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 | 4-ott-2010 | 31-gen-2011 |
| II semestre | 1-mar-2011 | 15-giu-2011 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione straordinaria | 1-feb-2011 | 28-feb-2011 |
| Sessione estiva | 16-giu-2011 | 29-lug-2011 |
| Sessione autunnale | 1-set-2011 | 30-set-2011 |
| Sessione | Dal | Al |
|---|---|---|
| Sessione autunnale | 21-ott-2010 | 21-ott-2010 |
| Sessione straordinaria | 15-dic-2010 | 15-dic-2010 |
| Sessione invernale | 24-mar-2011 | 24-mar-2011 |
| Sessione estiva | 19-lug-2011 | 19-lug-2011 |
| Periodo | Dal | Al |
|---|---|---|
| Festa di Ognissanti | 1-nov-2010 | 1-nov-2010 |
| Festa dell'Immacolata Concezione | 8-dic-2010 | 8-dic-2010 |
| Vacanze Natalizie | 22-dic-2010 | 6-gen-2011 |
| Vacanze Pasquali | 22-apr-2011 | 26-apr-2011 |
| Festa della Liberazione | 25-apr-2011 | 25-apr-2011 |
| Festa del Lavoro | 1-mag-2011 | 1-mag-2011 |
| Festa del Santo Patrono di Verona S.Zeno | 21-mag-2011 | 21-mag-2011 |
| Festa della Repubblica | 2-giu-2011 | 2-giu-2011 |
| Vacanze Estive | 8-ago-2011 | 15-ago-2011 |
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
Per dubbi o domande leggi le risposte alle domande più frequenti F.A.Q. Iscrizione Esami
Docenti
+39 045 802 7094
nome.cognome[at]uniud.it
luca.vigano@univr.it
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.
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
1° Anno
| Insegnamenti | Crediti | TAF | SSD |
|---|
2° Anno Attivato nell'A.A. 2011/2012
| 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.
Algoritmi (2010/2011)
L'insegnamento è organizzato come segue:
Obiettivi formativi
Modulo: ALGORITMI
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Acquisire un'adeguata conoscenza dei principali paradigmi avanzati di algoritmi per problemi di ottimizzazione combinatorica con particolare attenzione per i paradigmi che permettono di determinare soluzione approssimante per problemi di ottimizzazione combinatoria difficili.
Modulo: COMPLESSITÀ
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In questo corso si introducono le nozioni principali della complessità strutturale dei problemi computazionali,con particolare attenzione alle relazioni tra le principali classi di complessità e alla teoria del NP-completezza. Lo scopo è quello di fornire agli studenti gli strumenti formali necessari per analizzare la difficoltà di risoluzione dei problemi da un punto di vista computazionale.
Programma
Modulo: ALGORITMI
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Richiamo dei principali concetti inerenti ai problemi computazionali: descrizione, istanze, codifica, modelli precisi e modelli approssimati. Problemi computazioni di ottimizzazione. Esempi di problemi computazionali.
Richiamo dei principali concetti inerenti agli algoritmi: risorse computazionali, codifica dell'input, dimensione dell'input, definizione di tempo computazionale. Analisi caso peggiore e caso medio. Tempo di calcolo e ordini di grandezza: possibili insidie.
Tempi di calcolo e miglioramenti hardware: relazioni principali. Algoritmi efficienti e problemi trattabili.
Paradigma divide et impera
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Richiamo struttura. Analisi complessità. Esempi di applicazione: prodotto tra due numeri, Prodotto fra due matrici.
Introduzione al problema della mediana e, generalizzazione, al problema della selezione. Risoluzione del problema della selezione.
Paradigma greedy
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Richiamo struttura. Esempio di applicazione per il problema dell'albero minimo di ricoprimento. Richiamo sulla struttura dati per insiemi disgiunti. Esempio di applicazione per il problema dei cammini minimi da sorgente singola (algoritmo di Dijkstra).
Introduzione ai matroidi: definizione, proprietà fondamentali. Problema del Massimo di un matroide pesato. Dimostrazione che la tecnica greedy determina sempre la soluzione ottima per il problema del Massimo di un matroide pesato.
Valutazione due soluzioni all'esercizio di ricerca elemento in una matrice ordinata.
Uso dei matroidi per la risoluzione del problema di programmazione di task unitari su singolo processore. Limiti della rappresentazione con i matroidi. Esempi di problemi risolvibili con tecnica greedy che non sono rappresentabili da matrodidi.
