Studying at the University of Verona
Here you can find information on the organisational aspects of the Programme, lecture timetables, learning activities and useful contact details for your time at the University, from enrolment to graduation.
Type D and Type F activities
This information is intended exclusively for students already enrolled in this course.If you are a new student interested in enrolling, you can find information about the course of study on the course page:
Laurea magistrale in Ingegneria e scienze informatiche - Enrollment from 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.
Gli immatricolati fino all'A.A. 2020/2021 devono consultare le informazioni che si trovano qui.
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.
Verificare nel regolamento quali attività possono essere di tipologia D e quali di tipologia F.
Insegnamenti e altre attività che si possono inserire autonomamente a libretto
| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Introduction to smart contract programming for ethereum | D |
Sara Migliorini
(Coordinator)
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| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | LaTeX Language | D |
Enrico Gregorio
(Coordinator)
|
| 1° 2° | Python programming language | D |
Carlo Combi
(Coordinator)
|
| 1° 2° | Programming Challanges | D |
Romeo Rizzi
(Coordinator)
|
| 1° 2° | Protection of intangible assets (SW and invention)between industrial law and copyright | D |
Mila Dalla Preda
(Coordinator)
|
| years | Modules | TAF | Teacher |
|---|---|---|---|
| 1° 2° | Cooperative Game Theory in the (Deep) RL Era | D |
Alessandro Farinelli
(Coordinator)
|
Graphics Programming (2023/2024)
Teaching code
4S008909
Credits
6
Language
Italian
Scientific Disciplinary Sector (SSD)
INF/01 - INFORMATICS
Courses Single
Authorized
The teaching is organized as follows:
Teoria
Laboratorio
Learning objectives
The course aims to provide the main techniques for the solution of problems on rendering of three dimensional dynamics objects and scenes with a particular emphasis on real-time performance. The objective is to provide the students with the knowledge and tools to design, implement and evaluate methods and algorithms for the development of virtual simulations of the real world with strong realistic effects and high performance. At the end of the course the students must demonstrate to know and understand the main techniques for 3D rendering, modelling of geometry and materials, and animation. Moreover, the student will be able to implement these techniques on suitable programming environments. This will allow the students to choose the most appropriate solution techniques for the visualization and simulation of several applicative domains and to continue autonomously the studies in graphics programming, deepening the topics covered in class, both on other texts and on scientific publications.
Prerequisites and basic notions
It is useful to remind the notions of linear algebra, mathematical analysis, and numerical methods. These notions will be reviewed during the course.
Program
-Introduction
-Modelling, rendering and animation,
-The graphics pipeline, the OpenGL pipeline,
- Shader,
-Textures and UV maps, texture in OpenGL,
- Spatial transformations, transformation pipeline, transformation in OpenGL,
- Lighting and BRDF, lighting in OpenGL,
- Modelling, scene graph, modelling in OpenGL,
- Animation, Linear Blend Skinning (LBS), LBS in OpenGL,
- Advanced lighting: bump map, normal maps in OpenGL,
- Gaming, example of games in OpenGL
Bibliography
Didactic methods
Lectures, blackboard exercises, laboratory exercises. Talks by professionals from the industrial sector.
Learning assessment procedures
The exam can be obtained with three different options:
A) Oral with discussion on lab exercise .
B) Project with discussion on lab exercise.
Oral is a discussion on the program. The aim is to verify the knowledge of theoretical and practical aspects of involved topics.
The discussion of lab exercise consists of the delivering of an archive with the scripts that implement the vision algorithms described in the program. The discussion aims at verifying the correct practical implementation of the theoretical aspects addressed during the course.
The project is focused on a specific and innovative topic that is identified with the teacher. The topic can be an open issue of the state of the art or a specific applicative theme. The student will be able to generalize the knowledge acquired during the course for the solution of new computer vision problems.
Evaluation criteria
The discussion of the laboratory exercises represents a barrier (positive or not negative). The oral mark is divided into the following criteria: 18-23: the student knows the basic subject. 24-27: the student links the topics well. 28-30L: the student masters the more advanced aspects. The grade of the project is divided into the following criteria: 18-23: the project is a simple extension of the exercises carried out in class. 24-27: the project involves innovative topics not addressed in the classroom. 28-30L: the project involved state-of-the-art topics.
Criteria for the composition of the final grade
Max 30L
Exam language
Italiano o inglese
