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.
Calendario accademico
Il calendario accademico riporta le scadenze, gli adempimenti e i periodi rilevanti per la componente studentesca, personale docente e personale dell'Università. Sono inoltre indicate le festività e le chiusure ufficiali dell'Ateneo.
L’anno accademico inizia il 1° ottobre e termina il 30 settembre dell'anno successivo.
Calendario didattico
Il calendario didattico indica i periodi di svolgimento delle attività formative, di sessioni d'esami, di laurea e di chiusura per le festività.
Periodo | Dal | Al |
---|---|---|
I semestre | 1-ott-2024 | 31-gen-2025 |
II semestre | 3-mar-2025 | 13-giu-2025 |
Calendario esami
Gli appelli d'esame sono gestiti dalla Unità Operativa Segreteria Corsi di Studio Scienze e Ingegneria.
Per consultazione e iscrizione agli appelli d'esame visita il sistema ESSE3.
Per problemi inerenti allo smarrimento della password di accesso ai servizi on-line si prega di rivolgersi al supporto informatico della Scuola o al servizio recupero credenziali
Docenti
Piano Didattico
Il piano didattico è l'elenco degli insegnamenti e delle altre attività formative che devono essere sostenute nel corso della propria carriera universitaria.
Selezionare il piano didattico in base all'anno accademico di iscrizione.
1° Anno
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
2° Anno Sarà attivato nell'A.A. 2025/2026
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
---|
Legenda | Tipo Attività Formativa (TAF)
TAF (Tipologia Attività Formativa) Tutti gli insegnamenti e le attività sono classificate in diversi tipi di attività formativa, indicati da una lettera.
Discrete optimization and decision making (2024/2025)
Codice insegnamento
4S009081
Docente
Coordinatore
Crediti
6
Offerto anche nei corsi:
- Discrete Optimization del corso Laurea magistrale in Artificial Intelligence
- Mathematics for decisions del corso Laurea magistrale in Mathematics
- Discrete optimization and decision making del corso Laurea magistrale in Data Science
Lingua di erogazione
Inglese
Settore Scientifico Disciplinare (SSD)
MAT/09 - RICERCA OPERATIVA
Periodo
II semestre dal 3-mar-2025 al 13-giu-2025.
Corsi Singoli
Autorizzato
Obiettivi di apprendimento
Il corso esplora l'approccio quantitativo alla soluzione di problemi reali. Un problema è quindi visto sia come una famiglia di istanze che possano andare in input ad un elaboratore, che come un modello/linguaggio entro cui esprimere le problematiche reali da gestire. Proponiamo sia modelli della programmazione matematica che offrono buone proprietà in termini di efficienza e di caratterizzabilità dello spazio delle soluzioni, che strumenti pratici che consentono di affrontare le problematiche complesse che si incontrano in situazioni reali. Tra i modelli del primo tipo, atti a fornire importanti strumenti concettuali a riferimento, poniamo al centro la programmazione lineare evidenziandone il ruolo cardine in discipline che vanno dall'economia, alla matematica, dall'informatica all'ingegneria, e che interessa tutto il mondo delle applicazioni (medicina,reti,bioinformatica,finanza,project management, ...). Alla programmazione lineare, si affianca la proposta della programmazione lineare intera che consente la formulazione e gestione di problemi complessi. In aggiunta alle competenze modellistiche, il corso si focalizzerà sulle tecniche risolutive esatte ed euristiche per la risoluzione di problemi complessi. In particolare, si forniranno le basi per la progettazione di metodi risolutivi, potenzialmente ibridi, che sfruttino metodologie note nell'ambito della ricerca operativa. Le lezioni sono ripartite in modo da coprire competenze di varia natura (dal teorico al pratico). Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: - conoscere i modelli/linguaggi presentati e avere una comprensione delle proprietà e funzioni - saper modellare un problema dalle applicazioni in uno dei linguaggi incontrati opportunamente scelto - saper progettare procedure elementari o metaeuristiche volte alla gestione e ottimizzazione di processi di vario tipo (come routing, produzione industriale, finanza, ...) - sapersi avvalere di specifici software disponibili per la risoluzione delle formulazioni matematiche studiate
Modalità di verifica dell'apprendimento
Per superare l'esame gli studenti dovranno dimostrare di:
- aver compreso i principi alla base delle tecniche di ottimizzazione discreta
- essere in grado di esporre argomentazioni sulle tematiche del corso in modo preciso e organico senza divagazioni
- saper applicare le conoscenze acquisite per risolvere problemi applicativi presentati sotto forma di esercizi, domande e progetti.
