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 didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| I semestre | 2-ott-2023 | 26-gen-2024 |
| II semestre | 4-mar-2024 | 14-giu-2024 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale d'esame | 29-gen-2024 | 1-mar-2024 |
| Sessione estiva d'esame | 17-giu-2024 | 31-lug-2024 |
| Sessione autunnale d'esame | 2-set-2024 | 30-set-2024 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione di laurea estiva | 24-lug-2024 | 24-lug-2024 |
| Sessione di laurea autunnale | 25-ott-2024 | 25-ott-2024 |
| Sessione di laurea invernale | 27-mar-2025 | 27-mar-2025 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Festa di Ognissanti | 1-nov-2023 | 1-nov-2023 |
| Festa dell'Immacolata | 8-dic-2023 | 8-dic-2023 |
| Vacanze di Natale | 24-dic-2023 | 7-gen-2024 |
| Festività pasquali | 29-mar-2024 | 1-apr-2024 |
| Ponte della Festa della Liberazione | 25-apr-2024 | 26-apr-2024 |
| Festa del Lavoro | 1-mag-2024 | 1-mag-2024 |
| Festività del Santo Patrono: San Zeno | 21-mag-2024 | 21-mag-2024 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2024 | 2-giu-2024 |
| Vacanze estive | 12-ago-2024 | 17-ago-2024 |
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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
+39 045 802 7980
ariel.caputo@univr.it
mariano.ceccato@univr.it
mila.dallapreda@univr.it
michele.pasqua@univr.it
daniela.pianezzi@univr.it
nicola.piccinelli@univr.it
claudio.tomazzoli@univr.it
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.
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Compulsory activities for Smart Systems & Data AnalyticsCompulsory activities for Embedded & Iot Systems2° Anno Attivato nell'A.A. 2024/2025
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Compulsory activities for Embedded & Iot SystemsCompulsory activities for Robotics SystemsCompulsory activities for Smart Systems & Data Analytics| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Compulsory activities for Smart Systems & Data AnalyticsCompulsory activities for Embedded & Iot Systems| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
Compulsory activities for Embedded & Iot SystemsCompulsory activities for Robotics SystemsCompulsory activities for Smart Systems & Data Analytics| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
3 modules among the following (Computer vision and Human computer interaction 1st year only; Advanced computer architectures 2nd year only; the other courses both 1st and 2nd year. A.A. 2024/2025: Data visualization, Systems design laboratory and Electronic devices and sensors are not activated) 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.
Machine learning & artificial intelligence (2023/2024)
Codice insegnamento
4S009001
Crediti
9
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Laboratorio
Obiettivi di apprendimento
Il corso intende fornire i fondamenti teorici e descrivere le metodologie principali relative all’area di apprendimento automatico (machine learning), e più in generale all’area di Intelligenza Artificiale. In particolare, il corso si occuperà di descrivere i metodi di analisi, riconoscimento e classificazione automatica di dati di qualsiasi tipo, detti tipicamente pattern. Queste discipline sono alla base, sono utilizzate, e spesso completano molte altre discipline ed aree applicative di larga diffusione, quali la visione computazionale, la robotica, l’elaborazione delle immagini, data mining, l’analisi ed interpretazione di dati medicali e biologici, la bioinformatica, biometria, videosorveglianza, il riconoscimento del parlato e del testo e numerose altre. Più precisamente, le metodologie che verranno introdotte nel corso sono spesso parte integrante delle aree applicative su citate, e ne costituiscono la parte “intelligente” con l’obiettivo finale di comprendere (classificare, riconoscere, analizzare) i dati provenienti dal processo di interesse (siano essi segnali, immagini, stringhe, categoriali, o di altro tipo). A partire dalla tipologia di dati misurati, verrà considerata l’intera pipeline di analisi quali l’estrazione e selezione di caratteristiche; metodi di apprendimento automatico supervisionato e non supervisionato, tecniche di analisi parametriche e non, e i protocolli di validazione. Verranno infine analizzati in generale le recenti tecniche di apprendimento “profondo” (deep learning) con alcuni casi studio. In conclusione, il corso si propone di fornire allo studente un insieme di fondamenti teorici e strumenti algoritmici per affrontare le problematiche che si possono incontrare in settori industriali strategici ed innovativi quali quelli che coinvolgono la robotica, i sistemi cyber fisici, l’elaborazione di grandi quantità di dati (big data), digital manufacturing, l’ispezione visuale di prodotti/processi di produzione e l’automazione in genere.
