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.

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 in Bioinformatica - Immatricolazione dal 2025/2026

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
BIO/18

3° Anno  Attivato nell'A.A. 2023/2024

InsegnamentiCreditiTAFSSD
Prova finale
3
E
-
Attivato nell'A.A. 2022/2023
InsegnamentiCreditiTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
BIO/18
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 2°- 3°
Altre attivita' formative
3
F
-
Tra gli anni: 2°- 3°

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

4S007126

Crediti

2

Offerto anche nei corsi:

Lingua di erogazione

Italiano

Settore Scientifico Disciplinare (SSD)

NN - -

Periodo

Primo semestre dal 3 ott 2022 al 27 gen 2023.

Obiettivi di apprendimento

Acquisizione di una competenza adeguata per la programmazione nell'ambiente MATLAB.
Vettorizzazione del codice.
Creare e modificare modelli in Simulink e simulare sistemi dinamici. Configurare le opzioni dei solutori per migliorare accuratezza e velocità della simulazione.
Introduzione all'elaborazione delle immagini con MATLAB.
Uso di funzioni predefinite e 'Apps'.
Introduzione alle reti neurali convoluzionali con MATLAB e 'Deep Network Designer'.

Prerequisiti e nozioni di base

Algebra lineare, programmazione base, sistemi.

Programma

1. Introduzione a MATLAB: variabili, operatori matematici e logici, caratteri e stringhe, numeri random, uso delle funzioni integrate e della documentazione, vettori e matrici, vettorizzazione del codice
2. Programmazione in MATLAB: algoritmi e scripts, input/output, grafici (plots), funzioni definite dall'utente.
3. Loop e vettorizzazione del codice: for, while e, alternativamente, uso di vettori e matrici per l'ottimizzazione del codice specifica del linguaggio MATLAB.
4. Programmi avanzati in MATLAB, techniche di debugging.
5. Manipolazione delle stringhe.
6. Strutture di dati
7. Introduzione all'elaborazione delle immagini
8. Sistemi dinamici con Simulink
9. 'Apps' in MATLAB. Classificazione delle immagini con Deep Network Designer.

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 didattiche

Lezione frontale di laboratorio in presenza.

Modalità di verifica dell'apprendimento

L'esame consiste in un quiz con domande a risposta multipla.
Gli studenti interessati possono richiedere di svolgere un progettino che sostituisce la prova scritta.

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