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 | 1-ott-2024 | 31-gen-2025 |
| II semestre | 3-mar-2025 | 13-giu-2025 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione invernale | 3-feb-2025 | 28-feb-2025 |
| Sessione estiva | 16-giu-2025 | 31-lug-2025 |
| Sessione autunnale | 1-set-2025 | 30-set-2025 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione di laurea estiva | 17-lug-2025 | 17-lug-2025 |
| Sessione di laurea autunnale | 21-ott-2025 | 21-ott-2025 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Tutti i Santi | 1-nov-2024 | 1-nov-2024 |
| Festa dell'Immacolata | 8-dic-2024 | 8-dic-2024 |
| Vacanze di Natale | 23-dic-2024 | 6-gen-2025 |
| Vacanze di Pasqua | 18-apr-2025 | 21-apr-2025 |
| Festa della Liberazione | 25-apr-2025 | 25-apr-2025 |
| Festa del Lavoro | 1-mag-2025 | 1-mag-2025 |
| Festa del Santo Patrono | 21-mag-2025 | 21-mag-2025 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2025 | 2-giu-2025 |
| Vacanze estive | 11-ago-2025 | 16-ago-2025 |
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 7913
bernardo.calabrese@univr.it
stefano.gatti@univr.it
diego.tilola@univr.it
rosamaria.vadala@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 |
|---|
2 modules among the following (A.A. 2024/2025 Network Science not activated)1 module among the following2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2025/2026
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2 modules among the following (A.A. 2024/2025 Network Science not activated)1 module among the following| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2 modules among the following (1st year: Knowledge representation, Natural language processing, HCI Intelligent interfaces - 2nd year: AI & Cloud - 1st and 2nd year: Computer Vision & Deep learning)2 modules among the following (1st year: Knowledge representation, Natural language processing, HCI Intelligent interfaces - 2nd year: AI & Cloud, Visual intelligence, Statistical learning - 1st and 2nd year: Computer Vision & Deep Learning)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.
HCI – Intelligent Interfaces (2024/2025)
Codice insegnamento
4S010680
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Offerto anche nei corsi:
- Interazione uomo-macchina - Teoria del corso Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche
- Interazione uomo-macchina - Laboratorio del corso Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Theory
Laboratory
Obiettivi di apprendimento
Il corso introduce gli studenti alle teorie e concetti fondamentali dell'interazione uomo-computer (HCI), che è un campo interdisciplinare che trae ispirazione dalla psicologia cognitiva, dall'informatica e dal design. HCI fornisce sia una comprensione teorica che un'esperienza pratica dei principali aspetti della percezione umana, della cognizione e dell'apprendimento in relazione alla progettazione, implementazione e valutazione delle interfacce. Gli argomenti trattati durante il corso includono la progettazione delle interfacce, la valutazione dell'usabilità e le interfacce multimodali (tocco, visione, linguaggio naturale, audio). Un particolare enfasi sarà posta nell'equipaggiare gli studenti con conoscenze di base, metodologie e strumenti necessari per progettare, implementare e valutare sistemi informatici in grado di catturare, rappresentare e analizzare automaticamente dei comportamenti nonverbali, tra cui gesti, movimenti, espressioni facciali e prosodia. Inoltre, gli studenti impareranno di progettare dei sistemi per interagire efficacemente con gli utenti fornendo feedback multisensoriali, utilizzando elementi come immagini, suoni ed altri attuatori.
Alla fine del corso, gli studenti:
- Comprenderanno la razionale dietro l’utilizzo dei sistemi interattivi multimodali e principali componenti di tali sistemi, afferreranno le linee guida per la progettazione e lo sviluppo dei sistemi interattivi multimodali e riconosceranno le potenziali aree di applicazione per il loro efficace impiego.
- Familiarizzeranno con i dispositivi chiave per la cattura dei dati sul comportamento dell'utente, ne comprenderanno il funzionamento e ne distingueranno gli scenari di utilizzo appropriati.
- Acquisiranno conoscenze sulle tecniche essenziali per rappresentare e analizzare automaticamente il comportamento dell'utente, comprese quelle che elaborano dati provenienti da dispositivi sensoriali multipli attraverso vari canali sensoriali.
- Dimostreranno competenza nella progettazione e nell'implementazione dei principali componenti di un sistema interattivo multimodale utilizzando gli strumenti di sviluppo presentati nelle lezioni e nelle sessioni pratiche durante tutto il corso.
Prerequisiti e nozioni di base
Conoscenza base di statistica e grafica al calcolatore
Programma
Teoria
Introduzione: motivazione, obiettivi del corso, prospettive professionali, questioni aperte, descrizione del programma del corso e del metodo di esame.
Fondamenti di HCI: fattori umani, interaction design, usabilità, gaming e gamification.
Interazione visual: calibrazione della camera, ricostruzione da moto e struttura.
