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.

Academic calendar

Course calendar

The Academic Calendar sets out the degree programme lecture and exam timetables, as well as the relevant university closure dates..

Definition of lesson periods
Period From To
Primo semestre Oct 4, 2021 Jan 28, 2022
Secondo semestre Mar 7, 2022 Jun 10, 2022
Exam sessions
Session From To
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
Degree sessions
Session From To
Sessione Estiva Jul 12, 2022 Jul 12, 2022
Sessione Autunnale Oct 18, 2022 Oct 18, 2022
Sessione Autunnale Dicembre Dec 6, 2022 Dec 6, 2022
Sessione Invernale Mar 13, 2023 Mar 13, 2023
Holidays
Period From To
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.

Exam calendar

Should you have any doubts or questions, please check the Enrolment FAQs

Academic staff

B C D F G L M P Q S V Z

Belussi Alberto

alberto.belussi@univr.it +39 045 802 7980

Bicego Manuele

manuele.bicego@univr.it +39 045 802 7072

Burato Alberto

alberto.burato@univr.it

Calanca Andrea

andrea.calanca@univr.it +39 045 802 7847

Canevari Giacomo

giacomo.canevari@univr.it +39 045 8027979

Carra Damiano

damiano.carra@univr.it +39 045 802 7059

Castellini Alberto

alberto.castellini@univr.it +39 045 802 7908

Combi Carlo

carlo.combi@univr.it 045 802 7985

Cozza Vittoria

vittoria.cozza@univr.it

Cristani Marco

marco.cristani@univr.it +39 045 802 7841

Daffara Claudia

claudia.daffara@univr.it +39 045 802 7942

Dalla Preda Mila

mila.dallapreda@univr.it

Di Pierro Alessandra

alessandra.dipierro@univr.it +39 045 802 7971

Farinelli Alessandro

alessandro.farinelli@univr.it +39 045 802 7842

Fiorini Paolo

paolo.fiorini@univr.it 045 802 7963

Fummi Franco

franco.fummi@univr.it 045 802 7994

Giachetti Andrea

andrea.giachetti@univr.it +39 045 8027998

Giacobazzi Roberto

roberto.giacobazzi@univr.it +39 045 802 7995

Gregorio Enrico

Enrico.Gregorio@univr.it 045 802 7937

Laking Rosanna Davison

rosanna.laking@univr.it

Marzola Pasquina

pasquina.marzola@univr.it 045 802 7816 (ufficio); 045 802 7614 (laboratorio)

Mastroeni Isabella

isabella.mastroeni@univr.it +39 045 802 7089

Migliorini Sara

sara.migliorini@univr.it +39 045 802 7908

Muradore Riccardo

riccardo.muradore@univr.it +39 045 802 7835

Pravadelli Graziano

graziano.pravadelli@univr.it +39 045 802 7081

Quaglia Davide

davide.quaglia@univr.it +39 045 802 7811

Quintarelli Elisa

elisa.quintarelli@univr.it +39 045 802 7852

Sala Pietro

pietro.sala@univr.it 0458027850

Segala Roberto

roberto.segala@univr.it 045 802 7997

Setti Francesco

francesco.setti@univr.it +39 045 802 7804

Spoto Nicola Fausto

fausto.spoto@univr.it +39 045 8027940

Storti Silvia Francesca

silviafrancesca.storti@univr.it +39 045 802 7908

Visentin Francesco

francesco.visentin@univr.it +39 045 802 7074

Zorzi Margherita

margherita.zorzi@univr.it +39 045 802 7908

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.

ModulesCreditsTAFSSD
12
B
INF/01
6
C
FIS/01
6
B
ING-INF/05
6
C
ING-INF/04
12
B
ING-INF/05
ModulesCreditsTAFSSD
12
B
ING-INF/05
1 module among the following
6
C
INF/01
6
C
ING-INF/04
Final exam
6
E
-
Modules Credits TAF SSD
Between the years: 2°- 3°
Between the years: 2°- 3°
Training
6
F
-

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.