Prerequisiti e nozioni di base
I prerequisiti per seguire il corso consistono nell'aver acquisito competenze di Probabilità e Statistica.
La conoscenza di tematiche relative all'elaborazione delle immagini è anche fondamentale per la comprensione del corso in oggetto.
Programma
Il corso intende fornire i fondamenti teorici e metodi principali relativi all’analisi di dati, non necessariamente immagini, in breve verranno trattati teoria e metodi di classificazione statistica.
Questi temi sono propedeutici alle tecniche più recenti di Deep Learning che verranno introdotte nella parte finale del corso.
Contenuti del corso
Introduzione: cos’è, a cosa serve, sistemi, applicazioni
Teoria della decisione di Bayes
Stima dei parametri e metodi non parametrici
Classificatori lineari, non lineari e funzioni discriminanti
Trasformazioni lineari e metodo di Fisher, estrazione e selezione delle feature, Principal Component Analysis
Misture di Gaussiane e algoritmo Expectation-Maximization
Metodi Kernel e Support Vector Machines
Hidden Markov Models
Reti neurali artificiali
Metodi di classificazione non supervisionata (clustering)
Combinazione di classificatori
Apprendimento profondo
Temi avanzati di metodi di apprendimento profondo
Bibliografia
Modalità didattiche
Le lezioni di Teoria si svolgeranno in aula con proiezione di slide, mentre le lezioni di laboratorio saranno al computer in aula informatica e consisteranno nell sviluppo di alcuni degli algoritmi sviluppati in classe.
Modalità di verifica dell'apprendimento
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i principi teorici e gli algoritmi alla base delle tecniche di Machine Learning & Artificial Intelligence descritti a lezione;
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso, organico e strutturato, senza divagazioni;
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande oppure progetti.
L'esame consisterà nello sviluppo di un progetto (2 persone max, 3 persone per progetti più complessi, da concordare col docente), seguito dalla scrittura di un rapporto tecnico ed una presentazione orale.
Durante la presentazione orale del progetto verranno fatte domande sui contenuti del corso descritti a lezione, volte alla valutazione della conoscenza dei contenuti del corso.
Lingua dell'esame
Inglese
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 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. CONTAMINATION LAB
Il Contamination Lab Verona (CLab Verona) è un percorso esperienziale con moduli dedicati all'innovazione e alla cultura d'impresa che offre la possibilità di lavorare in team con studenti e studentesse di tutti i corsi di studio per risolvere sfide lanciate da aziende ed enti. Il percorso permette di ricevere 6 CFU in ambito D o F. Scopri le sfide: https://www.univr.it/clabverona
ATTENZIONE: Per essere ammessi a sostenere una qualsiasi attività didattica, incluse quelle a scelta, è necessario essere iscritti all'anno di corso in cui essa viene offerta. Si raccomanda, pertanto, ai laureandi delle sessioni di dicembre e aprile di NON svolgere attività extracurriculari del nuovo anno accademico, cui loro non risultano iscritti, essendo tali sessioni di laurea con validità riferita all'anno accademico precedente. Quindi, per attività svolte in un anno accademico cui non si è iscritti, non si potrà dar luogo a riconoscimento di CFU.
