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.
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.
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Introduzione alla robotica per studenti di materie scientifiche | D |
Paolo Fiorini
(Coordinatore)
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1° 2° | Linguaggio Programmazione Matlab-Simulink | D |
Bogdan Mihai Maris
(Coordinatore)
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1° 2° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Introduzione alla stampa 3D | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Linguaggio programmazione Python | D |
Carlo Combi
(Coordinatore)
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1° 2° | Progettazione di componenti hardware su FPGA | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Roberto Giacobazzi
(Coordinatore)
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anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
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1° 2° | Federated learning from zero to hero | D |
Gloria Menegaz
|
Embedded AI (2022/2023)
L'insegnamento è organizzato come segue:
Obiettivi di apprendimento
Il corso mira a fornire le seguenti conoscenze: tecniche per la progettazione automatica di sistemi embedded e IoT industriali a partire dalla loro specifica per passare attraverso la verifica, la sintesi automatica e il collaudo. Principali linguaggi per affrontare questo tipo di progetto e i più avanzati strumenti automatici per la loro manipolazione. Il tutto applicato in particolare anche alla progettazione, verifica e test di sistemi ciber-fisici per la produzione industriale. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di avere le seguenti capacità di applicare le conoscenze acquisite: identificare a partire dalle specifiche la miglior architettura per un sistema embedded e IoT industriale; modellare, progettare e verificare dispositivi analogico/digitali complessi; sviluppare software embedded e interagire con architetture IoT e cloud; partizionare una funzionalità tra hw, sw con attenzione alla rete e ai sistemi operativi; costruire relazione di progetto evidenziando gli aspetti critici risolti; riuscire a utilizzare ulteriori linguaggi per la progettazione di sistemi embedded e IoT industriali a partire da quelli studiati nel corso.
Modalità di verifica dell’apprendimento
Per superare l'esame lo studente dovrà dimostrare di:
- aver compreso i principi alla base della programmazione parallela
- essere in grado di esporre le proprie argomentazioni in modo preciso e organico senza divagazioni
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti.
Prerequisiti e nozioni di base
Nessuno
Criteri di composizione del voto finale
L'esame è composto da due parti: teoria e laboratorio.