SPlacements in companies, public or private institutions and professional associations

Teaching code

4S02709

Coordinatore

Roberto Segala

Credits

12

Language

Italian

Scientific Disciplinary Sector (SSD)

INF/01 - INFORMATICS

Period

Primo semestre, Secondo semestre

Learning objectives

The course objective is to provide the foundamental tools to design algorithmic solutions for concrete programs. The algorithms are evaluated and compared based required amount of resources. At the end of the course the student will have to demonstrate knowledge and understanding of the main algorithms for the problems of sorting, selection, priority queues, visit of graphs, shortest paths, minimum spanning trees, maximum flow; have ability to apply acquired knowledge and understanding skills to compare algorithms on the basis of their complexity; know how to choose the right algorithm for a specific situation; know how to develop the skills necessary to expand the knowledge learned in order to understand algorithmic solutions to new problems.

Prerequisites and basic notions

Programming

Program

Complexity: complexity of algorithms, asymptotic notation, resolution of recurrence equations.
Sorting and selection: insertion sort, merge sort, heap sort, quick sort, randomized quick sort. Linear algorithms, counting sort, radix sort, bucket sort. Selection algorithms.
Data structures: heap, binary search trees, RB-trees, B-trees, binomial heaps, hash tables, priority queues, disjoint sets, extension of data structures, graphs.
Design and analisis of alsorithms: divide et impera, greedy, dynamic programming, local serch, backtracking, branch and bound.
Foundamental algorithms: minimum spanning tree (Prim and Kruskal), linear programing (simplex and basic elements of the elipsoid method) shortest path with single source (Dijkstra and Bellman-Ford) and multiple source (Floyd-Warshall and Johnson), maximum flow (Ford-Fulkerson, Karp), maximnal matching on bipartite graph.

Bibliography

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.

Didactic methods

Ordinary lectures and recitation sessions

Learning assessment procedures

The exam consists of a writtene test of three hours, divided into two parts, and possibly of an oral colloquium.

The forst part of the written test consists of several questions with multiple choices. It produces a valuation from 0 to 30. The exam is not passed if the evaluation is below 18. The exam ends if the evaluation is between 18 and 23. The second part of the written test, available only if the evaluation of the first part is at least 24, consists of one or more exercises of increasing complexity. The evaluation is between 24 and 30.

The optional oral examination is available only if the evaluation of the second part of the written test is at least 27.

Evaluation criteria

The evaluation scale is the following. 18-21 (pure notionistic knowledge), 22-24 (acceptable understanding of the arguments), 25-27 (ability to apply the concepts learned in the course), 28-30 (ability to elaborate autonomous ideas based on the concepts learned in the course).

Criteria for the composition of the final grade

See above

Exam language

Italiano

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 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) From 9/16/21 To 10/30/21
years Modules TAF Teacher
2° 3° The fashion lab (1 ECTS) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Primo semestre From 10/4/21 To 1/28/22
years Modules TAF Teacher
2° 3° Introduction to Robotics to students of scientific courses. D Paolo Fiorini (Coordinatore)
2° 3° Matlab-Simulink programming D Bogdan Mihai Maris (Coordinatore)
Modules borrowed from the Faculty of Giurisprudenza
1° periodo lezioni (1B) From 11/5/21 To 12/16/21
years Modules TAF Teacher
2° 3° The fashion lab (1 ECTS) D Caterina Fratea (Coordinatore)
Secondo semestre From 3/7/22 To 6/10/22
years Modules TAF Teacher
2° 3° Introduction to Robotics to students of scientific courses. D Paolo Fiorini (Coordinatore)
2° 3° Introduction to 3D printing D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° LaTeX Language D Enrico Gregorio (Coordinatore)
2° 3° HW components design on FPGA D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° Rapid prototyping on Arduino D Franco Fummi (Coordinatore)
2° 3° Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright D Roberto Giacobazzi (Coordinatore)
List of courses with unassigned period
years Modules TAF Teacher
Subject requirements: mathematics D Franco Zivcovich
2° 3° 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.

Graduation

List of theses and work experience proposals

theses proposals Research area
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)
BS or MS theses in automated reasoning 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
BS or MS theses in automated reasoning Theory of computation - Logic
BS or MS theses in automated reasoning Theory of computation - Semantics and reasoning
Proposte di tesi/collaborazione/stage in Intelligenza Artificiale Applicata Various topics
Proposte di Tesi/Stage/Progetto nell'ambito delle basi di dati/sistemi informativi Various topics

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.

Career management


Area riservata studenti