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 Computer Engineering for intelligent Systems - 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 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.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto valide per l'a.a. 2024/25
anni | Insegnamenti | TAF | Docente |
---|---|---|---|
1° 2° | Introduzione alla programmazione di smart contract per Ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinatore)
|
1° 2° | Oltre Arduino: dal prototipo al prodotto con microcontroller STM | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
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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° | Prototipizzazione con Arduino | D |
Franco Fummi
(Coordinatore)
|
1° 2° | Sfide di programmazione | D |
Romeo Rizzi
(Coordinatore)
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1° 2° | Tutela dei beni immateriali (SW e invenzione) tra diritto industriale e diritto d’autore | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinatore)
|
Computer vision (2024/2025)
Codice insegnamento
4S009013
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
ING-INF/05 - SISTEMI DI ELABORAZIONE DELLE INFORMAZIONI
Periodo
I semestre dal 1 ott 2024 al 31 gen 2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso fornirà i fondamenti della visione artificiale 3D. Verranno presentati la geometria multi-view nella visione artificiale, trasformazioni proiettive, modelli di camera, geometria epipolare, stereovisione, ricostruzione 3D multicamera. Saranno introdotte le relative procedure di calibrazione, i problemi relativi all'incertezza, alla dualità e alle fotocamere non calibrate. Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di saper applicare le conoscenze acquisite, in particolare saper progettare e realizzare un nuovo sistema di visione/elaborazione di dati spaziali acquisiti con telecamere e altri dispositivi.
Prerequisiti e nozioni di base
Si assume che gli studenti abbiano competenze di base in informatica e matematica, ovvero algebra lineare.
Si assume inoltre che gli studenti abbiano familiarità con la programmazione Python, inclusa la manipolazione di array e l'algebra lineare con Numpy.
Una conoscenza preliminare dell'ambiente Google Colab e della libreria OpenCV sarà utile, ma forniremo tutto il supporto necessario.
Programma
- Projective geometry and transformations
- 2D vision: camera models, affine transformations, computation of camera matrix, two-view geometry, epipolar geometry, foundamental matrix, triangulation, homographies
- Multiple-view geometry: trifocal tensor, multifocal tensor, factorization
- Calibration, uncalibrated vision, auto-calibration, duality,uncertainty
Bibliografia
Modalità didattiche
Il corso è organizzato in lezioni frontali, esercitazioni ed esercitazioni pratiche al computer.
Modalità di verifica dell'apprendimento
L'esame è composto da tre parti:
1. Compiti a casa: durante il semestre ci saranno quattro compiti di programmazione, ciascuno del valore del 10%. Gli studenti devono consegnare il compito prima della data di consegna. Verrà applicata una penalità dell'1% per ogni giorno di ritardo fino a 5 giorni. Trascorsi i 5 giorni l'incarico sarà considerato tardivo e varrà il 4%. Tutti i compiti devono essere completati per superare l'esame!
2. Progetto del corso: gli studenti lavoreranno da soli o in piccoli gruppi per produrre un progetto. Gli studenti invieranno il progetto tramite Moodle una settimana prima dell'esame sotto forma di (1) relazione tecnica e (2) codice per riprodurre i risultati.
3. Discussione del progetto: agli studenti verrà chiesto di difendere il loro progetto in una discussione orale. Durante la discussione del progetto, agli studenti possono essere poste domande su qualsiasi argomento elencato nel programma del corso!
Criteri di valutazione
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
* aver compreso i principi ed i modelli dei sistemi di visione 3D
* essere in grado di presentare i propri argomenti in modo preciso e organico
* saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti informatici.
Criteri di composizione del voto finale
Il voto sarà composto da:
* Compiti a casa (40%)
* Progetto del corso (40%)
* Discussione del progetto (20%)
Lo studente deve completare tutte le parti per superare l'esame.
Lingua dell'esame
Inglese/English