° 3° Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
1° periodo lezioni (1B) Dal 05/11/21 Al 16/12/21
anni Insegnamenti TAF Docente
2° 3° Lab.: The fashion lab (1 cfu) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Secondo semestre Dal 07/03/22 Al 10/06/22
anni Insegnamenti TAF Docente
2° 3° Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche D Paolo Fiorini (Coordinatore)
2° 3° Introduzione alla stampa 3D D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° Linguaggio Programmazione LaTeX D Enrico Gregorio (Coordinatore)
2° 3° Progettazione di componenti hardware su FPGA D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° Prototipizzazione con Arduino D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore D Roberto Giacobazzi (Coordinatore)
Elenco degli insegnamenti con periodo non assegnato
anni Insegnamenti TAF Docente
Conoscenze per l'accesso: matematica D Franco Zivcovich
2° 3° Linguaggio programmazione Python D Giulio Mazzi (Coordinatore)

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: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e anche tramite l'app Univr.

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

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 dell'analisi dei dati Argomenti vari

Docenti tutor


Modalità e sedi di frequenza

Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.

È consentita l'iscrizione a tempo parziale. Per saperne di più consulta la pagina Possibilità di iscrizione Part time.

Le attività didattiche del corso di studi si svolgono negli spazi dell’area di Scienze e Ingegneria che è composta dagli edifici di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 e Piramide, siti nel polo di Borgo Roma. 
Le lezioni frontali si tengono nelle aule di Ca’ Vignal 1, Ca’ Vignal 2, Ca’ Vignal 3 mentre le esercitazioni pratiche nei laboratori didattici dedicati alle varie attività.

Caratteristiche dei laboratori didattici a disposizione degli studenti

  • Laboratorio Alfa
    • 50 PC disposti in 13 file di tavoli
    • 1 PC per docente collegato a un videoproiettore 8K Ultra Alta Definizione per le esercitazioni
    • Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
    • Tutti i PC sono accessibili da persone in sedia a rotelle
  • Laboratorio Delta
    • 120 PC in 15 file di tavoli
    • 1 PC per docente collegato a due videoproiettori 4K per le esercitazioni
    • Configurazione PC: Intel Core i3-7100, 8GB RAM, 250GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
    • Un PC è su un tavolo ad altezza variabile per garantire un accesso semplificato a persone in sedia a rotelle
  • Laboratorio Gamma (Cyberfisico)
    • 19 PC in 3 file di tavoli
    • 1 PC per docente con videoproiettore 4K
    • Configurazione PC: Intel Core i7-13700, 16GB RAM, 512GB SSD, monitor 24", Linux Ubuntu 24.04
  • Laboratorio VirtualLab
    • Accessibile via web: https://virtualab.univr.it
    • Emula i PC dei laboratori Alfa/Delta/Gamma
    • Usabile dalla rete universitaria o tramite VPN dall'esterno
    • Permette agli studenti di lavorare da remoto (es. biblioteca, casa) con le stesse funzionalità dei PC di laboratorio

Caratteristiche comuni:

  • Tutti i PC hanno la stessa suite di programmi usati negli insegnamenti di laboratorio
  • Ogni studente ha uno spazio disco personale di XXX GB, accessibile da qualsiasi PC
  • Gli studenti quindi possono usare qualsiasi PC in qualsiasi laboratorio senza limitazioni ritrovando sempre i documenti salvati precedentemente

Questa organizzazione dei laboratori offre flessibilità e continuità nel lavoro degli studenti, consentendo l'accesso ai propri documenti e all'ambiente di lavoro da qualsiasi postazione o da remoto.


Gestione carriere


Area riservata studenti


Erasmus+ e altre esperienze all’estero