Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Academic calendar
The academic calendar shows the deadlines and scheduled events that are relevant to students, teaching and technical-administrative staff of the University. Public holidays and University closures are also indicated. The academic year normally begins on 1 October each year and ends on 30 September of the following year.
Course calendar
The Academic Calendar sets out the degree programme lecture and exam timetables, as well as the relevant university closure dates..
Period | From | To |
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Primo semestre | Oct 4, 2021 | Jan 28, 2022 |
Secondo semestre | Mar 7, 2022 | Jun 10, 2022 |
Session | From | To |
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Sessione invernale d'esame | Jan 31, 2022 | Mar 4, 2022 |
Sessione estiva d'esame | Jun 13, 2022 | Jul 29, 2022 |
Sessione autunnale d'esame | Sep 1, 2022 | Sep 30, 2022 |
Session | From | To |
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Sessione Estiva | Jul 15, 2022 | Jul 15, 2022 |
Sessione Autunnale | Oct 14, 2022 | Oct 14, 2022 |
Sessione Invernale | Mar 14, 2023 | Mar 14, 2023 |
Period | From | To |
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Festa di Tutti i Santi | Nov 1, 2021 | Nov 1, 2021 |
Festa dell'Immacolata Concezione | Dec 8, 2021 | Dec 8, 2021 |
Festività natalizie | Dec 24, 2021 | Jan 2, 2022 |
Festa dell'Epifania | Jan 6, 2022 | Jan 7, 2022 |
Festività pasquali | Apr 15, 2022 | Apr 19, 2022 |
Festa della Liberazione | Apr 25, 2022 | Apr 25, 2022 |
Festività Santo Patrono di Verona | May 21, 2022 | May 21, 2022 |
Festa della Repubblica | Jun 2, 2022 | Jun 2, 2022 |
Chiusura estiva | Aug 15, 2022 | Aug 20, 2022 |
Exam calendar
Exam dates and rounds are managed by the relevant Science and Engineering Teaching and Student Services Unit.
To view all the exam sessions available, please use the Exam dashboard on ESSE3.
If you forgot your login details or have problems logging in, please contact the relevant IT HelpDesk, or check the login details recovery web page.
Should you have any doubts or questions, please check the Enrolment FAQs
Academic staff
Study Plan
The Study Plan includes all modules, teaching and learning activities that each student will need to undertake during their time at the University. Please select your Study Plan based on your enrolment year.
Modules | Credits | TAF | SSD |
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Modules | Credits | TAF | SSD |
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1° Year
Modules | Credits | TAF | SSD |
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2° Year
Modules | Credits | TAF | SSD |
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Modules | Credits | TAF | SSD |
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Legend | Type of training activity (TTA)
TAF (Type of Educational Activity) All courses and activities are classified into different types of educational activities, indicated by a letter.
Sistemi a eventi discreti e ibridi (2021/2022)
Teaching code
4S009002
Teacher
Coordinatore
Credits
9
Language
English
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
ING-INF/05 - INFORMATION PROCESSING SYSTEMS
Period
Primo semestre dal Oct 4, 2021 al Jan 28, 2022.
Learning outcomes
The objective of the class is to describe formal methods to specify, analyze and synthesize discrete-event systems. Such systems encompass discrete heterogeneous and concurrent components at different levels of abstraction, and may be subject to real-time constraints and interact with continuous environments both natural and artificial. At the end the student will be able to demonstrate basic expertise about formalisms and algorithms to specify, analyze and synthesize discrete-event systems according to the paradigm of model-based design. This expertise will enable the student to: i) represent discrete-event systems by means of languages, finite-state automata and machines, Petri nets, hybrid automata; ii) analyze their behaviour by formal methods (structural and behavioural, exact and approximate); iii) synthesize supervisory controllers of plants described by finite automata with uncontrollable and unobservable events; iv) analyze the behaviour of simple hybrid systems with continuous and discrete dynamics. At the end of the class the student will be able to: i) evaluate autonomously advantages and disadvantages of different choices of specification formalisms, and of algorithms for the analysis and synthesis of discrete-event systems; ii) work together with application-domain specialists to choose the formal model suitable for the specification, analysis and control of a given system; iii) carry on independent study of formal methods for discrete-event systems both for industrial applications and scientific advancement.
Program
Introduction to systems theory: linear and non-linear systems,
combinational and reactive systems, causal and non-causal systems.