Approfondimento: Codifica di Huffman.
Tecnica backtracking
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Introduzione. Schema generale. Aspetti cruciali.
Applicazione della tecnica al problema dello zaino con ripetizione. Analisi correttezza e complessità.
Introduzione uso della tecnica al problema dell'inviluppo convesso: algoritmo di Graham. Uso della tecnica backtracking al problema del string matching: algoritmo di Knuth, Morris & Pratt.
Tecnica branch & bound
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Introduzione. Schema generale. Aspetti cruciali.
Scelta ordine di visita dei figli: strategia hill climbing. Tecnica come nuova tecnica ricerca in un albero: strategia best-first.
Applicazione della tecnica al problema dell'assegnamento e al problema dello zaino.
Applicazione della tecnica al problema del commesso viaggiatore come esempio di funzione lower bound non banale.
Paradigma programmazione dinamica
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Introduzione. Schema generale. Aspetti cruciali. Applicazione della tecnica al problema della massima sottosequenza crescente. Applicazione della tecnica al problema del string matching approssimato e al problema dello zaino.
Analisi di esempi di applicazione. Pattern ricorrenti per la determinazione di sottoproblemi.
Tecnica memoization (annotazione)
Introduzione e analisi vantaggi svantaggi.
Algoritmi probabilistici
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Definizione. Algoritmi probabilistici numerici, algoritmi di Monte Carlo e algoritmi di Las Vegas. Esempi di problemi risolti con tali algoritmi: Buffon's needle, Pattern Matching e Universal hashing.
Tecnica ricerca locale
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Introduzione e studio caso applicazione al problema dell'albero minimo di ricoprimento. Risoluzione del problema dell'ordinamento mediante tecnica di ricerca locale: ordinamento per inserimento e ShellSort.
Tecniche avanzate di ricerca locale: Simulated annealing e Tabù search.
Algoritmi di approssimazione
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Classi NPO e PO. Errore relatio e indice di performance. Algorimo r-approssimante. Problema r-approssimabile.
Studio dell'approssimabilità del problema Min Vertex Cover: dall'algoritmo greedy all'algoritmo pseudo-casuale.
Modulo: COMPLESSITÀ
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Si riporta una versione sintetica del programma d'esame. Per il programma preciso (con indicazioni utili per gli studenti), vedere il file pdf "Diario delle Lezioni"
1)Introduzione
Concetti di modello di calcolo, risorsa computazionale, algoritmo efficiente e problema trattabile.
2) Modelli di calcolo e complessità in tempo
Macchina di Turing (MdT) deterministica ad un nastro e a k nastri
Complessità in tempo rispetto al modello Mdt.
Classe di complessità TIME(f(n)).
Teorema di relazione polinomiale tra le computazioni delle macchine k-MdT e 1-MdT
Definizione Macchina ad accesso casuale RAM
Teoremi di simulazione MdT-RAM
Tesi del calcolo sequenziale e conseguenze.
Teorema dell'accelerazione lineare (linear speed-up) e sue conseguenze.
La classe di complessità P.
Esempi di problemi della classe P.
MdT non deterministica (NMdT).
La risorsa tempo nelle NMdT a k-nastri.
Classe di complessità NTIME(f(n)).
Esempi di algoritmi non deterministico computabile da una NMdT in tempo polinomiale.
Relazione tra NMdT e MdT.
La classe di complessità NP.
Caratterizzazione alternativa della classe NP: verificatori polinomiali.
La classe di complessità EXP.
4)Complessità in spazio
Concetto di complessità spaziale.
Macchina di Turing con input e output.
Classi di complessità SPACE(f(n)) e NSPACE(f(n)).
Teorema di compressione
Classi di complessità L e NL.
Esempi di problemi in L ed NL.
Relazione tra spazio e tempo di computazione per una MdT con I/O.
5)Relazioni tra classi di complessità
Concetto di funzione propria ed esempi di funzioni.
Il metodo di raggiungibilità.
Teorema di inclusione tra classi in tempo e in spazio.
Concetto di Macchina di Turing Universale.
Lemmi per il teorema di gerarchia temporale.
Teorema di gerarchia in tempo. Corollario P ⊂ EXP.
Teorema di gerarchia in spazio. Corollario L ⊂ PSPACE.
Il teorema del Gap.
