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.

Piano Didattico

A.A. 2026/2027 A.A. 2025/2026

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

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01

2° Anno  Sarà attivato nell'A.A. 2026/2027

InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Final exam
24
E
-
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
12
B
ING-INF/05
12
B
INF/01
Sarà attivato nell'A.A. 2026/2027
InsegnamentiCreditiTAFSSD
6
B
INF/01
Final exam
24
E
-
Insegnamenti Crediti TAF SSD
Tra gli anni: 1°- 2°
2 modules among:
- 1st year - Knowledge representation, Natural Language Processing, HCI - Multimodal Systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer vision & deep learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027
6
B
ING-INF/05
6
B
INF/01
6
B
INF/01
6
B
ING-INF/05
6
B
INF/01
6
B
ING-INF/05
Tra gli anni: 1°- 2°
2 courses among (mutually exclusive with the previous ones):
- 1st year - Knowledge representation, Natural language processing, HCI - multimodal systems - delivered in 2025/2026
- 2nd year - AI & cloud, Visual intelligence - delivered in 2026/2027
- 1st and 2nd year - Advanced programming for AI, Computer Vision & deep learning, Statistical learning - delivered in 2025/2026 and in 2026/2027
6
C
ING-INF/05
6
C
INF/01
6
C
INF/01
6
C
ING-INF/05
6
C
INF/01
6
C
ING-INF/05
6
C
INF/01
6
C
ING-INF/06
Tra gli anni: 1°- 2°
2 courses among the following
- A.A. 2025/2026 Network Science not activated
- A.A. 2026/2027: Complex Systems not activated
6
C
ING-INF/05
6
C
INF/01
6
C
FIS/02
6
C
INF/01
6
C
MAT/08
6
C
MAT/09
6
C
INF/01 ,ING-INF/05
6
C
INF/01
6
C
FIS/02
6
C
INF/01
6
C
MAT/06
6
C
INF/01
Tra gli anni: 1°- 2°
1 course among the following
6
C
SECS-S/06
6
C
M-FIL/02
6
C
IUS/17
6
C
IUS/02
6
C
IUS/08
6
C
IUS/04
6
C
IUS/01
6
C
IUS/07
Tra gli anni: 1°- 2°
Further activities: 3 CFU training and 3 CFU further language skill or 6 CFU training. International students (i.e. students who do not have an Italian bachelor’s degree) must compulsorily gain 3 CFU of Italian language skills (at least A2 level) and 3 CFU training.
6
F
-
Tra gli anni: 1°- 2°
12
D
-

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.

A Attività di base
B Attività caratterizzanti
C Attività formative affini o integrative
D Attività a scelta dello studente
E Prova finale
F Altre attività formative
S Stage e tirocini presso imprese, enti pubblici o privati, ordini professionali

Embedded AI (2025/2026)

Codice insegnamento

4S010696

Crediti

6

Coordinatore

Davide Quaglia

Lingua di erogazione

Inglese en

Corsi Singoli

Autorizzato

Seminari 0

L'insegnamento è organizzato come segue:

PARTE II en

Crediti

3

Periodo

II semestre

Docenti

Davide Quaglia

Orario Lezioni
PARTE I en

Crediti

3

Periodo

Vedi pagina del modulo

Docenti

Vedi pagina del modulo

Orario Lezioni

Obiettivi di apprendimento

Il corso si propone di fornire le conoscenze per la realizzazione di applicazioni di intelligenza artificiale su piattaforme hardware dedicate (ad esempio processori embedded e GPU). Al termine del corso lo studente dovrà dimostrare di: conoscere le principali tecniche per la progettazione di applicazioni di intelligenza artificiale su sistemi embedded ed architetture parallele dedicate, con particolare enfasi alle piattaforme GPU; saper collegare i requisiti applicativi con le possibili soluzioni valutandone l'efficacia in termini di vincoli funzionali e non funzionali di progettazione (ad esempio correttezza, accuratezza, consumo energetico); saper costruire una relazione di progetto evidenziando gli aspetti critici risolti; saper utilizzare ulteriori paradigmi per la realizzazione di applicazioni di intelligenza artificiale su architetture dedicate a partire da quelli studiati nel corso.

Prerequisiti e nozioni di base

Programmazione di base in C. Conoscenza dei concetti fondamentali dei sistemi operativi, delle reti di comunicazione e dei protocolli dell'architettura TCP/IP. Programmazione in C o Python anche mediante interfaccia a linea di comando. Capacità di utilizzo della shell di UNIX.

Bibliografia

Vai alla bibliografia
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Criteri di composizione del voto finale

L'esame si considera superato quando ciascun modulo di cui si compone il corso è stato superato. Il voto finale è la media aritmetica dei voti ottenuti per ciascun modulo.