5. 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
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduction to docker & kubernetes | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Introduzione alla meccanica quantistica per il quantum computing | D |
Claudia Daffara
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di app web e mobile tramite react e react native | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Sviluppo firmware con protocollo bluetooth low energy (BLE) e sistema operativo Freertos | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Andrea Calanca
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Cooperative Game Theory in the (Deep) RL Era | D | Non ancora assegnato |
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
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
Alla tesi di laurea sono dedicati 24 CFU, per un lavoro che non deve superare i 4-5 mesi a tempo pieno per la/o studentessa/studente.
Scopo della Tesi di Laurea
La Tesi di Laurea costituisce un importante ed imprescindibile passo nella formazione della/del futura/o laureata/o Magistrale in Computer Engineering for Robotics and Smart Industry. Scopo della tesi è quello di sviluppare uno studio quanto più originale che può culminare con un progetto applicativo o un risultato teorico connesso a specifici problemi di natura progettuale o una rassegna critica sullo stato dell'arte in un determinato ambito di studio. Nel
corso dello svolgimento della Tesi il laureando dovrà, sotto la guida della relatrice/relatore ed eventuali correlatrici/correlatori, affrontare lo studio e l'approfondimento degli argomenti scelti, ma anche acquisire capacità di sintesi e applicazione creativa delle conoscenze acquisite. Il contenuto della Tesi deve essere inerente a tematiche dell'Ingegneria e delle Scienze Informatiche o discipline strettamente correlate. La Tesi consiste nella presentazione in forma scritta di attività che possono essere articolate come:
- progettazione e sviluppo di applicazioni o sistemi;
- analisi critica di contributi tratti dalla letteratura scientifica;
- contributi originali di ricerca.
La Tesi sarà compilata in lingua inglese, e può essere discussa sia in inglese che in italiano, anche mediante l'ausilio di supporti multimediali quali slide, filmati, immagini e suoni.
Modalità di svolgimento e valutazione
Ogni Tesi di Laurea può essere interna o esterna a seconda che sia svolta presso l'Università di Verona o in collaborazione con altro ente, rispettivamente. Ogni Tesi prevede una/un relatrice/relatore eventualmente affiancata/o da una/uno o più correlatrici/correlatori e una/un controrelatrice/controrelatore. La/il controrelatrice/controrelatore è nominata/o dal Collegio Didattico di Informatica almeno 20 giorni prima della discussione della Tesi, verificata l'ammissibilità della/o studentessa/studente a sostenere l’esame di Laurea Magistrale. Per quanto riguarda gli aspetti giuridici (e.g., proprietà intellettuale dei risultati) legati alla Tesi e ai risultati ivi contenuti si rimanda alla legislazione vigente in materia ed ai Regolamenti di Ateneo.
Valutazione delle Tesi
I criteri su cui sono chiamati ad esprimersi relatore ed eventuali correlatori e controrelatore sono i seguenti:
- livello di approfondimento del lavoro svolto, in relazione allo stato dell'arte dei settori disciplinari di pertinenza informatica;
- avanzamento conoscitivo o tecnologico apportato dalla Tesi;
- impegno criticonespresso dalla/dal laureanda/o;
- impegno sperimentale e/o di sviluppo formale espresso dal laureando;
- autonomia di lavoro espressa dalla/dal laureanda/o;
- significatività delle metodologie impiegate;
- accuratezza dello svolgimento e della scrittura;
- la/il controrelatrice/controrelatore non è chiamata/o ad esprimersi sul punto 5.
Voto di Laurea
Il voto di Laurea (espresso in 110mi) è un valore intero compreso tra 66/110 e 110/110 e viene formato dalla somma, arrotondata al numero intero più vicino (e.g., 93.50 diventa 94, 86.49 diventa 86), dei seguenti addendi:
- 1. media pesata sui crediti e rapportata a 110 dei voti conseguiti negli esami di profitto;
- 2. valutazione del colloquio di Laurea e della Tesi secondo le seguenti modalità:
- a) attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per ciascuno dei punti 1-7 elencati sopra;
- b) attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per la qualità della presentazione;
- c) somma dei coefficienti attribuiti ai punti a e b.