Teorema di Savitch con Corollario. Corollario PSPACE=NPSPACE.
6)Riduzioni e completezza
Concetto di riduzione e di riduzione logaritmica in spazio.
Esempi di riduzione: HAMILTON PATH ≤log SAT, PATH ≤log CIRCUIT VALUE, CIRCUIT SAT ≤log SAT.
Esempio di riduzione per generalizzazione.
Proprietà delle riduzioni: transitiva e riflessiva.
Concetto di completezza di un linguaggio.
Concetto di chiusura rispetto alla riduzione.
Chiusura delle classi L, NL, P, NP, PSPACE e EXP.
Concetto di tabella di computazione.
Dimostrazione che CIRCUIT VALUE è P-completo.
Teorema di Cook.
Esempi di problemi NP-completi e riduzioni.
7)Cenni sulle classi complemento: Complemento e non determinismo
Classi complemento
NP e coNP
Bibliografia
| Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
|---|---|---|---|---|---|
| Christos H. Papadimitriou | Computational complexity | Addison Wesley | 1994 | 0201530821 |
Modalità d'esame
Modulo: ALGORITMI
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Prova scritta, parte della prova complessiva del corso qualifying Algoritmi (altro modulo: Complessità).
Modulo: COMPLESSITÀ
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Esame scritto, domande a risposta aperta.
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.).
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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
Alla tesi di laurea sono dedicati 24 CFU, per un lavoro che non deve superare i 4-5 mesi a tempo pieno per la/o studentessa/studente.
Scopo della Tesi di Laurea
La Tesi di Laurea costituisce un importante ed imprescindibile passo nella formazione della/del futura/o laureata/o Magistrale in Ingegneria e Scienze Informatiche. Scopo della tesi è quello di sviluppare uno studio quanto più originale che può culminare con un progetto applicativo o un risultato teorico connesso a specifici problemi di natura progettuale o una rassegna critica sullo stato dell'arte in un determinato ambito di studio. Su proposta della/del relatrice/relatore, può essere compilato e discusso in lingua straniera. Nel corso dello svolgimento della Tesi il laureando dovrà, sotto la guida della relatrice/relatore ed eventuali correlatrici/correlatori, affrontare lo studio e l'approfondimento degli argomenti scelti, ma anche acquisire capacità di sintesi e applicazione creativa delle conoscenze acquisite. Il contenuto della Tesi deve essere inerente a tematiche dell'ingegneria e delle Scienze Informatiche o discipline strettamente correlate. La Tesi consiste nella presentazione in forma scritta di attività che possono essere articolate come:
- progettazione e sviluppo di applicazioni o sistemi;
- analisi critica di contributi tratti dalla letteratura scientifica;
- contributi originali di ricerca.
La Tesi può essere redatta sia in lingua inglese che in lingua italiana, e può essere discussa sia in inglese che in italiano, anche mediante l'ausilio di supporti multimediali quali slide, filmati, immagini e suoni. Nel caso di tesi redatta in lingua italiana alla medesima dovrà essere aggiunto un breve riassunto in lingua inglese.
Modalità di svolgimento e valutazione
Ogni Tesi di Laurea può essere interna o esterna a seconda che sia svolta presso l'Università di Verona o in collaborazione con altro ente, rispettivamente. Ogni Tesi prevede una/un relatrice/relatore eventualmente affiancata/o da una/uno o più correlatrici/correlatori e una/un controrelatrice/controrelatore. La/il controrelatrice/controrelatore è nominata/o dal Collegio Didattico di Informatica almeno 20 giorni prima della discussione della Tesi, verificata l'ammissibilità della/o studentessa/studente a sostenere l’esame di Laurea Magistrale. Per quanto riguarda gli aspetti giuridici (e.g., proprietà intellettuale dei risultati) legati alla Tesi e ai risultati ivi contenuti si rimanda alla legislazione vigente in materia ed ai Regolamenti di Ateneo.
Valutazione delle Tesi
I criteri su cui sono chiamati ad esprimersi relatore ed eventuali correlatori e controrelatore sono i seguenti:
- livello di approfondimento del lavoro svolto, in relazione allo stato dell'arte dei settori disciplinari di pertinenza informatica;
- avanzamento conoscitivo o tecnologico apportato dalla Tesi;
- impegno critico espresso dalla/dal laureanda/o;
- impegno sperimentale e/o di sviluppo formale espresso dal laureando;
- autonomia di lavoro espressa dalla/dal laureanda/o;
- significatività delle metodologie impiegate;
- accuratezza dello svolgimento e della scrittura;
- la/il controrelatrice/controrelatore non è chiamata/o ad esprimersi sul punto 5.