Comportamenti non verbali nella comunicazione: tipi di comportamenti non verbali (espressioni facciali, gesti, postura, eye gaze), metodi di collezione di dati, tool e software per l’analisi di comportamenti non verbali, tool di annotazione come ELAN.
Analisi automatica del corpo: movimento, gesti, espressioni facciali, parlato. Tecniche di cattura dei dati, estrazione di feature e analisi automatica.
Social artificial intelligence: esempi, psicologia sociale, psicologia organizzativa, social robotics.
Affective computing: teoria delle emozioni, riconoscimento di emozioni in HCI.
Integrazione di segnali multimodali non verbali: tecniche di fusione come late and early fusion.
Laboratorio
Deep Image matching : implementazione Python di metodi di feature detection and matching.
Ricostruzione di modelli 3D: structure and motion con Zephyr.
Stima della posa della camera : implementazione C# del metodo di Fiore.
Grafica 3D: modellazione e rendering in Unity.
Model-based AR: implementazione di una pipeline AR complete integrando codice Python e Unity.
Aspetti avanzati: deep camera pose estimation, riconoscimento di modelli.
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni frontali e sedute di laboratorio
Modalità di verifica dell'apprendimento
Esame orale
Valutazione attività di laboratorio
Criteri di valutazione
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
-aver compreso i concetti dell'interazione uomo macchina multimodale e della progettazione di sistemi interattivi e intelligenti;
-essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico;
-saper applicare le conoscenze acquisite per implementare sistemi HCI pratici;
Criteri di composizione del voto finale
50% orale 50% valutazione attività di laboratorio
Lingua dell'esame
Inglese o Italiano (English or Italian)
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 si possono trovare le informazioni su come attivare lo stage.
Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.
Si ricorda, inoltre, che per i tirocini attivati dal 1 ottobre 2024 sarà possibile riconoscere le ore eccedenti in termini di crediti di tipologia D limitatamente alle sole esperienze di tirocinio svolte presso enti ospitanti esterni all’Ateneo.
Insegnamenti non ancora inseriti
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.
Docenti tutor
Gestione carriere
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.
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
Le attività formative relative alla preparazione della prova finale per il conseguimento del titolo e la relativa verifica consistono nella preparazione e discussione di un elaborato scritto in lingua Inglese (tesi di laurea) relativo all’approfondimento di un tema scientifico affrontato nel corso di studi, ovvero relativo all’analisi e soluzione di un caso di studio (teorico e/o direttamente derivato da un problema di carattere industriale), ovvero relativo ad un lavoro di tipo sperimentale, che può anche essere sviluppato all’interno di un percorso di tirocinio svolto presso enti di ricerca, scuole, laboratori e aziende, ovvero sfruttando soggiorni studio in Italia e all'estero, ovvero frutto di un lavoro autonomo ed originale di ricerca, con collegati aspetti di formalizzazione matematica, progettazione informatica, realizzazione business oriented. Tali attività potranno saranno svolte sotto la guida di un relatore presso una struttura universitaria, o anche esterna all'Università di Verona, tanto in Italia, quanto all’estero, purché riconosciuta e accettata a tal fine in accordo con il Regolamento didattico del corso di Laurea Magistrale in Artificial Intelligence. I CFU assegnati alla prova finale (valutazione della tesi di laurea) sono 18. La commissione preposta alla valutazione della prova finale (esposizione in lingua Inglese della tesi di laurea) è chiamata ad esprimere una valutazione che tenga conto dell'intero percorso di studi, valutando attentamente il grado di coerenza tra obbiettivi formativi e obbiettivi professionali, nonché la capacità di elaborazione intellettuale autonoma, il senso critico, le doti di comunicazione e la maturità culturale generale, in relazione agli obiettivi del corso di Laurea Magistrale in Artificial Intelligence, e particolare, in relazione alle tematiche caratterizzanti la tesi di laurea, del candidato.
Gli studenti possono sostenere la prova finale solamente dopo aver assolto a tutti gli altri obblighi formativi previsti dal loro piano di studi ed agli adempimenti presso gli uffici amministrativi in conformità con i termini indicati nel manifesto generale degli studi.
La valutazione finale e la proclamazione verranno effettuate dalla commissione di esame finale nominata dal presidente del collegio didattico e composta da un presidente e almeno da altri quattro commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
Il materiale presentato per la prova finale viene valutato dalla Commissione Valutazione Tesi, composta da tre docenti, tra cui possibilmente il relatore, e nominata dal presidente del collegio didattico. La commissione valutazione tesi formula una valutazione del lavoro svolto, e la trasmette alla commissione d'esame finale che esprimerà il giudizio finale. Il collegio didattico disciplina le procedure delle commissioni valutazione tesi, delle commissioni d'esame finale e dell'attribuzione del punteggio della prova finale mediante apposito regolamento deliberato dal collegio didattico.
