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.
Tipologia di Attività formativa D e F
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 magistrale in Artificial Intelligence - Immatricolazione dal 2025/2026Le 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.
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
|
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Cooperative Game Theory in the (Deep) RL Era | D |
Alessandro Farinelli
(Coordinatore)
|
Quantum computing (2023/2024)
Codice insegnamento
4S008917
Crediti
6
Coordinatore
Non ancora assegnato
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Corsi Singoli
Autorizzato
L'insegnamento è organizzato come segue:
Teoria
Crediti
5
Periodo
II semestre
Docenti
Alessandra Di Pierro
Laboratorio
Crediti
1
Periodo
II semestre
Docenti
Alessandra Di Pierro
Obiettivi di apprendimento
Lo scopo di questo insegnamento è di introdurre i concetti fondamentali della computazione quantistica attraverso lo studio dei principali aspetti fisici che la distinguono dalla computazione classica. Parti essenziali del corso sono: 1) lo studio del modello computazionale `a circuiti’ e la sua universalità; 2) la spiegazione delle principali tecniche algoritmiche che sfruttano i fenomeni della fisica quantistica in modo strettamente non classico e lo studio delle loro applicazioni per risolvere problemi classicamente difficili; 3) lo studio di paradigmi di programmazione quantistica con riferimenti ad alcune delle piattaforme software esistenti. Al termine del corso le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di aver acquisito i concetti fondamentali della computazione quantistica e di essere in grado di utilizzare in modo appropriato le tecniche algoritmiche e di programmazione quantistica in modo da poter proseguire gli studi in modo autonomo nei vari campi di ricerca relativi alla computazione quantistica ed approfondire le proprie conoscenze attraverso testi e pubblicazioni scientifiche nel campo specifico di interesse.
Programma
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UL: Teoria
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Part I: Quantum Computing
Basic notions from quantum mechanics and linear algebra
The qubit
Quantum Computability: The quantum circuit model, Universality
Quantum Algorithms and Complexity: The BQP class, Phase estimation, Factoring, Quantum search
NISQ Computers
Demonstrations in Lab
Part II: Quantum Software
Quantum Languages
Quantum Compilation
Quantum Machine Learning
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UL: Laboratorio
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Part I: Quantum Computing
Basic notions from quantum mechanics and linear algebra
The qubit
Quantum Computability: The quantum circuit model, Universality
Quantum Algorithms and Complexity: The BQP class, Phase estimation, Factoring, Quantum search
Part II: Quantum Software
Quantum Languages
Quantum Compiling
Quantum Machine Learning
Modalità di verifica dell'apprendimento
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UL: Teoria
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Esame scritto. Il compito consiste in cinque domande con risposta aperta da svolgere in due ore.
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UL: Laboratorio
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Progetto da sviluppare su Qiskit