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
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.
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)
|
AI in Robotics (2024/2025)
Codice insegnamento
4S010688
Crediti
6
Coordinatore
Non ancora assegnato
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
Crediti
5
Periodo
II semestre
Docenti
Alessandro Farinelli
Laboratorio
Crediti
1
Periodo
II semestre
Docenti
Daniele Meli
Obiettivi di apprendimento
Il corso illustra le principali problematiche relative allo sviluppo di tecniche di Intelligenza Artificiale per piattaforme robotiche mobili. L'obiettivo è fornire alle studentesse ed agli studenti strumenti per ideare, applicare e valutare algoritmi che permettano a piattaforme robotiche mobili di interagire con l'ambiente circostante eseguendo compiti complessi con un elevato livello di autonomia. Al termine del corso le studentesse e gli studenti dovranno dimostrare di comprendere i concetti fondamentali relativi alla localizzazione, pianificazione delle traiettorie, pianificazione di compiti complessi, processi decisionali che considerano l'incertezza e apprendimento automatico, nel contesto delle piattaforme robotiche mobili. Le studentesse e gli studenti, dovranno dimostrare di conoscere, ed essere in grado di usare i principali strumenti per lo sviluppo di applicazioni per piattaforme robotiche mobili, e di essere in grado di definire le specifiche tecniche per la progettazione ed integrazione di moduli software per piattaforme robotiche mobili. Le studentesse e gli studenti dovranno inoltre essere in grado di confrontarsi con figure professionali per progettare soluzioni per il controllo di alto livello di piattaforme robotiche mobili e avere la capacità di proseguire gli studi in modo autonomo per seguire l'evoluzione tecnica nell'ambito della robotica mobile sviluppando approcci innovativi che migliorino lo stato dell’arte.
Programma
– Localizzazione e costruzione di mappe (e.g., stima ricorsiva dello stato);
– Pianificazione del moto per robot mobili (e.g., pianificazione dei percorsi, evitare ostacoli);
– Processi decisionali che considerano l'incertezza (e.g., Processi Decisionali di Markov);
– Apprendimento per rinforzo per piattaforme robotiche mobili (e.g., approcci basati sulla costruzione di un modello ed approcci senza costruzione di un modello, Deep RL);
– Laboratorio: implementazione di comportamenti autonomi per piattaforme robotiche mobili usando ambienti di sviluppo allo stato dell’arte (e.g., ROS2), ambienti di simulazione per l’analisi sperimentale (e.g., Unity), validazione su semplici basi robotiche mobili (e.g., turtlebot3);
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame è costituito da una prova orale incentrata sulle attività di laboratorio e da una seconda prova che può essere scelta tra due opzioni: i) un progetto incentrato sull'implementazione di alcune delle tecniche studiate durante il corso; ii) una prova orale incentrata sulle tematiche studiate durante il corso.