Voto di Laurea
Il voto di Laurea (espresso in 110mi) è un valore intero compreso tra 66/110 e 110/110 e viene formato dalla somma, arrotondata al numero intero più vicino (e.g., 93.50 diventa 94, 86.49 diventa 86), dei seguenti addendi:
- 1. media pesata sui crediti e rapportata a 110 dei voti conseguiti negli esami di profitto;
- 2. valutazione del colloquio di Laurea e della Tesi secondo le seguenti modalità:
- a. attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per ciascuno dei punti 1-7 elencati sopra;
- b. attribuzione di un coefficiente compreso tra 0 e 1 (frazionario con una cifra decimale) per la qualità della presentazione;
- c. somma dei coefficienti attribuiti ai punti a e b.
La presenza di eventuali lodi ottenute negli esami sostenuti, la partecipazione a stage ufficialmente riconosciuti dal Collegio Didattico di Informatica, il superamento di esami in soprannumero ed il raggiungimento della Laurea in tempi contenuti rispetto alla durata legale del corso degli studi possono essere utilizzati dalla Commissione di Laurea per attribuire un ulteriore incremento di un punto.
Qualora la somma ottenuta raggiunga 110/110, la Commissione può decidere l'attribuzione della lode. La lode viene proposta e discussa dalla Commissione, senza l'adozione di particolari meccanismi di calcolo automatico. In base alle norme vigenti, la lode viene attribuita solo se il parere è unanime.
Tesi esterne
Una Tesi esterna viene svolta in collaborazione con un ente diverso dall'Università di Verona. In tal caso, la/il laureanda/o dovrà preventivamente concordare il tema della Tesi con una/un relatrice/relatore dell'Ateneo. Inoltre, è previsto almeno una/un correlatrice/correlatore appartenente all'ente esterno, quale riferimento immediato per la/o studentessa/studente nel corso dello svolgimento dell’attività di Tesi. Relatrice/relatore e correlatrici/correlatori devono essere indicate/i nella domanda di assegnazione Tesi. Le modalità assicurative della permanenza della/o studentessa/studente presso l'Ente esterno sono regolate dalle norme vigenti presso l'Università di Verona. Se la Tesi si configura come un periodo di formazione presso tale ente, allora è necessario stipulare una convenzione tra l'Università e detto ente. I risultati contenuti nella Tesi sono patrimonio in comunione di tutte le persone ed enti coinvolti. In particolare, i contenuti ed i risultati della Tesi sono da considerarsi pubblici. Per tutto quanto riguarda aspetti non strettamente scientifici (e.g. convenzioni, assicurazioni) ci si rifà alla delibera del SA. del 12 gennaio 1999
Relatrice/relatore,correlatrici/correlatori,controrelatrici/controrelatori
La Tesi di Laurea viene presentata da una/un relatrice/relatore docente di ruolo del Dipartimento di Informatica o inquadrato nei SSD ING-INF/05 e INF/01. Oltre a coloro che hanno i requisiti indicati rispetto al ruolo di relatrice/relatore (come indicato sopra), possono svolgere il ruolo di correlatrici/correlatori anche ricercatrici/ricercatori operanti in istituti di ricerca extrauniversitari assegnisti di ricerca, titolari di borsa di studio post-dottorato, dottorandi di ricerca, personale tecnico del Dipartimento, cultrici/cultori della materia nominate/i da un Ateneo italiano ed ancora in vigore, referenti aziendali esperte/i nel settore considerato nella Tesi. Può essere nominata/o controrelatrice/controrelatore qualunque docente professoressa/professore o ricercatrice/ricercatore del Dipartimento di Informatica dell'Università degli Studi di Verona, che risulti particolarmente competente nell'ambito specifico di studio della Tesi.
Elenco delle proposte di tesi e stage
Erasmus+ e altre esperienze all’estero
Modalità di frequenza
Come riportato nel Regolamento Didattico per l'A.A. 2022/2023, la frequenza al corso di studio non è obbligatoria.
Per le modalità di erogazione della didattica, si rimanda alle informazioni in costante aggiornamento dell'Unità di Crisi.