La presenza di eventuali lodi ottenute negli esami sostenuti, la partecipazione a stage ufficialmente riconosciuti dal Collegio Didattico di Informatica, il superamento di esami in soprannumero ed il raggiungimento della Laurea in tempi contenuti rispetto alla durata legale del corso degli studi possono essere utilizzati dalla Commissione di Laurea per attribuire un ulteriore incremento di un punto. Qualora la somma ottenuta raggiunga 110/110, la Commissione può decidere l'attribuzione della lode. La lode viene proposta e discussa dalla Commissione, senza l'adozione di particolari meccanismi di calcolo automatico. In base alle norme vigenti, la lode viene attribuita solo se il parere è unanime.
Tesi esterne
Una Tesi esterna viene svolta in collaborazione con un ente diverso dall'Università di Verona. In tal caso, la/il laureanda/o dovrà preventivamente concordare il tema della Tesi con una/un relatrice/relatore dell'Ateneo. Inoltre, è previsto almeno una/un correlatrice/correlatore appartenente all'ente esterno, quale riferimento immediato per la/o studentessa/studente nel corso dello svolgimento dell’attività di Tesi. Relatrice/relatore e correlatrici/correlatori devono essere indicate/i nella domanda di assegnazione Tesi. Le modalità assicurative della permanenza della/o studentessa/studente presso l'Ente esterno sono regolate dalle norme vigenti presso l'Università di Verona. Se la Tesi si configura come un periodo di formazione presso tale ente, allora è necessario stipulare una convenzione tra l'Università e detto ente. I risultati contenuti nella Tesi sono patrimonio in comunione di tutte le persone ed enti coinvolti. In particolare, i contenuti ed i risultati della Tesi sono da considerarsi pubblici. Per tutto quanto riguarda aspetti non strettamente scientifici (e.g. convenzioni, assicurazioni) ci si rifà alla delibera del SA. del 12 gennaio 1999.
Relatrice/relatore,correlatrici/correlatori,controrelatrici controrelatrici/controrelatori
La Tesi di Laurea viene presentata da una/un relatrice/relatore docente di ruolo del Dipartimento di Informatica o da un docente esterno al dipartimento previa approvazione del Collegio Didattico che ne valuterà la congruità di settore e la competenza. Oltre a coloro che hanno i requisiti indicati rispetto al ruolo di relatrice/relatore (come indicato sopra), possono svolgere il ruolo di correlatrici/correlatori anche ricercatrici/ricercatori operanti in istituti di ricerca extrauniversitari assegnisti di ricerca, titolari di borsa di studio post-dottorato, dottorandi di ricerca, personale tecnico del Dipartimento, cultrici/cultori della materia nominate/i da un Ateneo italiano ed ancora in vigore, referenti aziendali esperte/i nel settore considerato nella Tesi. Può essere nominata/o controrelatrice/controrelatore qualunque docente professoressa/professore o ricercatrice/ricercatore del Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Verona, che risulti particolarmente competente nell'ambito specifico di studio della Tesi.
Elenco delle proposte di tesi
| Proposte di tesi | Area di ricerca |
|---|---|
| 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 |
| THESIS_1: Sensors and Actuators for Applications in Micro-Robotics and Robotic Surgery | Argomenti vari |
| THESIS_2: Force Feedback and Haptics in the Da Vinci Robot: study, analysis, and future perspectives | Argomenti vari |
| THESIS_3: Cable-Driven Systems in the Da Vinci Robotic Tools: study, analysis and optimization | Argomenti vari |
Gestione carriere
Area riservata studenti
Erasmus+ e altre esperienze all’estero
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 22.04
- 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 22.04
- 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 22.04
- 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.