Criteri di valutazione
L'esame è costituito da 2 parti.
La prima parte consiste in una prova scritta con 2 domande aperte e 1 esercizio.
La seconda parte è costituita da un progetto di gruppo e da una presentazione di un articolo scientifico da effettuare durante il corso.
Il voto finale è dato dalla media del voto ottenuto nelle due parti.
Tipologia di Attività formativa D e F
Insegnamenti non ancora inseriti
Prospettive
Avvisi degli insegnamenti e del corso di studio
Per la comunità studentesca
Se sei già iscritta/o a un corso di studio, puoi consultare tutti gli avvisi relativi al tuo corso di studi nella tua area riservata MyUnivr.
In questo portale potrai visualizzare informazioni, risorse e servizi utili che riguardano la tua carriera universitaria (libretto online, gestione della carriera Esse3, corsi e-learning, email istituzionale, modulistica di segreteria, procedure amministrative, ecc.).
Entra in MyUnivr con le tue credenziali GIA: solo così potrai ricevere notifica di tutti gli avvisi dei tuoi docenti e della tua segreteria via mail e a breve anche tramite l'app Univr.
Prova finale
Scadenziari e adempimenti amministrativi
Per gli scadenziari, gli adempimenti amministrativi e gli avvisi sulle sessioni di laurea, si rimanda al servizio Sessioni di laurea - Scienze e Ingegneria.
Necessità di attivare un tirocinio per tesi
Per stage finalizzati alla stesura della tesi di laurea, non è sempre necessaria l'attivazione di un tirocinio tramite l'Ufficio Stage. Per maggiori informazioni, consultare il documento dedicato, che si trova nella sezione "Documenti" del servizio dedicato agli stage e ai tirocini.
Regolamento della prova finale
La prova finale consiste nella preparazione e discussione di un elaborato scritto in lingua Inglese (tesi di laurea) relativo all'approfondimento di un tema scientifico affrontato nel corso di studi, ovvero relativo all'analisi e soluzione di un caso di studio (teorico e/o direttamente derivato da un problema di carattere industriale), ovvero relativo ad un lavoro di tipo sperimentale, eventualmente sviluppato all'interno di un percorso di tirocinio, ovvero frutto di un lavoro autonomo ed originale di ricerca, con collegati aspetti di formalizzazione matematica, progettazione informatica e realizzazione business oriented. Tali attività saranno svolte sotto la guida di un relatore presso una struttura universitaria, o anche esterna all'Università di Verona, tanto in Italia, quanto all'estero, purché riconosciuta e accettata a tal fine in accordo con il Regolamento didattico del corso di Laurea Magistrale in Data Science. La commissione preposta alla valutazione della prova finale (esposizione in lingua Inglese della tesi di laurea) è chiamata ad esprimere una valutazione che tenga conto dell'intero percorso di studi, valutando attentamente il grado di coerenza tra obbiettivi formativi e obbiettivi professionali, nonché la capacità di elaborazione intellettuale autonoma, il senso critico, le doti di comunicazione e la maturità culturale generale, in relazione agli obiettivi del corso di Laurea Magistrale in Data Science, e particolare, in relazione alle tematiche caratterizzanti la tesi di laurea, del candidato.
Gli studenti possono sostenere la prova finale solamente dopo aver assolto a tutti gli altri obblighi formativi previsti dal loro piano di studi ed agli adempimenti presso gli uffici amministrativi in conformità con i termini indicati nel manifesto generale degli studi.
La valutazione finale e la proclamazione verranno effettuate dalla commissione di esame finale nominata dal presidente del collegio didattico e composta da un presidente e almeno da altri quattro commissari scelti tra i docenti dell'Ateneo.
Il materiale presentato per la prova finale viene valutato dalla Commissione Valutazione Tesi, composta da tre docenti, tra cui possibilmente il relatore, e nominata dal presidente del collegio didattico. La commissione valutazione tesi formula una valutazione del lavoro svolto, e la trasmette alla commissione d'esame finale che esprimerà il giudizio finale. Il collegio didattico disciplina le procedure delle commissioni valutazione tesi, delle commissioni d'esame finale e dell'attribuzione del punteggio della prova finale mediante apposito regolamento deliberato dal collegio didattico.
Documenti
Titolo | Info File |
---|---|
Regulations for the final exame | pdf, it, 326 KB, 19/03/24 |
Modalità di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.