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.
Ulteriori 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.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Elementi di Cosmologia e Relatività generale | D |
Claudia Daffara
(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° | Linguaggio programmazione Python [English edition] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Mini-course on Deep Learning & Medical Imaging | D |
Vittorio Murino
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di app REACT | D |
Graziano Pravadelli
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Linguaggio Programmazione LaTeX | D |
Enrico Gregorio
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Linguaggio programmazione Python [Edizione in italiano] | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
|
| 1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
Knowledge Representation (2024/2025)
Codice insegnamento
4S010676
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Informatica del corso Laurea magistrale in Linguistics [LM-39]
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
INF/01 - INFORMATICA
Periodo
I semestre dal 1 ott 2024 al 31 gen 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso si propone di fornire i concetti fondamentali di rappresentazione della conoscenza, sia rispetto al problema astratto di definizione di una ontologia di dominio, sia rispetto al problema di indicizzare dominii documentali. Specificamente, sia tecniche logiche, sia tecniche di machine learning per la classificazione ed analisi documentale. Al termine del corso lo studente avrà acquisito conoscenze sul problema della rappresentazione della conoscenza e delle sue applicazioni e dimestichezza con gli aspetti tecnici dell'elaborazione statistica del linguaggio naturale, comprendendo e connettendo i due aspetti di cui sopra in relazione ai repository documentali, con particolare riguardo al web. Queste conoscenze consentiranno allo studente di: i) costruire ontologie formali; ii) gestire allineamento ontologico; iii) gestire il recupero di documenti indicizzati in base al contenuto testuale; iv) utilizzare metodi formali di analisi del testo combinando gli stessi con metodi formali di ragionamento. Al termine del corso lo studente sarà in grado di: i) presentare una analisi concettuale di natura semantica, saper descrivere il processo che porta un esperto di dominio a fornire le informazioni utili all'ingegnere della conoscenza per concepire una ontologia formale descrittiva del dominio di interesse; ii) proseguire, anche autonomamente, lo studio e la ricerca nell'ambito delle tecnologie semantiche in ambiti applicativi differenziati.
Prerequisiti e nozioni di base
Basi di logica, concetti generali di basi di dati.
Programma
Elementi di logica dei predicati
Logiche descrittive strutturali
Algoritmi di sussunzione strutturale
Logiche descrittive proposizionali
Algoritmo del tableaux
Logiche descrittive predicative
Metodi basati sulla corrispondenza con i 2ATA
Bibliografia
Modalità didattiche
Lezioni e laboratorio
Modalità di verifica dell'apprendimento
La prova d'esame consiste nell'implementazione di una ontologia formale nel linguaggio Protégé. I temi saranno assegnati al termine del corso.
Criteri di valutazione
Correttezza e completezza dell'implementazione.
Correttezza e completezza dell'analisi concettuale.
Criteri di composizione del voto finale
Correttezza e completezza dell'implementazione conta il 50%.
Correttezza e completezza dell'analisi concettuale conta il 50%.
Lingua dell'esame
Emglish