Discrete-event systems and state machines (finite and infinite).
Deterministic and non-deterministic finite state machines.
Composition of finite state machines.
Minimization, determinization. equivalente and containment checking of
finite state machines.
Simulation and bisimulation of finite state machines.
Finite-state controller synthesis with respect to safety and progress properties.
Models of Petri nets.
Reachability analysis of Petri nets: reachability and coverability graphs
and trees, state equations, incidence matrices.
Srtructural and behavioral properties of Petri nets.
Expressiveness of classes of Petri nets.
Supervisory control for regular automata and languages.
Existence and construction of a supervisor under partial controllability.
Existence and construction of a supervisor under partial observability.
Existence and construction of a non-blocking supervisor.
Over-approximating and under-approximatin solutions of the supervisor control prolem.
Hybrid automata: specification and behavior.
The reachibility problem for timed automata.
Bibliography
Examination Methods
The exam is a written test with theoretical questions and exercises.
The exams is passed with a score higher or equal to 18/30.
Teaching materials
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AD-SISS-ch3_4 Specifica di macchine a stati finiti (pdf, en, 519 KB, 25/11/21)
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AD-TH Lezioni su sistemi e macchine a stati finiti (cartella di pdf) (x-gzip, en, 3173 KB, 03/10/21)
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DES-CL-ch1_4 Sistemi a eventi discreti e controllo supervisore (x-gzip, en, 887 KB, 25/11/21)
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RP-JC_p2 Sintesi logica da specifiche concorrenti (pdf, en, 28440 KB, 25/11/21)
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RP-MESS-ch2 Introduzione alle reti di Petri (pdf, en, 294 KB, 25/11/21)
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RP-TV1 Introduzione alle reti di Petri (Petri nets: introduction) (pdf, it, 380 KB, 25/11/21)
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RP-TV2 Reti di Petri: approfondimenti (Petri nets: advanced topics) (pdf, it, 1312 KB, 25/11/21)
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RP-TV4 Da sistemi di transizione a reti di Petri (From transition systems to Petri nets) (pdf, it, 1220 KB, 25/11/21)
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SI-PV-1 Gli automi ibridi: sintassi e semantica (pdf, en, 622 KB, 16/01/22)
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SI-SISS-ch6 Specifica di automi ibridi (pdf, en, 4918 KB, 16/01/22)
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SI-SISS-sett4 Composizione di macchine a stati finiti (pdf, en, 1078 KB, 16/01/22)
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SISS Errata Corrige Varaiya-Lee (postscript, en, 1190 KB, 25/11/21)
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SI-TV-2 Gli automi ibridi: raggiungibilita' (pdf, it, 189 KB, 16/01/22)
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Stuzzichino (Teaser) (pdf, en, 3424 KB, 02/03/22)
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X1-TV Complementi ed esercizi (pdf, it, 167 KB, 14/10/21)
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XX-TV Temi d'esame (x-gzip, it, 7268 KB, 31/12/21)
Type D and Type F activities
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 libretto: richiedere 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.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Data Analysis for Biomedical Sciences | D |
Gloria Menegaz
(Coordinatore)
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1° 2° | Introduction to Robotics to students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinatore)
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1° 2° | Matlab-Simulink programming | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
|
years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Introduction to Robotics to students of scientific courses. | D |
Paolo Fiorini
(Coordinatore)
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1° 2° | Introduction to 3D printing | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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1° 2° | HW components design on FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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1° 2° | Rapid prototyping on Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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1° 2° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
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years | Modules | TAF | Teacher |
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1° 2° | Python programming language | D |
Giulio Mazzi
(Coordinatore)
|
Career prospects
Module/Programme news
News for students
There you will find information, resources and services useful during your time at the University (Student’s exam record, your study plan on ESSE3, Distance Learning courses, university email account, office forms, administrative procedures, etc.). You can log into MyUnivr with your GIA login details.
Further services
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.
Graduation
List of theses and work experience proposals
theses proposals | Research area |
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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) |
Domain Adaptation | Computing Methodologies - IMAGE PROCESSING AND COMPUTER VISION |
Domain Adaptation | Computing methodologies - Machine learning |
Attendance
As stated in point 25 of the Teaching Regulations for the A.Y. 2021/2022, attendance at the course of study is not mandatory.Please refer to the Crisis Unit's latest updates for the mode of teaching.